pl_trace_func_start 开启某节点trace功能的接口函数。字段信息详见表1。 表1 pl_trace_func_start 参数 类型 描述 session_id bigint 需要开启trace功能的会话ID。 node text 需要开启trace功能的节点名称。

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pl_trace_func_start 开启trace功能的接口函数。字段信息详见表1。 表1 pl_trace_func_start 参数 类型 描述 session_id bigint 需要开启trace功能的会话ID。 max_num integer 本次trace所能记录

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pl_trace_func_end 关闭某节点trace功能的接口函数。字段信息详见表1。 表1 pl_trace_func_end 参数 类型 描述 session_id bigint 需要关闭trace功能的会话ID。 node text 需要关闭trace功能的节点名称。 父主题：

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pl_trace_func_end 关闭trace功能的接口函数。字段信息详见表1。 表1 pl_trace_func_end 参数 类型 描述 session_id bigint 需要关闭trace功能的会话ID。 父主题： Trace Function

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install.sh 在benchmark_eval目录下安装依赖。 cd opencompass #在benchmark_eval目录下 pip install -e . #下载对应依赖 cd ../human-eval #在benchmark_eval目录下 （可选，如果选择使用humaneval数据集）

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install.sh 在benchmark_eval目录下安装依赖。 cd opencompass #在benchmark_eval目录下 pip install -e . #下载对应依赖 cd ../human-eval #在benchmark_eval目录下 （可选，如果选择使用humaneval数据集）

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进入benchmark_eval目录下，执行如下命令安装性能测试的关依赖。 pip install -r requirements.txt 执行精度测试启动脚本eval_test.py，具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。 python eval_test.py \ --max_workers=1

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ceval数据集 ├── eval_test.py # 启动脚本，建立线程池发送请求，并汇总结果 ├── service_predict.py # 发送请求的服务 执行精度测试启动脚本eval_test.py，具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。 python eval_test.py

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uation/benchmark_eval目录下安装依赖。 cd opencompass #在benchmark_eval目录下 pip install -e . #下载对应依赖 cd ../human-eval #在benchmark_eval目录下 （可选，如果选择使用humaneval数据集）

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uation/benchmark_eval目录下安装依赖。 cd opencompass #在benchmark_eval目录下 pip install -e . #下载对应依赖 cd ../human-eval #在benchmark_eval目录下 （可选，如果选择使用humaneval数据集）

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h三种Shell，默认是Bash。 以Bash命令为例：在Terminal中执行eval "$(_MA_CLI_COMPLETE=bash_source ma-cli)"激活自动补全功能。 eval "$(_MA_CLI_COMPLETE=bash_source ma-cli)"

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MPI软件包有两个，包括license和软件两部分： ibm_smpi_lic_s-10.1Eval-rh7_Aug11.x86_64.rpm ibm_smpi-10.01.01.0Eval-rh7_Aug11.x86_64.rpm 下载地址：https://www-01.ibm.

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并发的场景下执行MONITOR命令可能会影响实例性能，增加时延。 EVAL和EVALSHA相关命令使用限制 使用EVAL和EVALSHA命令时，命令参数中必须带有至少1个key。否则客户端会提示“ERR eval/evalsha numkeys must be bigger than

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uation/benchmark_eval目录下安装依赖。 cd opencompass #在benchmark_eval目录下 pip install -e . #下载对应依赖 cd ../human-eval #在benchmark_eval目录下 （可选，如果选择使用humaneval数据集）

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uation/benchmark_eval目录下安装依赖。 cd opencompass #在benchmark_eval目录下 pip install -e . #下载对应依赖 cd ../human-eval #在benchmark_eval目录下 （可选，如果选择使用humaneval数据集）

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uation/benchmark_eval目录下安装依赖。 cd opencompass #在benchmark_eval目录下 pip install -e . #下载对应依赖 cd ../human-eval #在benchmark_eval目录下 （可选，如果选择使用humaneval数据集）

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uation/benchmark_eval目录下安装依赖。 cd opencompass #在benchmark_eval目录下 pip install -e . #下载对应依赖 cd ../human-eval #在benchmark_eval目录下 （可选，如果选择使用humaneval数据集）

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model_name=llama_7b benchmark_type=eval bash -x opencompass.sh （可选）如果同时运行多个数据集，需要将不同数据集通过空格分开，加入到eval_datasets中，比如eval_datasets=ceval_gen mmlu_gen。运行命令如下所示。

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model_name=llama_7b benchmark_type=eval bash -x opencompass.sh （可选）如果同时运行多个数据集，需要将不同数据集通过空格分开，加入到eval_datasets中，比如eval_datasets=ceval_gen mmlu_gen。运行命令如下所示。

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auto，代表自动选择batch大小。 output_path：结果保存路径。 使用lm-eval，比如加载非量化或者awq量化，llama3.2-1b模型的权重，参考命令： lm_eval --model vllm --model_args pretrained="/dat

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auto，代表自动选择batch大小。 output_path：结果保存路径。 使用lm-eval，比如加载非量化或者awq量化，llama3.2-1b模型的权重，参考命令： lm_eval --model vllm --model_args pretrained="/dat

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