OpenCompass-书生浦语大模型实战营第二期第7节作业

书生浦语大模型实战营第二期第7节作业

这一节的作业和第6节作业一样没有特别多好说的，以运行结果为主。

基础作业

• 使用 OpenCompass 评测 internlm2-chat-1_8b 模型在 C-Eval 数据集上的性能

就照着下面的代码在命令行里一个一个输入，确保每一行执行以后都没有除了pip无法匹配环境的报错就行

studio-conda -o internlm-base -t opencompass
source activate opencompass
git clone -b 0.2.4 https://github.com/open-compass/opencompass
cd opencompass
pip install -r requirements.txt
pip install -e .
pip install protobuf
cp /share/temp/datasets/OpenCompassData-core-20231110.zip /root/opencompass/
unzip OpenCompassData-core-20231110.zip

export MKL_SERVICE_FORCE_INTEL=1
python run.py --datasets ceval_gen --hf-path /share/new_models/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-chat-1_8b --tokenizer-path /share/new_models/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-chat-1_8b --tokenizer-kwargs padding_side='left' truncation='left' trust_remote_code=True --model-kwargs trust_remote_code=True device_map='auto' --max-seq-len 1024 --max-out-len 16 --batch-size 2 --num-gpus 1 --debug

进阶作业

• 将自定义数据集提交至OpenCompass官网

见https://hub.opencompass.org.cn/dataset-detail/hpbtql-eval