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步骤一：配置精度测试环境 精度评测可以在原先conda环境，进入到一个固定目录下，执行如下命令。 rm -rf lm-evaluation-harness/ git clone https://github.com/EleutherAI/lm-evaluation-harness.gitcd lm-evaluation-harnessgit checkout 383bbd54bc621086e05aa1b030d8d4d5635b25e6pip install -e . 执行如下精度测试命令，可以根据参数说明修改参数。 lm_eval --model vllm --model_args pretrained=${vllm_path},dtype=auto,tensor_parallel_size=${tensor_parallel_size},gpu_memory_utilization=${gpu_memory_utilization},add_bos_token=True,max_model_len=${max_model_len},quantization=${quantization} \--tasks ${task} --batch_size ${batch_size} --log_samples --cache_requests true --trust_remote_code --output_path ${output_path} 参数说明: model_args：标志向模型构造函数提供额外参数，比如指定运行模型的数据类型； vllm_path是模型权重路径； max_model_len 是最大模型长度，默认设置为4096； gpu_memory_utilization是gpu利用率，如果模型出现oom报错，调小参数； tensor_parallel_size是使用的卡数； quantization是量化参数，使用非量化权重，去掉quantization参数；如果使用awq、smoothquant或者gptq加载的量化权重，根据量化方式选择对应参数，可选awq，smoothquant，gptq。 model：模型启动模式，可选vllm，openai或hf，hf代表huggingface。 tasks：评测数据集任务，比如openllm。 batch_size：输入的batch_size大小，不影响精度，只影响得到结果速度，默认使用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="/data/nfs/benchmark/tokenizer/Llama-3.2-1B-Instruct/",dtype=auto,tensor_parallel_size=1,gpu_memory_utilization=0.7,add_bos_token=True,max_model_len=4096 \--tasks openllm --batch_size auto --log_samples --cache_requests true --trust_remote_code --output_path ./ 使用lm-eval，比如smoothquant量化，llama3.1-70b模型的权重，参考命令： lm_eval --model vllm --model_args pretrained="/data/nfs/benchmark/tokenizer_w8a8/llama3.1-70b/",dtype=auto,tensor_parallel_size=4,gpu_memory_utilization=0.7,add_bos_token=True,max_model_len=4096,quantization="smoothquant" \--tasks openllm --batch_size auto --log_samples --cache_requests true --trust_remote_code --output_path ./
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约束限制 确保容器可以访问公网。 当前的精度测试仅适用于语言模型精度验证，不适用于多模态模型的精度验证。多模态模型的精度验证，建议使用开源MME数据集和工具（GitHub - BradyFU/Awesome-Multimodal-Large-Language-Models at Evaluation）。 配置需要使用的NPU卡，例如：实际使用的是第1张和第2张卡，此处填写为“0,1”，以此类推。 export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVI CES =0,1
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