大模型高效微调evalscope实战

原创于 2025-10-19 09:08:22 发布 · 974 阅读

8 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#大模型微调 #evalscope #人工智能 #实战项目

EvalScope实战项目：破解大模型评估的"黑盒难题

最近在做模型微调，遇到了一个很现实的问题：

训练完了，loss也降了，看起来挺好的。但是老板问我一句：“这个模型到底比之前的强多少？”

我当时就懵了。

聊了几轮对话，感觉还行，但这能算评估吗？找了几个同事试用，有说好的有说不好的，完全没有统一标准。

更要命的是，我们要给客户汇报，总不能说"我觉得这个模型还不错"吧？

现实情况：大家都在"盲人摸象"

跟圈内朋友聊了聊，发现这个问题挺普遍的：

A公司：用人工打分，找了5个人评估200条对话，结果5个人的意见差得离谱
B团队：对着MMLU等学术测试跑分，分数挺高，但实际业务场景表现一般
C项目：纯靠业务反馈，用户说好就是好，但这个周期太长了

大家都知道要评估，但都没有一套靠谱的方法。

EvalScope：阿里搞的一个评估工具

偶然发现了EvalScope这个工具，是阿里云开源的。

看了看介绍，主要解决几个问题：

能跑标准化的测试（像MMLU、C-Eval这些）
支持自定义数据集（可以用自己的业务数据）
有可视化界面（不用盯着命令行看数字）
可以对比不同模型（微调前后、不同方案之间）

为什么要用这个工具？

实际需求角度

对开发者：
需要客观的数据来证明自己的工作成果，不能总是"我觉得"

对管理层：
需要量化的指标来决定资源投入，特别是要不要继续优化模型

对客户汇报：
需要专业的评估报告，不能拿着聊天记录当证据

技术角度

标准化测试：
集成了OpenCompass等后端，可以跑学术界认可的基准测试

业务数据支持：
可以导入自己的测试数据，评估在实际业务场景下的表现

多维度评估：
不只是准确性，还能测试安全性、推理能力等

性能测试：
能测试模型的推理速度、资源消耗，这对生产部署很重要

实际使用场景

微调效果验证

微调完成后，用同一套数据分别测试原模型和微调后的模型，直接对比差异

不同方案对比

比如LoRA vs QLoRA，或者不同的超参数设置，可以批量测试找到最优方案

生产部署前检查

模型要上线前，跑一遍完整的评估，确保各项指标符合预期

持续监控

模型部署后，定期跑评估检查性能是否有衰退

这个项目的价值

解决痛点：
把主观的"感觉"变成客观的数据，让模型评估有理有据

提升效率：
自动化测试比人工评估快很多，而且结果更稳定

降低风险：
上线前充分测试，避免部署后才发现问题

便于沟通：
有了标准化的评估报告，跟同事、客户沟通都更有说服力

EvalScope：智能评估中枢

是什么？

EvalScope是阿里云推出的大模型评估框架，提供标准化、自动化的模型能力评估解决方案。它集成了多种评估后端，支持从学术基准到实际应用的全方位评估。

解决什么问题？

核心痛点：

评估标准不统一：缺乏行业标准的评估基准
人工评估成本高：大规模人工评估耗时耗力
评估维度单一：仅关注准确率，忽视安全性、鲁棒性等
结果不可比较：不同团队的评估结果无法横向对比

评估能力覆盖：

认知能力：推理、数学、代码、知识问答
安全合规：有害内容检测、偏见识别
多模态能力：图文理解、视频分析
性能指标：推理速度、资源消耗

在微调链路中的作用

第六阶段（效果评估）的核心工具：

自动化评估：

标准化基准测试（MMLU、C-Eval、GSM8K等）
自定义评估数据集支持
多维度评估指标计算

对比分析：

微调前后效果对比
不同微调方法效果对比
与竞品模型横向对比

持续监控：

模型能力退化检测
新版本效果验证
生产环境质量监控

核心组件架构

OpenCompass后端：学术基准评估
VLMEvalKit后端：多模态模型评估
RAGEval后端：检索增强生成评估
性能测试组件：推理性能压测
可视化界面：评估结果展示

