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

书生大模型实战–OpenCompass 评测 InternLM-1.8B 实践

1. 概览

在 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。

接下来，我们将展示 OpenCompass 的基础用法，分别用命令行方式和配置文件的方式评测InternLM2-Chat-1.8B，展示书生浦语在 C-Eval 基准任务上的评估。更多评测技巧请查看 https://opencompass.readthedocs.io/zh-cn/latest/get_started/quick_start.html 文档。

2. 环境配置

安装——面向GPU的环境安装

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

3. 数据准备

评测数据集

解压评测数据集到 /root/opencompass/data/ 处。（注意： 上方在git clone opencompass 时一定要将 opencompass clone 到 /root 路径下）

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

将会在 OpenCompass 下看到data文件夹

InternLM和ceval 相关的配置文件

列出所有跟 InternLM 及 C-Eval 相关的配置

python tools/list_configs.py internlm ceval

将会看到

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