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【千帆SDK+】OpenCompass评测功能的使用
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2024.07.104102看过
💡学习前小提示
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在千帆 Python SDK 使用 OpenCompass 提供的评估器
OpenCompass是由上海人工智能实验室开源的大模型评测平台。它涵盖了学科、语言、知识、理解、推理等五大评测维度，能够全面评估大模型的能力。OpenCompass作为一个评测工具，对于研究和开发大模型的人员来说，是非常有价值的资源。通过使用OpenCompass，用户可以更准确地了解他们的大模型在各项任务上的表现，从而进行针对性的优化和改进。
千帆 Python SDK 中内置的评估模块，支持用户使用 OpenCompass 提供的评估器，对模型的推理结果进行评估。
前置准备
首先，需要安装千帆 Python SDK
pip install -U qianfan
然后再安装 OpenCompass。这部分的教程可以参考 OpenCompass 所提供的官方文档，或者直接使用以下命令在 Python 中安装：
pip install opencompass
正文
为了在千帆 Python SDK 的评估模块中使用来自 OpenCompass 的评估器，用户需要使用
qianfan.evaluation.opencompass_evaluator 中提供的 OpenCompassLocalEvaluator 类，将 OpenCompass 评估器包装为千帆 Python SDK 的评估器。
OpenCompass 所有可以使用的评估器都存放在
opencompass.openicl.icl_evaluator 模块下。其中，仅有，仅包含了 predictions 与 references 两个参数的 score 函数的评估器可用于千帆 Python SDK 提供的 OpenCompassLocalEvaluator 类。这部分符合条件的评估器包括：
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opencompass.openicl.icl_evaluator.icl_agent_evaluator.PassRateEvaluator
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opencompass.openicl.icl_evaluator.icl_circular_evaluator.CircularEvaluator
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opencompass.openicl.icl_evaluator.icl_em_evaluator.EMEvaluator
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opencompass.openicl.icl_evaluator.icl_hf_evaluator.AccEvaluator
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opencompass.openicl.icl_evaluator.icl_hf_evaluator.RougeEvaluator
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opencompass.openicl.icl_evaluator.icl_hf_evaluator.BleuEvaluator
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opencompass.openicl.icl_evaluator.icl_hf_evaluator.BleuFloresEvaluator
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opencompass.openicl.icl_evaluator.icl_hf_evaluator.MccEvaluator
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opencompass.openicl.icl_evaluator.icl_hf_evaluator.SquadEvaluator
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opencompass.openicl.icl_evaluator.icl_jieba_rouge_evaluator.JiebaRougeEvaluator
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opencompass.openicl.icl_evaluator.icl_toxic_evaluator.ToxicEvaluator
在本教程编写时，用户应可以直接使用上面列表所列的评估器。
下面我们演示如何使用其中的
PassRateEvaluator 评估器，BleuEvaluator 评估器和 JiebaRougeEvaluator 评估器来进行一次评估。
导入数据集
在评估之前，我们需要先导入数据集。本教程准备了一份专门用于评估的数据集，存放在
data_file/eval_dataset.csv 中
from qianfan.dataset import Datasetds = Dataset.load(data_file="data_file/eval_dataset.csv", eval_input_column="input_prompt", eval_llm_output_column="llm_output", reference_column="expected_output")print(ds.list(0))
[INFO] [03-20 15:57:10] dataset.py:389 [t:8094817088]: no data source was provided, construct[INFO] [03-20 15:57:10] dataset.py:257 [t:8094817088]: construct a file data source from path: data_file/eval_dataset.csv, with args: {'eval_input_column': 'input_prompt', 'eval_llm_output_column': 'llm_output', 'reference_column': 'expected_output'}[INFO] [03-20 15:57:10] file.py:260 [t:8094817088]: use format type FormatType.Csv[INFO] [03-20 15:57:10] utils.py:140 [t:8094817088]: has got a memory-mapped table[INFO] [03-20 15:57:10] dataset.py:883 [t:8094817088]: list local dataset data by 0{'prompt': '地球的自转周期是多久？', 'input_prompt': '地球的自转周期是多久？', 'llm_output': '地球的自转周期约为**23小时56分4秒**。', 'expected_output': '大约24小时', 'request_complete_latency': '0.0003000829999564303'}
创建评估器及评估器对象
然后，我们创建评估器对象。
from opencompass.openicl.icl_evaluator import PassRateEvaluator, JiebaRougeEvaluator, BleuEvaluatorfrom qianfan.evaluation import EvaluationManagerfrom qianfan.evaluation.opencompass_evaluator import OpenCompassLocalEvaluatorevaluator_list = [OpenCompassLocalEvaluator(open_compass_evaluator=JiebaRougeEvaluator()),OpenCompassLocalEvaluator(open_compass_evaluator=PassRateEvaluator()),OpenCompassLocalEvaluator(open_compass_evaluator=BleuEvaluator()),]em = EvaluationManager(local_evaluators=evaluator_list)
开始评估以及保存结果
我们只需要调用
EvaluationManager 的 eval_only 函数，即可完成一次评估，并且将评估结果保存到本地的文件中
result_ds = em.eval_only(ds).result_datasetresult_ds.save(data_file="eval_result.json")
[INFO] [03-20 15:57:13] dataset.py:883 [t:8094817088]: list local dataset data by 0Building prefix dict from the default dictionary ...Loading model from cache /var/folders/3g/cvyfl_zn12df2m4_1tj7mhdw0000gn/T/jieba.cacheLoading model cost 0.282 seconds.Prefix dict has been built successfully.[INFO] [03-20 15:58:11] dataset.py:462 [t:8094817088]: no destination data source was provided, construct[INFO] [03-20 15:58:11] dataset.py:257 [t:8094817088]: construct a file data source from path: eval_result.json, with args: {}[INFO] [03-20 15:58:11] file.py:260 [t:8094817088]: use format type FormatType.Json[INFO] [03-20 15:58:11] dataset.py:883 [t:8094817088]: list local dataset data by slice(0, 9999, None)<qianfan.dataset.dataset.Dataset at 0x1584f7160>
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