EvalScope安装流程

接下来进行EvalScope安装部署，项目官网:https://github.com/modelscope/evalscope

EvalScope单独创建虚拟环境:

conda create --name evalscope python=3.11
conda init
source ~/.bashrc
conda activate evalscope
conda install jupyterlab
conda install ipykernel
python -m ipykernel install --user --name evalscope --display-name "Python
evalscope"

安装对应的库：

pip install evalscope
# 额外选项
pip install 'evalscope[opencompass]' pip install 'evalscope[vlmeval]' pip install 'evalscope[rag]'
pip install 'evalscope[perf]'
pip install 'evalscope[app]'
# 或可以直接输入all，安装全部模块
# pip install 'evalscope[all]' VLMEvalKit, RAGEval)
# 安装 Native backend (默认)
# 安装 OpenCompass backend # 安装 VLMEvalKit backend # 安装 RAGEval backend
# 安装 模型压测模块 依赖
# 安装 可视化 相关依赖
# 安装所有 backends (Native, OpenCompass,

关于 EvalScope 的各个可选组件是否需要全部安装，答案是否定的。这完全取决于你的具体评测需求。为了帮你快速了解，下面这个表格汇总了各个可选组件的主要功能和适用场景。

组件名称	功能简介	适用场景
`evalscope[opencompass]`	集成 OpenCompass 评测后端	需要进行大规模、标准化的模型能力评估（如 MMLU, C-Eval 等）
`evalscope[vlmeval]`	集成 VLMEvalKit 评测后端，支持多模态模型	需要评测图生文、视频理解等多模态模型能力
`evalscope[rag]`	集成 RAGEval 后端，支持检索增强生成（RAG）管道端到端评测	需要评估与 RAG 系统相关的模型或应用 pipeline
`evalscope[perf]`	提供模型性能压测工具，评估吞吐量、延迟等关键指标	需要测试模型服务的推理性能、吞吐量和延迟
`evalscope[app]`	提供可视化 Web 界面（Gradio），便于交互式查看结果	希望通过图形化界面操作和直观地浏览评测结果

💡 如何选择安装组合

你可以根据目标灵活选择安装组合：

只想进行基础的单模型能力评测**：安装最核心的包即可。
```
pip install evalscope
```
计划开展全面的模型能力评估（包括多模态和RAG）：建议安装核心包及主要评测后端。
```
pip install 'evalscope[opencompass]' 'evalscope[vlmeval]' 'evalscope[rag]'
```
重点关注模型的服务性能（如部署为API后的表现）：核心包加上性能测试组件是必须的。
```
pip install 'evalscope[perf]'
```
希望获得最佳的可视化体验：可以加上可视化组件。通常它会和上述组合一起安装。
```
pip install 'evalscope[app]'
```
追求一站式完整功能：如果你不确定具体需求，或者希望拥有全部功能，可以直接安装完整版。
```
pip install 'evalscope[all]'
```

源码安装

git clone https://github.com/modelscope/evalscope.git
cd evalscope/
pip install omegaconf
pip install -e .
# 额外选项
pip install -e '.[opencompass]' pip install -e '.[vlmeval]' pip install -e '.[rag]'
pip install -e '.[perf]'
pip install -e '.[app]'
pip install -e '.[all]' VLMEvalKit, RAGEval)

evalscope界面化展示

evalscope app

# 样例代码
from evalscope import TaskConfig, run_task

task_cfg = TaskConfig(
    model='/root/autodl-tmp/Qwen3-4B-Instruct-2507',
    api_url='http://127.0.0.1:8000/v1/chat/completions',
    eval_type='openai_api',  # 修改：从 'service' 改为 'openai_api'
    datasets=[
        'data_collection',
    ],
    dataset_args={
        'data_collection': {
            'dataset_id': 'modelscope/EvalScope-Qwen3-Test',
            'filters': {'remove_until': '</think>'}  # 过滤掉思考的内容 
        }
    },
    eval_batch_size=128,
    generation_config={
        'max_tokens': 30000,  # 最大生成token数
        'temperature': 0.6,   # 采样温度 (qwen 报告推荐值)
        'top_p': 0.95,        # top-p采样 (qwen 报告推荐值)
        'top_k': 20,          # top-k采样 (qwen 报告推荐值)
        'n': 1,               # 每个请求产生的回复数量
        'timeout': 60000,     # 修改：将timeout移到generation_config内
        'stream': True,       # 修改：将stream移到generation_config内
    },
    limit=200,  # 设置为2000条数据进行测试
)

