书生大模型实战营-基础关-OpenCompass 评测 InternLM-1.8B 实践

OpenCompass 评测 InternLM-1.8B 实践

概览

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。

环境配置

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 .


apt-get update
apt-get install cmake
pip install -r requirements.txt
pip install protobuf

数据准备

cp /share/temp/datasets/OpenCompassData-core-20231110.zip /root/opencompass/
unzip OpenCompassData-core-20231110.zip

配置文件

打开 opencompass文件夹下configs/models/hf_internlm/的hf_internlm2_chat_1_8b.py ,贴入以下代码:

from opencompass.models import HuggingFaceCausalLM


models = [
    dict(
        type=HuggingFaceCausalLM,
        abbr='internlm2-1.8b-hf',
        path="/share/new_models/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-chat-1_8b",
        tokenizer_path='/share/new_models/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-chat-1_8b',
        model_kwargs=dict(
            trust_remote_code=True,
            device_map='auto',
        ),
        tokenizer_kwargs=dict(
            padding_side='left',
            truncation_side='left',
            use_fast=False,
            trust_remote_code=True,
        ),
        max_out_len=100,
        min_out_len=1,
        max_seq_len=2048,
        batch_size=8,
        run_cfg=dict(num_gpus=1, num_procs=1),
    )
]

评测

使用命令行

#环境变量配置
export MKL_SERVICE_FORCE_INTEL=1
#或
export MKL_THREADING_LAYER=GNU

# 开始评测
python run.py --datasets ceval_gen --models hf_internlm2_chat_1_8b --debug

评测结果如下:

08/16 10:10:27 - OpenCompass - INFO - time elapsed: 4317.13s
08/16 10:10:31 - OpenCompass - INFO - Partitioned into 52 tasks.
08/16 10:10:34 - OpenCompass - INFO - Task [internlm2-1.8b-hf/ceval-computer_network]: {
   'accuracy': 47.368421052631575}
08/16 
内容概要:本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性系统最优控制中的应用。书中提出了一种近似最优自适应控制方法,结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想,解决了不同场景下的跟踪控制问题。该方法不仅保证了性能指标的渐近收敛,还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外,书中还涉及了执行器饱和、冗余解析等问题,并提出了新的冗余解析方法,验证了所提方法的有效性和优越性。 适合人群:研究生及以上学历的研究人员,特别是从事自适应/最优控制、机器人学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究人员。 使用场景及目标:①研究非线性系统的最优控制问题,特别是在存在输入约束和系统动力学的情况下;②解决带有参数不确定性的线性和非线性系统的跟踪控制问题;③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性系统控制中的应用;④设计和验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方法。 其他说明:本书分为七章,每章内容相对独立,便于读者理解。书中不仅提供了理论分析,还通过实际应用(如欠驱动船舶、冗余机械臂)验证了所提方法的有效性。此外,作者鼓励读者通过仿真和实验进一步验证书中提出的理论和技术。
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