- eval() 內(nèi)容精選 換一換
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/tmp/data/dataset/dataset-0 自定義評(píng)測(cè)腳本 ${SCRIPT} /tmp/data/script 評(píng)測(cè)結(jié)果路徑 ${EVAL_RESULT} /tmp/result/eval 壞例判別路徑 ${BADCASE_RESULT} /tmp/badcase ${BADCASE_RESULT}/annotations來(lái)自:幫助中心├── LLaMA-VID-Eval │ │ ├── MSVD-QA 步驟9 啟動(dòng)一級(jí)流水優(yōu)化 export TASK_QUEUE_ENABLE=2 步驟10 修改msvd_eval.sh參數(shù) 修改scripts/video/eval/msvd_eval.sh中的參數(shù) 模型存放來(lái)自:幫助中心
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為增加精度評(píng)測(cè)的穩(wěn)定性及進(jìn)一步確保訓(xùn)練,執(zhí)行過程如下: 獲取到訓(xùn)練權(quán)重后使用ascendfactory-cli、eval接口對(duì)訓(xùn)練后的結(jié)果進(jìn)行評(píng)測(cè),精度訓(xùn)練benchmark目錄執(zhí)行命令: ascendfactory-cli eval <cfgs_yaml_file> --dataset <dataset>來(lái)自:幫助中心valuation/mme_eval/data/eval/目錄中。 獲取精度測(cè)試代碼。精度測(cè)試代碼存放在代碼包AscendCloud-LLM的llm_tools/llm_evaluation/mme_eval目錄中,代碼目錄結(jié)構(gòu)如下。 mme_eval ├──metric.py來(lái)自:幫助中心
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