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import gradio as gr | |
import pandas as pd | |
csv_filename = 'leaderboard.csv' | |
url = 'https://docs.google.com/spreadsheets/d/1Oh3nrbdWjKuh9twJsc9yJLppiJeD_BZyKgCTOxRkALM/export?format=csv' | |
def get_data(): | |
return pd.read_csv(url) | |
with gr.Blocks() as demo: | |
with gr.Tab('Classifica'): | |
gr.Markdown("# Classifica degli LLM italiani") | |
form_link = "https://forms.gle/Gc9Dfu52xSBhQPpAA" | |
gr.Markdown(f"I modelli sono testati su SQuAD-it e ordinati per F1 Score e EM (Exact Match).Si ringrazia il @galatolo per il codice dell'eval. Se volete aggiungere il vostro modello compilate il form {form_link}") | |
gr.Dataframe(pd.read_csv(csv_filename, sep=';')) | |
with gr.Tab('Test della community'): | |
gr.Markdown("# Evaluation aggiuntive fatte dalla community") | |
discord_link = 'https://discord.com/invite/nfgaTG3H' | |
gr.Markdown(f"@giux78 sta lavorando sull'integrazione di nuovi dataset di benchmark italiani. Se volete contribuire anche voi unitevi al discord della community {discord_link}") | |
gr.DataFrame(get_data, every=3600) | |
demo.launch() |