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giux78
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@@ -2,7 +2,7 @@ import gradio as gr
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import pandas as pd
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csv_filename = 'leaderboard.csv'
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def get_data_classifica():
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dataset = pd.read_csv("leaderboard_general.csv", sep=',')
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@@ -10,7 +10,7 @@ def get_data_classifica():
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dataset.rename(columns={'model ': 'model'}, inplace=True)
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11 |
df_classifica = dataset[['model', 'helloswag_it acc norm', 'arc_it acc norm', 'm_mmul acc shot 5']]
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df_classifica['media'] = df_classifica[['helloswag_it acc norm', 'arc_it acc norm', 'm_mmul acc shot 5']].mean(axis=1)
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-
df_classifica['media'] = df_classifica['media'].round(
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df_classifica = df_classifica.sort_values(by='media', ascending=False)
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df_classifica = df_classifica[['model', 'media', 'helloswag_it acc norm', 'arc_it acc norm', 'm_mmul acc shot 5']]
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@@ -27,7 +27,7 @@ with gr.Blocks() as demo:
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with gr.Tab('Classifica Generale'):
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gr.Markdown('''# Classifica generale degli LLM italiani''')
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-
discord_link = 'https://discord.
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gr.Markdown('''
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32 |
I modelli sottostanti sono stati testati con [lm_evaluation_harness](https://github.com/EleutherAI/lm-evaluation-harness) su task specifici per l'italiano introdotti con questa [PR](https://github.com/EleutherAI/lm-evaluation-harness/pull/1358).
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33 |
L'intero progetto, i modelli e i dataset sono rigorosamente open source e tutti i risultati sono riproducibili lanciando dei comandi come questo:
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@@ -68,9 +68,9 @@ with gr.Blocks() as demo:
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form_link = "https://forms.gle/Gc9Dfu52xSBhQPpAA"
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gr.Markdown('''# Community discord
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71 |
-
Se vuoi contribuire al progetto o semplicemente unirti alla community di LLM italiani unisciti al nostro [discord!](https://discord.
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72 |
# Aggiungi il tuo modello
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73 |
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Se hai sviluppato un tuo modello che vuoi far valutare, compila il form [qui](
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''')
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with gr.Tab('Sponsor'):
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import pandas as pd
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csv_filename = 'leaderboard.csv'
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url = 'https://docs.google.com/spreadsheets/d/1Oh3nrbdWjKuh9twJsc9yJLppiJeD_BZyKgCTOxRkALM/export?format=csv'
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7 |
def get_data_classifica():
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8 |
dataset = pd.read_csv("leaderboard_general.csv", sep=',')
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10 |
dataset.rename(columns={'model ': 'model'}, inplace=True)
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11 |
df_classifica = dataset[['model', 'helloswag_it acc norm', 'arc_it acc norm', 'm_mmul acc shot 5']]
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12 |
df_classifica['media'] = df_classifica[['helloswag_it acc norm', 'arc_it acc norm', 'm_mmul acc shot 5']].mean(axis=1)
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13 |
+
df_classifica['media'] = df_classifica['media'].round(4)
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14 |
df_classifica = df_classifica.sort_values(by='media', ascending=False)
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15 |
df_classifica = df_classifica[['model', 'media', 'helloswag_it acc norm', 'arc_it acc norm', 'm_mmul acc shot 5']]
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with gr.Tab('Classifica Generale'):
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gr.Markdown('''# Classifica generale degli LLM italiani''')
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+
discord_link = 'https://discord.com/invite/nfgaTG3H'
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gr.Markdown('''
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32 |
I modelli sottostanti sono stati testati con [lm_evaluation_harness](https://github.com/EleutherAI/lm-evaluation-harness) su task specifici per l'italiano introdotti con questa [PR](https://github.com/EleutherAI/lm-evaluation-harness/pull/1358).
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L'intero progetto, i modelli e i dataset sono rigorosamente open source e tutti i risultati sono riproducibili lanciando dei comandi come questo:
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form_link = "https://forms.gle/Gc9Dfu52xSBhQPpAA"
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gr.Markdown('''# Community discord
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Se vuoi contribuire al progetto o semplicemente unirti alla community di LLM italiani unisciti al nostro [discord!](https://discord.com/invite/nfgaTG3H)
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# Aggiungi il tuo modello
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+
Se hai sviluppato un tuo modello che vuoi far valutare, compila il form [qui]({form_link}) è tutto gratuito!
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''')
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with gr.Tab('Sponsor'):
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