第六次课程：OpenCompass 大模型评测_opencompass 运行ppl数据集

感谢书生·浦语和上海人工智能实验室提供的模型和算力支持！！！

课程链接：https://github.com/InternLM/tutorial/blob/main/opencompass/opencompass_tutorial.md

模型评测的问题

OpenCompass能力框架

 动手实践：

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

注意：使用上面进行clone的时候可能会出现问题，可以本地下载好再上传。

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

--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

[2024-01-12 18:23:55,076] [opencompass.openicl.icl_inferencer.icl_gen_inferencer] [INFO] Starting inference process...

OpenCompass 提供了一系列预定义的模型配置，位于 configs/models 下。

# 使用 `HuggingFaceCausalLM` 评估由 HuggingFace 的 `AutoModelForCausalLM` 支持的模型
from opencompass.models import HuggingFaceCausalLM
 
# OPT-350M
opt350m = dict(
       type=HuggingFaceCausalLM,
       # `HuggingFaceCausalLM` 的初始化参数
       path='facebook/opt-350m',
       tokenizer_path='facebook/opt-350m',
       tokenizer_kwargs=dict(
           padding_side='left',
           truncation_side='left',
           proxies=None,
           trust_remote_code=True),
       model_kwargs=dict(device_map='auto'),
       # 下面是所有模型的共同参数，不特定于 HuggingFaceCausalLM
       abbr='opt350m',               # 结果显示的模型缩写
       max_seq_len=2048,             # 整个序列的最大长度
       max_out_len=100,              # 生成的最大 token 数
       batch_size=64,                # 批量大小
       run_cfg=dict(num_gpus=1),     # 该模型所需的 GPU 数量
    )

数据集配置通常有两种类型：'ppl' 和 'gen'，分别指示使用的评估方法。其中 ppl 表示辨别性评估，gen 表示生成性评估。

可以在脚本直接写好：（因此可以有两种方式进行评测：脚本或者命令行）

参数--reuse介绍：

接着以前的结果继续评测，这也是需要时间戳的原因

也可以同时测试多个数据集和多个模型

还可以引用第三个模型进行评价打分

后处理：

注意：主观评测的时候最后加入这里的字段