L1G6000

最新推荐文章于 2025-02-09 20:25:19 发布
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#big data

OpenCompass 评测书生大模型实践

安装完后，编辑config 和data文件，后运行语句

发现缺importlib_metdata包

Pip  install  importlib_medata

再运行，报缺rouge包

报rouge 包没装，pip  show rouge 已安装，

则uninstall 后再安装

运行后，报API TOKEN错误

EXPORT  TOKEN 环境参数，后面正常运行

qwerttuioff
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L1G6000 OpenCompass 评测书生大模型实践
Sophia_2019的博客
01-11 855
大语言模型的评测 OpenCompass 提供了 API 模式评测和本地直接评测两种方式
书生大模型闯关L1G6000：评测 InternLM-1.8B 实践
weixin_45712844的博客
11-16 734
有了模型和硬件后，你需要在评测配置文件中指定模型路径和相关参数，然后评测框架就会自动加载模型并开始评测。这种评测方式虽然前期准备工作相对繁琐，需要考虑硬件资源，但好处是评测过程完全在本地完成，不依赖网络状态，而且你可以更灵活地调整模型参数，深入了解模型的性能表现。前面我们介绍了如何评测 API 模型和本地模型, 现在我们介绍如何将本地模型部署成 API 服务, 然后通过评测 API 服务的方式来评测本地模型. OpenCompass 通过其设计，不会真正区分开源模型和 API 模型。
L1G6000 OpenCompass 评测
cq99312254的博客
11-24 791
本节课程聚焦于大语言模型的评测，在后续的课程中我们将介绍多模态大模型的评测方法。OpenCompass 提供了和两种方式。其中 API 模式评测针对那些以 API 服务形式部署的模型，而本地直接评测则面向那些可以获取到模型权重文件的情况。
第四期L1G6000
2301_80725359的博客
12-01 856
其中 API 模式评测针对那些以 API 服务形式部署的模型，而本地直接评测则面向那些可以获取到模型权重文件的情况。评测 InternLM2-Chat-1.8B 在 C-Eval 数据集上的性能为例，介绍如何评测本地模型。将本地模型部署成 API 服务, 然后通过评测 API 服务的方式来评测本地模型.这里以评测 internlm 模型为例，介绍如何评测 API 模型。在 OpenCompass 中，模型和数据集的配置文件都存放在。3.配置数据集: 在终端中运行。2.配置模型: 在终端中运行。
L1G6000闯关任务
weixin_53879993的博客
12-19 170
评测中评测结果肝到快3点，睡觉了。
基础岛-L1G6000
To be a better man
11-30 344
在 /opencompass/configs/models/openai/目录下中创建puyu_api.py。
书生实战营作业L1G6000
xksxxk的博客
02-09 139
配置环境，以及克隆仓库配置模型以及数据集运行: 安装相关软件包和库，下载数据集到本地，运行list_configs列出如下配置修改hf_internlm2_5_1_8b_chat.py后启动评测最后评测结果
书生训练营-L1G6000
skyline_city的博客
01-22 315
如果你想要评测本地部署的大语言模型，首先需要获取到完整的模型权重文件。有了模型和硬件后，你需要在评测配置文件中指定模型路径和相关参数，然后评测框架就会自动加载模型并开始评测。这种评测方式虽然前期准备工作相对繁琐，需要考虑硬件资源，但好处是评测过程完全在本地完成，不依赖网络状态，而且你可以更灵活地调整模型参数，深入了解模型的性能表现。以 OpenAI 的 GPT 模型为例，你只需要在 OpenAI 官网申请一个 API Key，然后在评测配置文件中设置好这个密钥和相应的模型参数就可以开始评测了。
L1G6000闯关作业提交
Ericatrina的博客
12-22 305
配置好模型与数据集后，在终端运行python run.py --models puyu_api.py --datasets demo_cmmlu_chat_gen.py --debug并等待一段时间后，我们得到下图结果。首先，要在开发机环境上创建并运行相关conda环境，下图为创建完环境并安装完所有包后的opencompass目录结构。本次作业进行Opencompass评测。
书生大模型学习L1G6000
ahaoho777的博客
12-17 460
以 OpenAI 的 GPT 模型为例，你只需要在 OpenAI 官网申请一个 API Key，然后在评测配置文件中设置好这个密钥和相应的模型参数就可以开始评测了。评测过程中，评测框架会自动向模型服务发送测试用例，获取模型的回复并进行打分分析。我以为环境或者路径搞错了，于是在机器上推翻从新操作安装一遍，结果还是一样的报错。两种方式，其中 API 模式评测针对那些以 API 服务形式部署的模型。考虑到 openai 的 API 服务暂时在国内无法直接使用，我们这里以评测 internlm 模型为例。
书生大模型实战营[4期]-闯关记录-L1G6000
qq_34417307的博客
11-19 300
【代码】书生大模型实战营[4期]-闯关记录-L1G6000。
L1G6000书生大模型实战营第4期——2.6 评测InternLM-1.8B实践
wuzipl的博客
11-13 975
使用OpenCompass通过API评测书生大模型。
lenz0a89.gsd Lenze E84AYCPM gsd
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【大厂+2025】500+真题考点合规备考双通！.zip
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【微服务架构】基于Spring Cloud Alibaba的秒杀系统设计：高并发场景下库存超卖与分布式事务解决方案
12-05
内容概要：本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程，涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题，采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性，并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理，利用Seata处理跨服务分布式事务，结合RabbitMQ实现异步下单，提升系统吞吐能力。同时，项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排，集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系，构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群：具备Java基础和Spring Boot开发经验，熟悉微服务基本概念的中高级研发人员，尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者；适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师； 使用场景及目标：①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目；②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案；③实践分布式事务（Seata）、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用；④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地； 阅读建议：建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践，重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分，结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理，真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
MATLAB基于3D FDTD的微带线馈矩形天线分析[用于模拟超宽带脉冲通过线馈矩形天线的传播，以计算微带结构的回波损耗参数]
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MATLAB基于3D FDTD的微带线馈矩形天线分析[用于模拟超宽带脉冲通过线馈矩形天线的传播，以计算微带结构的回波损耗参数]内容概要：本文介绍了基于3D FDTD（时域有限差分）方法在MATLAB平台上对微带线馈电的矩形天线进行分析的技术方案，旨在模拟超宽带脉冲通过该天线结构的传播过程，并重点计算微带结构的回波损耗参数。该方法通过数值仿真手段精确建模电磁波在天线中的传播特性，适用于高频电磁场仿真与天线性能评估，能够有效支持天线设计优化。文中可能涵盖FDTD算法的基本原理、网格划分、边界条件设置、激励源配置及结果后处理等关键环节。; 适合人群：具备电磁场与微波技术基础知识，熟悉MATLAB编程，从事天线设计、射频工程或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①开展超宽带天线的设计与性能仿真；②研究微带天线在脉冲激励下的瞬态响应特性；③计算和优化天线的回波损耗（S11参数），提升匹配性能；④教学与科研中用于电磁仿真方法的实践训练。; 阅读建议：建议读者结合FDTD理论基础与MATLAB编程实践，逐步实现仿真流程，重点关注时间步长、空间网格精度和边界条件对仿真结果的影响，并通过对比仿真与实测数据验证模型准确性。
使用PPG估算心率-SpO2的Matlab开发.zip
12-05
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Java实现的面向对象软件设计模式完整代码示例与详细解析项目_该项目是一个全面系统深入讲解经典GoF设计模式在Java语言中具体实现的代码仓库与学习资源库涵盖了创建型模式如单.zip
12-05
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