To visualize the results, run the eval harness with thelog_samplesandoutput_pathflags. We expectoutput_pathto contain multiple folders that represent individual model names. You can thus run your evaluation on any number of tasks and models and upload all of the results as projects on Zeno. l...
[project.urls] Homepage = "https://github.com/EleutherAI/lm-evaluation-harness" Repository = "https://github.com/EleutherAI/lm-evaluation-harness" [project.optional-dependencies] api = ["requests", "aiohttp", "tenacity", "tqdm", "tiktoken"] dev = ["pytest", "pytest-cov", "pytest-...
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…
开发将继续在主分支上进行,欢迎大家在GitHub上的问题或PR中,或者在EleutherAI的Discord中反馈所需功能和改进建议或提问! 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...
git clone --depth 1 https://github.com/EleutherAI/lm-evaluation-harness cd lm-evaluation-harness pip install -e . We also provide a number of optional dependencies for extended functionality. A detailed table is available at the end of this document. ...
@giux78 made their first contribution inhttps://github.com/EleutherAI/lm-evaluation-harness/pull/1358 @Am1n3e made their first contribution inhttps://github.com/EleutherAI/lm-evaluation-harness/pull/1412 @adavidho made their first contribution inhttps://github.com/EleutherAI/lm-evaluation-harne...
0投票 在评估使用 Lora 微调的模型时,我遇到了类似的情况。 在他们的文档中:https://github.com/EleutherAI/lm-evaluation-harness?tab=readme-ov-file#advanced-usage-tips 他们建议在评估 peft 模型时如何使用 lm_eval:您应该添加预训练的用于调整的模型,并将 peft= 添加到 model_args 中。
build self model https://github.com/learner-crapy/MOE-n-experts add new model to lm-evaluation harness click to check to code # PhiMoe.pyfrom typing import Optional, Union import torch import lm_eval.models.utils from lm_eval.api.registry import register_model ...
Harness(github 原版):在HF 的博客解说中,其描述的评测方案于 lm-evaluation-harness 官方的代码逻辑不符合。Harness 原版的逻辑与 hendrycks/test(官方测评方案)基本相似。 此外,参考 huggingface 的 博客。我们对 harness mmlu 的评测方法进行改动后重新测试,gpt2 的测试结果 MMLU 分数为 26.3,与官方描述的还是有...
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 。