eval() 内容精选 换一换
  • 准备代码

    ├──llm_tools #推理工具包 ├──llm_evaluation #推理评测代码包 ├──benchmark_eval # 精度评测 ├── config ├── config.json # 请求的参数,根据实际启动的服务来调整

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  • mindspore\lite\src\train\train_session.cc"注释2

    本文介绍了【mindspore\lite\src\train\train_session.cc"注释2】相关内容,与您搜索的eval()相关。邀你共享云计算使用和开发经验,汇聚云上智慧,共赢智慧未来...更多详情请点击查阅。

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  • eval() 相关内容
  • 请问测试集验证的时候是不是不能使用repeat或者batch

    本文介绍了【请问测试集验证的时候是不是不能使用repeat或者batch】相关内容,与您搜索的eval()相关。邀你共享云计算使用和开发经验,汇聚云上智慧,共赢智慧未来...更多详情请点击查阅。

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  • 请求SessionID

    includeSubdomains Content-Security-Policy: script-src 'self' 'unsafe-eval' 'unsafe-inline' ;img-src 'self' Content-Type: text/plain Response-Result:

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  • eval() 更多内容
  • 【Ascend910产品】【Model.】推理性能慢

    本文介绍了【【Ascend910产品】【Model.】推理性能慢】相关内容,与您搜索的eval()相关。邀你共享云计算使用和开发经验,汇聚云上智慧,共赢智慧未来...更多详情请点击查阅。

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  • 工具介绍及准备工作

    mkdir test-benchmark 修改yaml文件参数中model_name_or_path、dataset_dir和dataset或eval_dataset参数配置,修改代码目录下accuracy_cfgs.yaml或performance_cfgs.yaml文件内容,参数详解可参考表1。

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  • 推理性能测试

    t、human-eval三种输入。random表示构造随机token的数据集进行测试;sharegpt表示使用sharegpt数据集进行测试;human-eval数据集表示使用human-eval数据集进行测试。注意:当输入为sharegpt或human-eval时,测试数据的输

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  • [GXYCTF2019]BabyUpload(.htaccess)

    本文介绍了【[GXYCTF2019]BabyUpload(.htaccess)】相关内容,与您搜索的eval()相关,助力开发者获取技术信息和云计算技术生态圈动态...请点击查阅更多详情。

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  • 【MindSpore】实现保存最优模型

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  • 推理时,设置不同batch_size,模型精度有差异

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  • 如何处理报错:CROSSSLOT Keys in request don't hash to the same slot

    don't hash to the same slot”报错。 报错可能的原因 Redis集群架构不支持跨Slot执行涉及多Key的命令,例如EVAL、BRPOPLPUSH等。 解决方法 通过改造Key名称,增加Hash tags使其保证在同一个slot,该方案在使用过程中需避免数据倾斜,更多信息请参见GeminiDB

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  • 创建任务

    /tmp/data/dataset/dataset-0 自定义评测脚本 ${SCRIPT} /tmp/data/script 评测结果路径 ${EVAL_ RES ULT} /tmp/result/eval 坏例判别路径 ${BADCASE_RESULT} /tmp/badcase ${BADCASE_RESULT}

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  • 评价敏感词及敏感词处理方式管理

    改或单击“删除”删掉这个敏感词类。 配置用户提交评价中含敏感词的处理策略。 选择“System Param”。 单击参数名称列的“CA_EVAL__SensitiveWordStrategy”。 单击“值”字段值后面的,修改敏感词处理策略。 敏感词过滤策略: one:不允许提交,

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  • 【mindspore】【自定义callback】报错

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  • 使用交叉验证lenet metrics为precision,为什么precision有十个数据?分别是什么?

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  • 利用MindSpore自带的resnet50进行手势识别并且部署到安卓上

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  • LLaVA模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导(6.3.906)

    --answers-file)。 vim ./scripts/v1_5/eval/mme_8p.sh 运行评估脚本。启动单卡。 ASCEND_RT_VISIBLE_DEVI CES =0 bash ./scripts/v1_5/eval/mme_8p.sh 启动8卡。可支持单机八卡推理,可以减短耗时。

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  • 工具介绍及准备工作

    mkdir test-benchmark 修改yaml文件参数中model_name_or_path、dataset_dir和dataset或eval_dataset参数配置,修改代码目录下accuracy_cfgs.yaml或performance_cfgs.yaml文件内容,参数详解可参考表1。

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  • 网络参数未更新

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  • VXML中使用try catch 报错

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  • 调试控制台REPL

    调试控制台REPL 在调试会话期间,您可以通过调试控制台 REPL(Read-Eval-Print Loop,读取-求值-输出循环)来评估表达式。 要打开调试控制台,请在CodeArts IDE窗口的底部单击“调试控制台”按钮(),或者按“Ctrl+Shift+Y”/“Shift+Escape”(IDEA快捷键)。

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