大模型学习与实践笔记（十一）

一、使用OpenCompass 对模型进行测评

1.环境安装：

git clone https://github.com/open-compass/opencompass
cd opencompass
pip install -e .

当github超时无法访问时，可以在原命令基础上加上地址： https://mirror.ghproxy.com

git clone https://mirror.ghproxy.com/https://github.com/open-compass/opencompass

2.数据准备

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

3.查看支持的数据集和模型

python tools/list_configs.py internlm ceval # 列出所有跟 internlm 及 ceval 相关的配置

效果图：

4.启动测评

python run.py --datasets ceval_gen --hf-path /share/temp/model_repos/internlm-chat-7b/ --tokenizer-path /share/temp/model_repos/internlm-chat-7b/ --tokenizer-kwargs padding_side='left' truncation='left' trust_remote_code=True --model-kwargs trust_remote_code=True device_map='auto' --max-seq-len 2048 --max-out-len 16 --batch-size 4 --num-gpus 1 --debug

命令解析：

--datasets ceval_gen \
--hf-path /share/temp/model_repos/internlm-chat-7b/ \  # HuggingFace 模型路径
--tokenizer-path /share/temp/model_repos/internlm-chat-7b/ \  # HuggingFace tokenizer 路径（如果与模型路径相同，可以省略）
--tokenizer-kwargs padding_side='left' truncation='left' trust_remote_code=True \  # 构建 tokenizer 的参数
--model-kwargs device_map='auto' trust_remote_code=True \  # 构建模型的参数
--max-seq-len 2048 \  # 模型可以接受的最大序列长度
--max-out-len 16 \  # 生成的最大 token 数
--batch-size 4  \  # 批量大小
--num-gpus 1  # 运行模型所需的 GPU 数量
--debug

5.测评结果