大模型闯关学习——L1G6000 OpenCompass 评测书生大模型实践

任务要求：

基础任务：

首先创建开发机

进入开发机：

创建测评所需要的环境

conda create -n opencompass python=3.10
conda activate opencompass

cd /root
git clone -b 0.3.3 https://github.com/open-compass/opencompass
cd opencompass
pip install -e .
pip install -r requirements.txt
pip install huggingface_hub==0.25.2

pip install importlib-metadata

评测 API 模型

获取对应的API后进行对应的配置和评测

import os
from opencompass.models import OpenAISDK

internlm_url = 'https://internlm-chat.intern-ai.org.cn/puyu/api/v1/' # 你前面获得的 api 服务地址
internlm_api_key = os.getenv('INTERNLM_API_KEY')

models = [
    dict(
        # abbr='internlm2.5-latest',
        type=OpenAISDK,
        path='internlm2.5-latest', # 请求服务时的 model name
        # 换成自己申请的APIkey
        key=internlm_api_key, # API key
        openai_api_base=internlm_url, # 服务地址
        rpm_verbose=True, # 是否打印请求速率
        query_per_second=0.16, # 服务请求速率
        max_out_len=1024, # 最大输出长度
        max_seq_len=4096, # 最大输入长度
        temperature=0.01, # 生成温度
        batch_size=1, # 批处理大小
        retry=3, # 重试次数
    )
]

配置数据集: 在终端中运行 cd /root/opencompass/ 和 touch opencompass/configs/datasets/demo/demo_cmmlu_chat_gen.py, 然后打开文件, 贴入以下代码:

from mmengine import read_base

with read_base():
    from ..cmmlu.cmmlu_gen_c13365 import cmmlu_datasets


# 每个数据集只取前2个样本进行评测
for d in cmmlu_datasets:
    d['abbr'] = 'demo_' + d['abbr']
    d['reader_cfg']['test_range'] = '[0:1]' # 这里每个数据集只取1个样本, 方便快速评测.

完成配置后, 在终端中运行: python run.py --models puyu_api.py --datasets demo_cmmlu_chat_gen.py --debug. 预计运行10分钟后, 得到结果:

评测本地模型

相关配置

cd /root/opencompass
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
apt-get update
apt-get install cmake
pip install protobuf==4.25.3
pip install huggingface-hub==0.23.2

为了方便评测，我们首先将数据集下载到本地:

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

加载本地模型进行评测

在 OpenCompass 中，模型和数据集的配置文件都存放在 configs 文件夹下。我们可以通过运行 list_configs 命令列出所有跟 InternLM 及 C-Eval 相关的配置。

python tools/list_configs.py internlm ceval

打开 opencompass 文件夹下 configs/models/hf_internlm/的 hf_internlm2_5_1_8b_chat.py 文件, 修改如下:

from opencompass.models import HuggingFacewithChatTemplate

models = [
    dict(
        type=HuggingFacewithChatTemplate,
        abbr='internlm2_5-1_8b-chat-hf',
        path='/share/new_models/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2_5-1_8b-chat/',
        max_out_len=2048,
        batch_size=8,
        run_cfg=dict(num_gpus=1),
    )
]

# python run.py --datasets ceval_gen --models hf_internlm2_5_1_8b_chat --debug

可以通过以下命令评测 InternLM2-Chat-1.8B 模型在 C-Eval 数据集上的性能。由于 OpenCompass 默认并行启动评估过程，我们可以在第一次运行时以 --debug 模式启动评估，并检查是否存在问题。在 --debug 模式下，任务将按顺序执行，并实时打印输出。

输出结果如下：