run_task(task_cfg=task_cfg)

evalscope本地文件模型校验

#不使用默认名称
  --dataset-args '{"general_qa": {"local_path": "/root/evalscope_data/custom_qa", "subset_list": ["qqdefault"]}}' \

evalscope eval \
  --model "/root/autodl-tmp/Qwen3-4B-Instruct-2507" \
  --api-url "http://127.0.0.1:8000/v1/chat/completions" \
  --eval-type openai_api \
  --datasets general_qa \
  --dataset-args '{"general_qa": {"local_path": "/root/evalscope_data/custom_qa"}}' \
  --generation-config '{"max_tokens": 1024, "temperature": 0.0, "top_p": 1.0, "n": 1}' \
  --eval-batch-size 8 \
  --limit 50 \
  --work-dir ./outputs

当前命令逐项解析

# 样例命令
evalscope eval \
  --model "/root/autodl-tmp/Qwen3-4B-Instruct-2507" \
  --api-url "http://127.0.0.1:8000/v1/chat/completions" \
  --eval-type openai_api \
  --datasets general_qa \
  --dataset-args '{"general_qa": {"local_path": "/root/evalscope_data/custom_qa", "subset_list": ["qqdefault"]}}' \
  --generation-config '{"max_tokens": 1024, "temperature": 0.0, "top_p": 1.0, "n": 1}' \
  --eval-batch-size 8 \
  --limit 5 \
  --work-dir ./outputs

--model "/root/autodl-tmp/Qwen3-4B-Instruct-2507"

作用：指定要评估的模型路径。
注意：这里是本地模型路径，或者可以用 HuggingFace 模型名（如果 evalscope 支持远程加载）。
坑点：
- 路径不对或模型文件不完整会报错加载失败。
- 对大模型，如果没有足够显存或 API 连接不稳定，也会报错。

--api-url "http://127.0.0.1:8000/v1/chat/completions"

作用：指定模型接口，如果你用的是本地 API 服务（例如 Qwen 或者 OpenAI API 兼容接口）。
注意：
- 如果接口不可达，会报连接错误。
- URL 必须是完整可访问的 endpoint。

--eval-type openai_api

作用：告诉 evalscope 使用 OpenAI 风格的接口进行调用。
常见选项：
- openai_api → 使用 OpenAI API 风格调用。
- hf_api → 使用 HuggingFace Inference API。
坑点：
- 类型不对可能导致参数解析错误。
- 如果使用本地 API 但选了 openai_api，需要保证接口兼容。

--datasets general_qa

作用：指定要评估的任务类型或数据集名称。
坑点：
- 这个名称要和 dataset-args 中的 key 一致。
- 如果目录里没有对应的 jsonl 文件或者 subset 不匹配，会报 No samples found。

--dataset-args '{"general_qa": {"local_path": "/root/evalscope_data/custom_qa", "subset_list": ["qqdefault"]}}'

作用：告诉 evalscope 数据集的具体路径和子集。
- local_path → 本地存放 jsonl 数据文件夹。
- subset_list → 指定要加载的子集文件名（不带 .jsonl 后缀）。
重点注意：
1. 默认子集是 "default"
  - 如果你不写 subset_list，evalscope 会自动去找 default.jsonl。
  - 这就是为什么你把文件改名为别的就报错。
2. 文件名必须完全对应 subset 名字，否则报：
```
No samples found in subset: default
AssertionError: No scores to generate report from.
```

--generation-config '{"max_tokens": 1024, "temperature": 0.0, "top_p": 1.0, "n": 1}'

作用：生成配置，控制模型输出：
- max_tokens → 最大生成长度
- temperature → 温度，0.0 意味着最确定性输出
- top_p → 核采样
- n → 每条输入生成多少个候选答案
坑点：
- max_tokens 太小可能导致答案截断。
- temperature 太高可能导致评估不稳定。