参考教程
 https://github.com/InternLM/Tutorial/blob/camp2/opencompass/readme.md
下载opencompass,配置必要的环境之后,解压下载的数据集
cp /share/temp/datasets/OpenCompassData-core-20231110.zip /root/opencompass/
unzip OpenCompassData-core-20231110.zip
 
查看下载的数据集
 
 执行运行命令,运行评测
python run.py
--datasets ceval_gen \
--hf-path /share/new_models/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-chat-1_8b \  # HuggingFace 模型路径
--tokenizer-path /share/new_models/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-chat-1_8b \  # HuggingFace tokenizer 路径(如果与模型路径相同,可以省略)
--tokenizer-kwargs padding_side='left' truncation='left' trust_remote_code=True \  # 构建 tokenizer 的参数
--model-kwargs device_map='auto' trust_remote_code=True \  # 构建模型的参数
--max-seq-len 1024 \  # 模型可以接受的最大序列长度
--max-out-len 16 \  # 生成的最大 token 数
--batch-size 2  \  # 批量大小
--num-gpus 1  # 运行模型所需的 GPU 数量
--debug
 
测评运行中
 
 运行结果
 











![[嵌入式系统-75]:RT-Thread-快速上手:正点原子探索者 STM32F407示例](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/26603420183b22ef3cc660398726387e.gif)







