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Évaluer des LLM sur des benchmarks avec NeMo Evaluator v1.0.0

Utilisez cette ressource pour lancer des évaluations de LLM reproductibles sur des benchmarks standard

Nouveau

  • 334 téléchargements
  • 185 mentions J'aime
  • 119 sauvegardes

Gratuit

Installer avec la CLI

Dans un terminal, depuis le dossier voulu :

npx --yes palatekit@latest install nemo-evaluator-llm-benchmarks

Sans option, la skill va dans ~/.agents/skills/ ; ajoutez --agent claude-code (ou codex, cursor…) pour viser un agent.

Première fois : connectez la CLI avec

npx --yes palatekit@latest login

L'agent vous guide pour installer nemo-evaluator-launcher, écrire un fichier de configuration, puis lancer une évaluation en local avec Docker, sur Slurm ou dans le cloud. Vous obtenez les commandes de suivi, de limitation d'échantillons et de consultation des résultats.

Choisie surtout par

Mise à jour le 2 novembre 2026

Carte de la skill « Évaluer des LLM sur des benchmarks avec NeMo Evaluator »

Caractéristiques

Fonctionne dans
Guides d'installation
Génère avec
Le modèle de votre agent
Licence
MIT

Ressources similaires

Tout voir

Ce que vous obtenez

  • SKILL.md : installation, configuration YAML et workflows d'évaluation
  • references/configuration.md, adapter-system.md, custom-benchmarks.md et execution-backends.md : configuration, adaptateurs, benchmarks personnalisés et moteurs d'exécution

Pour qui

  • Vous comparez plusieurs modèles sur les mêmes benchmarks
  • Vous voulez des évaluations reproductibles sur un cluster

Pas pour qui

    Étiquettes

    • évaluation
    • benchmarks
    • llm
    • reproductibilité

    À propos

    Vous dites

    « Évalue mon modèle sur MMLU et GSM8K avec un échantillon réduit pour un test rapide. »

    Carte de la skill « Évaluer des LLM sur des benchmarks avec NeMo Evaluator »

    Skill publiée par Orchestra Research sous licence MIT. Fichiers livrés dans leur version d'origine, en anglais.

    Voir plus

    Comment l'utiliser

    1. Installez la skill dans le dossier de skills de votre agent
    2. Demandez à votre agent de lancer des évaluations de LLM reproductibles sur des benchmarks standard
    3. Relisez et ajustez le résultat

    Aperçu du contenu

    Fichiers

    • LICENSE1,1 Ko
    • NOTICE-PALATEKIT.md0,5 Ko
    • references/adapter-system.md9,6 Ko
    • references/configuration.md9,8 Ko
    • references/custom-benchmarks.md7,2 Ko
    • references/execution-backends.md9,5 Ko
    • SKILL.md12,4 Ko

    Origine et licence

    Référencée sans modification

    Auteur
    Orchestra Research
    Source
    github.com/orchestra-research/ai-research-skills/tree/773a52944ba4747a18bd4ae9ade53fff041adcbc/11-evaluation/nemo-evaluator
    Licence
    MIT

    Notice

    « nemo-evaluator-sdk » (Orchestra Research, MIT) livré dans sa version d'origine : fiche en français et en anglais par PalateKit.

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