torchrun --nproc-per-node=4 --no-python lm_eval --model nemo_lm --model_args path=<path_to_nemo_model>,devices=4,tensor_model_parallel_size=2,pipeline_model_parallel_size=2 --tasks hellaswag --batch_size 32 请注意,建议将python命令替换为torchrun --nproc-per-node=<设备数> --no-py...
func2_args = response.choices[0].message.tool_calls[0].function.arguments func2_out =eval(f'{func2_name}(**{func2_args})')print(func2_out) 运行python代码:python /root/internlm2_5_func.py。 终端输出如下。 我们可以看出InternLM2.5将输入'Compute (3+5)*2'根据提供的function拆分成了"加...
send(eval(msg)) if __name__ == "__main__": conn1, conn2 = Pipe() p = Process(target=fun, args=(conn2,)) p.start() conn1.send('1+2') msg = conn1.recv() print('recv {} in main process'.format(msg)) #>> recv 1+2 in sub process #>> recv 3 in main process 有...
教程使用internlm2_5-7b-chat和InternVL2-26B作为演示。由于上述模型量化会消耗大量时间(约8h),量化作业请使用internlm2_5-1_8b-chat模型完成。 1.3 LMDeploy验证启动模型文件 在量化工作正式开始前,我们还需要验证一下获取的模型文件能否正常工作,以免竹篮打水一场空。 让我们进入创建好的conda环境并启动InternLM...
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) ...
__conda_setup="$('/root/.conda/condabin/conda' 'shell.bash' 'hook' 2> /dev/null)" if [ $? -eq 0 ]; then eval "$__conda_setup" else if [ -f "/root/.conda/etc/profile.d/conda.sh" ]; then . "/root/.conda/etc/profile.d/conda.sh" else export PATH="/root/.conda/...
EvalScope框架是魔搭社区上开源的大模型评测工具(4),提供了完整的大模型全面评测框架。 不仅提供O1/R1等推理类模型的推理性能的评测能力,还支持评测结果的可视化,如下图所示。 同时,团队将MATH-500、GPQA-Diamond和AIME-2024三个数据集整合为一个数据集合,放置于modelscope/R1-Distill-Math-Test数据集(5)中,用户...
1024--micro-batch-size 12--global-batch-size 192--lr 0.0005--train-iters 150000--lr-decay-iters 150000--lr-decay-style cosine--lr-warmup-iters 2000--weight-decay .1--adam-beta2 .999--fp16--log-interval 10--save-interval 2000--eval-interval 200--eval-iters 10"TENSORBOARD_ARGS="...
我们在仓库中同步提供了所有脚本,可以查看该教程文件的同级目录的demo文件夹。 建议通过以下目录将仓库 clone 到本地,可以直接在本地运行相关代码: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 cd/root/data git clone https://github.com/InternLM/tutorial ...
( model=model_name, messages=messages, temperature=0.8, top_p=0.8, stream=False, tools=tools) print(response) func2_name = response.choices[0].message.tool_calls[0].function.name func2_args = response.choices[0].message.tool_calls[0].function.arguments func2_out = eval(f'{func2_name...