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ACSE-Eval ACSE-Eval · Datasets at Hugging Face
ACSE-Eval Dataset This repository contains a comprehensive collection of AWS deployment scenarios and their threat-models used for determining LLMs' threat-modeling capabilities
Evaluate - Hugging Face 文档
请查看这些指南，学习如何使用 🤗 Evaluate 解决现实世界的问题。高层次的解释，帮助您更好地理解重要主题，例如评估模型或数据集时的注意事项，以及指标、测量和比较之间的区别。关于 🤗 Evaluate 类和方法如何工作的技术描述。
Huggingface Evaluate包使用小坑 - CSDN博客
文章讲述了作者在使用HuggingFace的evaluate库时遇到的问题，即无法从远程下载指标脚本，解决办法是将指标文件下载到本地并指定为localmetricsscript。
[BUG] lt;title gt;执行eval中的eval_plugin进行评测有一个agent从huggingface_hub拉包错误 . . .
It is possible that a configuration issue prevents you from downloading resources from https: huggingface co Please check your firewall and proxy settings and make sure your SSL certificates are updated
Huggingface Evaluate包使用详解：避开常见误区-百度开发者中心
Huggingface Evaluate包就是这样一款强大的评估工具，但在使用过程中，一些常见的误区可能会让使用者陷入困惑。本文将对Huggingface Evaluate包的使用进行详细解析，并探讨如何避开这些误区。
HuggingFace evaluate库总结 - 知乎
通常，当度量分数是相加的 (f (AuB) = f (A) + f (B)) 时，您可以使用分布式归约操作来收集数据集每个子集的分数。但是当一个指标是非加法的（f (AuB) ≠ f (A) + f (B)）时，事情就没有那么简单了。例如，您不能将每个数据子集的 F1 分数的总和作为最终指标。克服此问题的一种常见方法是回退到单一流程评估。这些指标在单个 GPU 上进行评估，这变得低效。 Evaluate 通过仅计算第一个节点上的最终指标来解决这个问题。为每个节点分别计算预测和参考并将其提供给度量。这些临时存储在 Apache Arrow 表中，避免了 GPU 或 CPU 内存混乱。当您准备好计算（）最终指标时，第一个节点能够访问存储在所有其他节点上的预测和参考。
ACSE-Eval (ACSE-Eval) - Hugging Face
Org profile for ACSE-Eval on Hugging Face, the AI community building the future
Evaluate：huggingface评价指标模块入门详细介绍 - CSDN博客
本文介绍了HuggingFace在2022年发布的evaluate库，用于评估机器学习模型和数据集的三个主要类型：Metric（指标评估）、Comparison（模型对比）和Measurement（数据集测量）。