书生大模型实战营（第3期）基础岛第6关--OpenCompass 评测 InternLM-1.8B 实践

概览

在 OpenCompass 中评估一个模型通常包括以下几个阶段：配置 -> 推理 -> 评估 -> 可视化。

• 配置：这是整个工作流的起点。您需要配置整个评估过程，选择要评估的模型和数据集。此外，还可以选择评估策略、计算后端等，并定义显示结果的方式。
• 推理与评估：在这个阶段，OpenCompass 将会开始对模型和数据集进行并行推理和评估。推理阶段主要是让模型从数据集产生输出，而评估阶段则是衡量这些输出与标准答案的匹配程度。这两个过程会被拆分为多个同时运行的“任务”以提高效率。
• 可视化：评估完成后，OpenCompass 将结果整理成易读的表格，并将其保存为 CSV 和 TXT 文件。

接下来，我们将展示 OpenCompass 的基础用法，分别用命令行方式和配置文件的方式评测InternLM2-Chat-1.8B，展示书生浦语在 C-Eval 基准任务上的评估。更多评测技巧请查看 https://opencompass.readthedocs.io/zh-cn/latest/get_started/quick_start.html 文档。

环境配置

创建开发机和 conda 环境

在创建开发机界面选择镜像为 Cuda12.2-conda，并选择 GPU 为30% A100，能用30%就用30%的资源，要不然两种方法的评测要五六个小时。

安装——面向GPU的环境安装

conda create -n opencompass python=3.10
conda activate opencompass
conda install pytorch==2.1.2 torchvision==0.16.2 torchaudio==2.1.2 pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia -y

# 注意：一定要先 cd /root
cd /root
git clone -b 0.2.4 https://github.com/open-compass/opencompass
cd opencompass
pip install -e .