eval括号 更多内容
  • 括号匹配

    括号匹配 当光标靠近其中一个括号,匹配的括号就会高亮显示。您可以使用“Ctrl+Shift+\”跳转到匹配的括号。 父主题: 代码导航

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  • 缓存性能优化

    建议不要超过128字节(越短越好)。 禁止包含特殊字符(大括号“{}”除外)。 禁止包含特殊字符,如空格、换行、单双引号以及其他转义字符。 建议 由于大括号“{}”为Redis的hash tag语义,如果使用的是集群实例,Key名称需要正确地使用大括号避免分片不均的情况。 Value相关规范 设计合理的Value大小。

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  • ma-cli auto-completion自动补全命令

    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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  • 推理精度测试

    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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  • 推理精度测试

    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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  • 推理精度测试

    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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  • 推理精度测试

    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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  • 推理精度测试

    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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  • DCS使用规范

    建议不要超过128字节(越短越好)。 禁止包含特殊字符(大括号“{}”除外)。 禁止包含特殊字符,如空格、换行、单双引号以及其他转义字符。 由于大括号“{}”为Redis的hash tag语义,如果使用的是集群实例,Key名称需要正确地使用大括号避免分片不均的情况。 Value相关规范 设计合理的Value大小。

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  • 推理精度测试

    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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  • 推理精度测试

    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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  • 推理精度测试

    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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  • 推理精度测试

    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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  • 安装和使用Spectrum MPI

    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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  • 推理精度测试

    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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  • 推理精度测试

    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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  • 部分命令使用限制

    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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  • 推理精度测试

    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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  • 推理精度测试

    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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  • 推理精度测试

    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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  • 推理精度测试

    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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