arc_challenge \ --batch_size auto \ --output_path ./eval_out/openbuddy13b \ --use_cache ./eval_cache # 使用accelerate启动器,这支持多GPU accelerate launch -m lm_eval --model hf \ --model_args pretrained=./openbuddy-llama2-13b-v11.1-bf16 \ --tasks mmlu,nq_open,triviaqa,truthfulqa...
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("/root/internlm2-chat-1_8b", torch_dtype=torch.float16, trust_remote_code=True).cuda() model = model.eval() inp = "hello" print("[INPUT]", inp) response, history = model.chat(tokenizer, inp, history=[]) print("[OUTPUT]", response) i...
eval() inp = "hello" print("[INPUT]", inp) response, history = model.chat(tokenizer, inp, history=[]) print("[OUTPUT]", response) inp = "please provide three suggestions about time management" print("[INPUT]", inp) response, history = model.chat(tokenizer, inp, history=history) ...
型号: LM20343EVAL/NOPB 封装: NA 批号: 21+ 数量: 15000 制造商: Texas Instruments 产品种类: 电源管理IC开发工具 RoHS: 是 产品: Evaluation Boards 类型: Voltage Regulators - Switching Regulators 工具用于评估: LM20343 输入电压: 4.5 V to 36 V 输出电压: 3.3 V 输出电流: 3 A 系列: LM20343 商...
eval() inp = "hello" print("[INPUT]", inp) response, history = model.chat(tokenizer, inp, history=[]) print("[OUTPUT]", response) inp = "please provide three suggestions about time management" print("[INPUT]", inp) response, history = model.chat(tokenizer, inp, history=history) ...
输出端数量:1 Output 开关频率:1 MHz 占空比 - 最大:100 % 输入电压:4.5 V to 42 V 输出电压:1.25 V to 42 V 输出电流:1.75 A 最小工作温度:- 40 C 最大工作温度:+ 125 C 安装风格:SMD/SMT 封装 / 箱体:MSOP-PowerPad-8 开发套件:LM25085MYEVAL/NOPB 工作电源电流:1.25 mA 产品类型:...
LM3485EVAL 电源管理芯片 点击报价 UCC384DP-ADJG4 SN74LVC125A 深圳市德力芯科技有限公司4年 月均发货速度:暂无记录 广东 深圳市 ¥17.10 SN74AHC244QPWR 电源管理芯片 联系客服 LM318M/NOPB TPS65251-1 深圳市德力芯科技有限公司4年 月均发货速度:暂无记录 ...
凭借如此全面的能力,InternLM在包括MMLU、AGIEval、C-Eval和GAOKAO-Bench在内的综合考试中取得了出色的表现,而无需使用外部工具。在这些基准测试中,InternLM不仅表现优于开源模型,而且相对于ChatGPT也获得了更优异的性能。此外,InternLM展示了出色的理解中文语言和中华文化的能力,这使得它成为支持面向中文语言应用的基础...
LM3485EVAL 电源管理芯片 点击报价 UCC384DP-ADJG4 SN74LVC125A 深圳市德力芯科技有限公司4年 月均发货速度:暂无记录 广东 深圳市 ¥0.03 MC74HC08DR2G IVC102U/2K5 LM2902EDR2G MAX908CSD MM74HC74MX 原 深圳市嘉信龙达科技有限公司3年 月均发货速度:暂无记录 ...
有效支持20万字超长上下文:模型在20万字长输入中几乎完美地实现长文“大海捞针”,而且在 LongBench 和 L-Eval 等长文任务中的表现也达到开源模型中的领先水平。 可以通过 LMDeploy 尝试20万字超长上下文推理。 综合性能全面提升:各能力维度相比上一代模型全面进步,在推理、数学、代码、对话体验、指令遵循和创意写作等...