模型使用与评估框架EvalScope用户指南

模型使用与评估框架EvalScope用户指南

llmuses A streamlined and customizable framework for efficient large model evaluation and performance benchmarking 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/llmuses

1. 项目介绍

EvalScope是由ModelScope团队开发的一款官方模型评估和基准测试框架。它旨在满足各种评估需求，支持大型语言模型、多模态模型、嵌入模型、重排模型以及CLIP模型等多种模型类型。该框架适应多种评估场景，包括端到端的RAG评估、竞技场模式以及推理性能测试等。EvalScope内置了MMLU、CMMLU、C-Eval和GSM8K等基准测试和指标，与ms-swift训练框架无缝集成，实现一键评估，全面支持模型训练和评估。

2. 项目快速启动

方法1：使用pip安装

首先，确保您的环境中已经安装了pip。然后，在命令行中运行以下命令来安装EvalScope：

pip install evalscope

方法2：从源代码安装

克隆项目仓库并按照以下步骤安装：

git clone https://github.com/modelscope/llmuses.git
cd llmuses
python setup.py install

快速启动示例

下面的Python代码展示了如何使用EvalScope进行模型评估：

from evalscope import Evaluation

# 创建评估对象
evaluator = Evaluation()

# 加载模型（此处替换为您的模型路径）
evaluator.load_model('path_to_your_model')

# 设置评估数据集（此处替换为您的数据集路径）
evaluator.set_dataset('path_to_your_dataset')

# 执行评估
results = evaluator.run()

# 打印评估结果
print(results)

3. 应用案例和最佳实践

案例一：推理性能评估

要评估模型的推理性能，您可以使用内置的性能评估器。以下是一个性能评估的示例代码：

from evalscope import PerformanceEvaluator

# 创建性能评估对象
performance_evaluator = PerformanceEvaluator()

# 设置模型推理服务（此处替换为您的模型服务地址）
performance_evaluator.set_model_service('http://your_model_service_url')

# 执行性能评估
performance_report = performance_evaluator.evaluate()

# 打印性能报告
print(performance_report)

最佳实践：多模型对比评估

在多模型对比评估中，您可以对多个模型的性能进行对比。以下是如何设置和执行多模型评估的示例：

from evalscope import Evaluation

# 创建评估对象
evaluator = Evaluation()

# 添加多个模型进行评估
evaluator.add_model('model1_path', 'model1_name')
evaluator.add_model('model2_path', 'model2_name')
# ... 添加更多模型

# 设置评估数据集
evaluator.set_dataset('path_to_your_dataset')

# 执行评估
results = evaluator.run()

# 可视化评估结果
evaluator.visualize(results)

4. 典型生态项目

EvalScope框架支持与多个开源项目集成，以下是一些典型的生态项目：

• ModelScope: ModelScope是一个开源的模型库，提供多种预训练模型。
• ms-swift: ms-swift是一个高效的模型训练框架，与EvalScope框架无缝集成。
• OpenCompass: OpenCompass是一个用于简化评估任务的高级封装工具。
• VLMEvalKit: VLMEvalKit是一个支持多模态评估任务的工具包。

通过这些生态项目的集成，用户可以更加灵活地进行模型的训练、评估和部署。

llmuses A streamlined and customizable framework for efficient large model evaluation and performance benchmarking 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/llmuses