CodeQwen1.5模型评估工具：自动化测试框架使用

CodeQwen1.5模型评估工具：自动化测试框架使用

【免费下载链接】CodeQwen1.5 CodeQwen1.5 is the code version of Qwen, the large language model series developed by Qwen team, Alibaba Cloud. 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/co/CodeQwen1.5

你是否还在为代码大语言模型的评估流程繁琐而困扰？手动配置环境、调整参数、分析结果的过程是否占用了你大量时间？本文将带你快速掌握CodeQwen1.5模型评估工具的自动化测试框架，让你轻松完成模型性能测试，提升工作效率。读完本文，你将了解评估框架的核心功能、环境搭建步骤、测试执行流程以及结果分析方法，让模型评估工作变得简单高效。

评估框架概述

CodeQwen1.5的评估工具套件（qwencoder-eval）是一个功能强大的自动化测试框架，专为评估代码大语言模型（Code Large Language Model, Code LLM）的性能而设计。该框架集成了多种评估基准和测试工具，能够全面评估模型在代码生成、代码编辑、多语言支持以及代码推理等多个维度的能力。

评估框架主要包含以下核心模块：

• 基础评估模块（Base Evaluation）：位于qwencoder-eval/base/，提供了针对CodeQwen2.5-Coder基础模型的评估脚本和配置，用于基准代码生成任务的性能测试。

• 指令微调评估模块（Instruct Evaluation）：位于qwencoder-eval/instruct/，专注于评估经过指令微调的模型在实际应用场景中的表现，包括代码编辑、多语言编程、SQL查询等任务。

• 工具调用评估模块（Tool Calling Evaluation）：位于qwencoder-eval/tool_calling_eval/，用于测试模型与外部工具的交互能力，如函数调用、API调用等。

评估框架的工作流程主要包括环境准备、模型路径配置、测试执行和结果分析四个步骤。通过自动化脚本和配置文件，用户可以轻松完成从测试准备到结果输出的整个过程，极大地简化了模型评估的复杂度。

环境搭建

在使用评估框架之前，需要先搭建合适的运行环境。评估框架提供了详细的环境配置指南，确保用户能够快速部署所需的依赖项。

1. 创建虚拟环境

为了避免依赖冲突，建议使用conda创建独立的虚拟环境。以下是创建和激活环境的命令：

conda create -p ./conda_envs/bigcodebench_env python=3.8
conda activate conda_envs/bigcodebench_env

这条命令会在当前目录下创建一个名为bigcodebench_env的conda环境，并激活该环境。使用独立环境可以确保评估过程中使用的依赖包版本与其他项目不冲突。

2. 安装依赖项

环境激活后，需要安装评估框架所需的所有依赖包。评估框架提供了预定义的依赖列表文件，位于qwencoder-eval/base/requirements/bigcodebench-eval.txt。使用以下命令安装依赖：

pip install -r requirements/bigcodebench-eval.txt

这条命令会根据依赖列表安装所有必要的Python包，包括模型推理库、数据处理工具以及评估指标计算工具等。安装过程可能需要几分钟时间，具体取决于网络速度和系统配置。

3. 多环境支持

对于不同的评估任务，评估框架可能需要不同的环境配置。例如，指令微调评估模块可能需要额外的依赖项。在qwencoder-eval/instruct/目录下，提供了针对指令微调模型评估的环境设置指南。用户可以根据具体的评估需求，参考相应目录下的文档进行环境配置。

测试执行

环境搭建完成后，就可以开始执行模型评估测试了。评估框架提供了自动化脚本，简化了测试流程，用户只需进行简单的配置即可启动评估。

1. 模型路径配置

在执行评估之前，需要确保模型路径正确设置。评估框架支持本地模型和云端模型两种方式，用户需要根据自己的实际情况修改配置文件中的模型路径。例如，如果模型存储在本地目录，需要将配置文件中的MODEL_DIR参数修改为本地路径：

MODEL_DIR="/path/to/local/Qwen2.5-coder-Instruct/"

如果使用云端存储的模型，需要提供相应的访问路径和凭证。正确配置模型路径是确保评估脚本能够顺利加载模型的关键步骤。

2. 执行评估脚本

评估框架提供了统一的评估脚本入口，位于qwencoder-eval/base/run_evaluate_cq2.5.sh。使用以下命令启动评估：

bash run_evaluate_cq2.5.sh

这条命令会启动基础评估模块，对CodeQwen2.5-Coder基础模型进行全面的性能测试。评估过程中，脚本会自动加载配置的模型，运行预设的测试用例，并记录评估结果。

对于指令微调模型的评估，可以使用位于qwencoder-eval/instruct/evaluate.sh的脚本。执行命令如下：

EVAL_SCRIPT="./evaluate.sh"
MODEL_DIR="/path/to/Qwen2.5-coder-Instruct/"
OUTPUT_DIR="/path/to/results/"
TP=2
bash ${EVAL_SCRIPT} ${MODEL_DIR} ${OUTPUT_DIR} ${TP}

