第一步:下载安装 git clone https://github.com/EleutherAI/lm-evaluation-harness cd lm-evaluation-harness pip install -e .第二步:使用命令行测试模型 # 设置下最大并行数量的环境变量 export NUMEXPR_MAX_T…
lm-evaluation-harness的安装和使用方法 1、安装 从GitHub仓库安装lm-eval包,请运行: git clone https://github.com/EleutherAI/lm-evaluation-harness cd lm-evaluation-harness pip install -e . 我们还提供了许多可选依赖项以扩展功能。在本文件末尾有一个详细的表格。 2、基本使用 用户指南 提供了一个用户指...
在测评过程中,我们首先使用lm evaluation harness对C-Eval模型进行了基准测试。通过对比C-Eval与其他主流大语言模型在各项评估指标上的表现,我们发现C-Eval在文本生成和语言理解方面具有一定的优势。特别是在处理长文本和复杂语境时,C-Eval表现出了较强的泛化能力和鲁棒性。 接下来,我们使用vllm对C-Eval模型进行了更...
If you run the eval harness on multiple tasks, the project_name will be used as a prefix and one project will be created per task. You can find an example of this workflow in examples/visualize-zeno.ipynb. How to Contribute or Learn More? For more information on the library and how ...
[submodule "3rdparty/lm-evaluation-harness"] path = 3rdparty/lm-evaluation-harness url = https://github.com/EleutherAI/lm-evaluation-harness.git 1 change: 1 addition & 0 deletions 1 3rdparty/lm-evaluation-harness Submodule lm-evaluation-harness added at ca3d86 0 comments on commit aeccfa...
eval --modelhf\ --model_argspretrained=./本地模型路径及名称 + 启动参数（视情况，参数非必要）
模型并行性和GPU利用率问题 :在使用lm-evaluation-harness进行模型并行时,Mixtral 8x7B模型的GPU vRAM使用不平衡,GPU 5未使用,GPU 4出现内存不足错误。 Flex Attention中的大掩码问题 :大掩码在flex attention中引发问题,影响理论和实际应用,如natten for video 。
模型并行性和GPU利用率问题 :在使用lm-evaluation-harness进行模型并行时,Mixtral 8x7B模型的GPU vRAM使用不平衡,GPU 5未使用,GPU 4出现内存不足错误。 Flex Attention中的大掩码问题 :大掩码在flex attention中引发问题,影响理论和实际应用,如natten for video。 Aider代码编辑和重构基准:Aider的基准测试评估LLMs的...
Cached files are stored under lm_eval/cache/.cache unless you specify a different path via the environment variable: LM_HARNESS_CACHE_PATH. e.g. LM_HARNESS_CACHE_PATH=~/Documents/cache_for_lm_harness. --check_integrity : If this flag is used, the library tests for each task selected ...
from lm_eval import tasks, evaluator, utils logging.getLogger("openai").setLevel(logging.WARNING) ''' export HF_ENDPOINT="https://hf-mirror.com" export HF_DATASETS_CACHE="datasets_cache" ''' import lm_eval import llm_api lm_eval.models.MODEL_REGISTRY['llm_api'] = llm_api....