09.OpenCompass评测InternLM-1.8B 实践

1.使用OpenCompass评测internlm2-chat-1.8b模型在ceval数据集上的性能

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。

1.1 环境准备

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

1.2 数据准备

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

1.3 配置文件更新

找到 configs/ceval/internlm2-chat-1.8b.py，路径是：/root/opencompass/configs/models/hf_internlm/hf_internlm2_chat_1_8b.py

更新如下内容，主要是更新模型地址和tokenizer地址

from opencompass.models import HuggingFaceCausalLM


models = [
    dict(
        type=HuggingFaceCausalLM,
        abbr='internlm2-1.8b-hf',
        path="/share/new_models/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-chat-1_8b",
        tokenizer_path='/share/new_models/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-chat-1_8b',
        model_kwargs=dict(
            trust_remote_code=True,
            device_map='auto',
        ),
        tokenizer_kwargs=dict(
            padding_side='left',
            truncation_side='left',
            use_fast=False,
            trust_remote_code=True,
        ),
        max_out_len=100,
        min_out_len=1,
        max_seq_len=2048,
        batch_size=8,
        run_cfg=dict(num_gpus=1, num_procs=1),
    )
]

1.4 运行评测

#环境变量配置
export MKL_SERVICE_FORCE_INTEL=1
#或
export MKL_THREADING_LAYER=GNU

python run.py --datasets ceval_gen --models hf_internlm2_chat_1_8b --debug

运行结果如下图所示：