其中，MODEL_DIR是模型所在路径，OUTPUT_DIR是评估结果输出目录，TP是张量并行（Tensor Parallelism）的数量，用于控制模型推理时使用的GPU数量。

3. 评估进度监控

评估过程可能需要较长时间，具体取决于测试用例的数量和模型的大小。用户可以通过终端输出监控评估进度。评估脚本会定期打印当前的测试进度，例如完成的测试用例数量、耗时等信息。此外，评估框架还支持日志记录功能，可以将详细的评估过程记录到日志文件中，方便后续分析和问题排查。

结果分析

评估完成后，评估框架会生成详细的结果报告，包括各项指标的得分、性能对比图表等。用户可以通过这些结果深入了解模型的优势和不足。

1. 结果文件

评估结果通常以表格形式存储在指定的输出目录中，例如qwencoder-eval/instruct/目录下的结果文件。结果文件包含了模型在各个测试基准上的得分，例如Python代码生成准确率、多语言支持能力、代码编辑性能等。

2. 多维度评估结果

评估框架提供了多维度的评估指标，全面反映模型的性能。以下是一些主要的评估维度和相应的指标：

Python代码生成能力

评估模型在Python代码生成任务上的表现，包括多个经典基准测试，如HumanEval（HE）、HumanEval+（HE+）、MBPP（Mostly Basic Python Programming）等。例如，Qwen2.5-Coder-32B-Instruct模型在HE上的得分为92.7，在HE+上的得分为87.2，表明其在Python代码生成方面具有较强的能力。

多语言支持能力

评估模型对多种编程语言的支持情况，包括Java、C++、C#、TypeScript、JavaScript等。通过计算不同语言的平均得分，可以全面了解模型的多语言编程能力。例如，Qwen2.5-Coder-32B-Instruct模型在8种编程语言上的平均得分为79.4，显示出其良好的多语言支持能力。

代码编辑与推理能力

评估模型在实际代码编辑场景中的表现，如Aider（一种代码编辑工具）的集成测试，以及复杂代码推理任务，如CRUXEval（代码理解和推理评估）。同时，还包括SQL查询生成能力的评估，如Spider和Bird基准测试。

3. 量化评估结果

评估框架还支持对量化模型的性能评估，比较不同量化方法（如AWQ、GPTQ、GGUF等）对模型性能的影响。例如，Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-GPTQ-Int8模型在多数基准测试上的表现与原始模型相近，同时具有更低的内存占用和更快的推理速度，这对于实际部署具有重要意义。

上图展示了不同量化方法下模型在多个基准测试上的性能对比。从图中可以看出，部分量化模型在保持较高性能的同时，显著降低了计算资源需求，这为模型的实际应用提供了更多选择。

自定义评估

评估框架不仅提供了预设的评估流程，还支持用户根据自己的需求进行自定义评估。用户可以通过修改配置文件、添加新的测试用例或集成新的评估指标来扩展评估框架的功能。

1. 添加自定义测试用例

用户可以在评估框架中添加自己的测试用例，以评估模型在特定场景下的表现。测试用例通常以JSON或JSONL格式存储，包含输入问题和预期输出。将自定义测试用例文件放置在指定的目录下，并修改配置文件中的测试数据路径，即可在评估过程中包含这些新的测试用例。

2. 集成新的评估指标

评估框架支持自定义评估指标的集成。用户可以编写新的指标计算函数，并将其注册到评估框架中。例如，如果需要评估模型生成代码的可读性，可以定义一个新的可读性评分函数，并在评估结果处理模块中调用该函数。

3. 扩展工具调用测试

在工具调用评估模块中，用户可以添加新的工具或API，测试模型与这些外部工具的交互能力。通过定义新的工具描述和调用规范，可以扩展评估框架的工具调用测试范围，以适应不同的应用场景。

总结与展望

CodeQwen1.5模型评估工具提供了一个全面、高效的自动化测试框架，帮助用户轻松评估CodeQwen系列模型的性能。通过本文的介绍，你已经了解了评估框架的基本结构、环境搭建、测试执行以及结果分析等关键步骤。

评估框架的主要优势在于其自动化程度高、评估维度全面、支持自定义扩展等特点。无论是研究人员还是工程师，都可以利用该框架快速评估模型性能，为模型优化和实际部署提供有力支持。

未来，评估框架将继续扩展，增加更多的评估基准、支持更多的模型类型，并提供更丰富的可视化结果展示功能。我们期待社区用户能够积极反馈使用体验，共同推动评估框架的不断完善。

如果你觉得本文对你有帮助，请点赞、收藏并关注我们，以获取更多关于CodeQwen系列模型的技术文档和使用教程。下期我们将介绍如何使用CodeQwen1.5进行模型微调，敬请期待！

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