ML-Bench：大规模语言模型评估基准教程

ML-Bench：大规模语言模型评估基准教程

ML-Bench 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ml/ML-Bench

欢迎使用 ML-Bench，一个专为评估大型语言模型（LLMs）和智能代理在机器学习任务上的性能而设计的基准测试套件。本教程将引导您了解如何使用和贡献于这个重要的开源项目，特别是聚焦于其基础架构和配置细节。

1. 目录结构及介绍

ML-Bench 的目录设计注重模块化和清晰性，以便开发者快速上手。以下是核心的目录结构概览：

├── benchmarks                 # 标准测试集，包括ML-LLM-Bench和ML-Agent-Bench的子目录
│   ├── ml_llm_bench           # 文本到代码转换评估模块
│   └── ml_agent_bench         # 自主代理执行任务的评估环境
├── data                        # 存储数据集，包括训练和测试案例
├── docs                        # 项目文档，包括本教程和其他技术文档
├── models                      # 预训练模型存放位置，或指向模型的链接
├── src                         # 主要源代码，含有关键功能实现
│   ├── bench                   # 基准测试相关函数
│   ├── utils                    # 辅助工具函数
├── requirements.txt            # 环境依赖列表
├── setup.py                    # Python包安装脚本
└── README.md                   # 项目简介和快速入门指南

• benchmarks 包含了两个主要的基准测试部分，分别针对不同类型的评估。
• data 中存储着用于训练和测试模型的真实世界编程例子。
• src 是代码的核心，包含了所有业务逻辑和功能实现。

2. 项目的启动文件介绍

项目启动通常从运行特定脚本或通过Python的入口点开始。对于开发者，主要的启动流程可能涉及几个关键步骤，比如设置环境、安装依赖以及运行基准测试。虽然具体的启动命令没有直接提及，一般操作是先确保安装了所有必需的库：

pip install -r requirements.txt

之后，您可能会使用类似以下伪命令的方式启动某个特定的基准测试，例如运行 ml_llm_bench 测试：

python src/bench/start_ml_llm_bench.py --config your_config.yaml

这里的 your_config.yaml 应替换为实际的配置文件路径，控制测试的各个方面。

3. 项目的配置文件介绍

配置文件（如 your_config.yaml）是管理ML-Bench行为的关键，允许用户定制测试环境和参数。尽管具体的内容会因版本而异，典型的配置文件可能包括以下几部分：

• model: 指定使用的语言模型。
• dataset: 定义测试所用的数据集路径或标识。
• environment: 针对 ML-Agent-Bench 可能包括Linux沙盒环境的具体设定。
• evaluation: 如何进行评估的详情，包括成功指标（如Pass@5率）。
• execution: 执行细节，比如并发数、迭代次数等。

示例配置片段可能如下所示：

model:
  name: "GPT-4o"
dataset:
  path: "./data/repo_level_code"
evaluation:
  metric: "Pass@5"
environment:
  type: "sandbox_linux"
  settings:
    max_iterations: 100

请注意，上述配置仅作为示例，实际配置文件应遵循项目中提供的具体文档指导。

通过理解这些核心组件，您可以更有效地参与到 ML-Bench 的评估、测试或是进一步开发中去。记得查阅项目中的 README.md 和相关文档以获取最新和详细的操作指南。

ML-Bench 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ml/ML-Bench