Add machine-translated Japanese text for EVALUATION_QUEUE_TEXT

app.py

@@ -10,6 +10,7 @@ from src.about import (
     CITATION_BUTTON_LABEL,
     CITATION_BUTTON_TEXT,
     EVALUATION_QUEUE_TEXT,
+    EVALUATION_QUEUE_TEXT_JP,
     INTRODUCTION_TEXT,
     INTRODUCTION_TEXT_JP,
     LLM_BENCHMARKS_TEXT,
@@ -396,7 +397,7 @@ with gr.Blocks() as demo_leaderboard:
 with gr.Blocks() as demo_submission:
     with gr.Column():
         with gr.Row():
-            gr.Markdown(EVALUATION_QUEUE_TEXT, elem_classes="markdown-text")
+            evaluation_queue_text = gr.Markdown(EVALUATION_QUEUE_TEXT_JP, elem_classes="markdown-text")
 
         with gr.Column():
             with gr.Accordion(
@@ -506,11 +507,11 @@ def set_default_language(request: gr.Request) -> gr.Dropdown:
         return gr.Dropdown(value="🇺🇸 EN")
 
 
-def update_language(language: str) -> gr.Markdown:
+def update_language(language: str) -> tuple[gr.Markdown, gr.Markdown]:
     if language == "🇯🇵 JP":
-        return gr.Markdown(value=INTRODUCTION_TEXT_JP)
+        return gr.Markdown(value=INTRODUCTION_TEXT_JP), gr.Markdown(value=EVALUATION_QUEUE_TEXT_JP)
     else:
-        return gr.Markdown(value=INTRODUCTION_TEXT)
+        return gr.Markdown(value=INTRODUCTION_TEXT), gr.Markdown(value=EVALUATION_QUEUE_TEXT)
 
 
 with gr.Blocks(css=custom_css, css_paths="style.css", theme=gr.themes.Base()) as demo:
@@ -550,7 +551,7 @@ with gr.Blocks(css=custom_css, css_paths="style.css", theme=gr.themes.Base()) as
     language.change(
         fn=update_language,
         inputs=language,
-        outputs=introduction_text,
+        outputs=[introduction_text, evaluation_queue_text],
         api_name=False,
     )
 

src/about.py

@@ -215,6 +215,36 @@ If your model is displayed in the `FAILED` category, its execution stopped.
 Make sure you have followed the above steps first.
 If everything is done, check you can launch the EleutherAIHarness on your model locally, using the above command without modifications (you can add `--limit` to limit the number of examples per task).
 """
+EVALUATION_QUEUE_TEXT_JP = """
+## モデルを提出する前に行うべき良い実践
+
+### 1) AutoClasses を使用してモデルとトークナイザーを読み込めるようにしてください:
+```python
+from transformers import AutoConfig, AutoModel, AutoTokenizer
+config = AutoConfig.from_pretrained("your model name", revision=revision)
+model = AutoModel.from_pretrained("your model name", revision=revision)
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("your model name", revision=revision)
+```
+このステップが失敗した場合は、エラーメッセージに従ってモデルをデバッグしてください。モデルが不適切にアップロードされている可能性があります。
+
+注意: モデルが公開されていることを確認してください！
+注意: モデルが `use_remote_code=True` を必要とする場合は、まだこのオプションをサポートしていませんが、追加中ですので、最新情報をお待ちください！
+
+### 2) モデルの重みを [safetensors](https://huggingface.co/docs/safetensors/index) に変換してください
+これは、重みを安全に、かつ高速に読み込み、使用するための新しいフォーマットです。`Extended Viewer` にモデルパラメータの数を追加することもできます！
+
+### 3) モデルがオープンライセンスを持っていることを確認してください！
+これは、オープンLLMのリーダーボードです。できるだけ多くの人にあなたのモデルが使用できることを知ってほしいです 🤗
+
+### 4) モデルカードを埋めてください
+リーダーボードにモデルについての追加情報を追加する際、それは自動的にモデルカードから取得されます
+
+## モデルが失敗した場合
+モデルが `FAILED` カテゴリに表示されている場合は、実行が停止したということです。
+最初に上記のステップを完了してください。
+すべてが完了している場合は、上記のコマンドを変更せずにローカルで EleutherAIHarness をあなたのモデルに対して起動できるかどうかを確認してください (タスクごとの例の数を制限するために `--limit` を追加できます）。
+"""
+
 BOTTOM_LOGO = """
 <div style="display: flex; flex-direction: row; justify-content: center; align-items: center;">
   <a href="https://llm-jp.nii.ac.jp/en/" style="margin: 0 10px;">