add^^^^提交了internlm训练营第7次作业

_posts/2024-05-12-书生·浦语LLM实践营-7.md

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+layout:     post
+title:      OpenCompass大模型评测实战
+subtitle:   书生·浦语LLM实践营-笔记7
+date:       2024-05-12
+author:     Stanlei
+catalog: true
+tags:
+    - LLM
+    - Eval
+    - 书生·浦语
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+## 0 课程背景
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+> - [OpenCompass 大模型评测实战](https://www.bilibili.com/video/BV1Pm41127jU/)
+> - [InternLM/Tutorial](https://github.com/InternLM/Tutorial)
+> - 主讲人：OpenCompass贡献者，曹茂松、刘卓鑫
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+本节课主要介绍了大模型开源开放评测体系 “司南” (OpenCompass2.0)以及使用方法，并给出了基于`C-Eval` 基准任务上的实战案例。
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+## 1 课程笔记
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+**大模型开源开放评测体系 “司南” (OpenCompass2.0)**
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+- 上海人工智能实验室科学家团队，用于为大语言模型、多模态模型等提供一站式评测服务。其主要特点如下：
+  - 开源可复现：提供公平、公开、可复现的大模型评测方案
+  - 全面的能力维度：五大维度设计，提供 70+ 个数据集约 40 万题的的模型评测方案，全面评估模型能力
+  - 丰富的模型支持：已支持 20+ HuggingFace 及 API 模型
+  - 分布式高效评测：一行命令实现任务分割和分布式评测，数小时即可完成千亿模型全量评测
+  - 多样化评测范式：支持零样本、小样本及思维链评测，结合标准型或对话型提示词模板，轻松激发各种模型最大性能
+  - 灵活化拓展：支持增加新模型或数据集、自定义更高级的任务分割策略、接入新的集群管理系统
+- 本算法库的主要评测对象为语言大模型与多模态大模型。以语言大模型为例介绍评测的具体模型类型。
+  - 基座模型：一般是经过海量的文本数据以自监督学习的方式进行训练获得的模型（如OpenAI的GPT-3，Meta的LLaMA），往往具有强大的文字续写能力。
+  - 对话模型：一般是在的基座模型的基础上，经过指令微调或人类偏好对齐获得的模型（如OpenAI的ChatGPT、上海人工智能实验室的书生·浦语），能理解人类指令，具有较强的对话能力。
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+**工具架构**
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+- 架构图
+  - ![321935556-705924f8-01b0-48f2-bca7-c660445b013f](/img/posts/2024-05-12-书生·浦语LLM实践营-7.assets/321935556-705924f8-01b0-48f2-bca7-c660445b013f.png)
+- 模型层：大模型评测所涉及的主要模型种类，OpenCompass 以基座模型和对话模型作为重点评测对象。
+- 能力层：OpenCompass 从本方案从通用能力和特色能力两个方面来进行评测维度设计。在模型通用能力方面，从语言、知识、理解、推理、安全等多个能力维度进行评测。在特色能力方面，从长文本、代码、工具、知识增强等维度进行评测。
+- 方法层：OpenCompass 采用客观评测与主观评测两种评测方式。客观评测能便捷地评估模型在具有确定答案（如选择，填空，封闭式问答等）的任务上的能力，主观评测能评估用户对模型回复的真实满意度，OpenCompass 采用基于模型辅助的主观评测和基于人类反馈的主观评测两种方式。
+- 工具层：OpenCompass 提供丰富的功能支持自动化地开展大语言模型的高效评测。包括分布式评测技术，提示词工程，对接评测数据库，评测榜单发布，评测报告生成等诸多功能。
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+**使用流程**
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+- 流程图
+  - ![321935388-276fa169-4937-4ef0-9620-1f7863054863](/img/posts/2024-05-12-书生·浦语LLM实践营-7.assets/321935388-276fa169-4937-4ef0-9620-1f7863054863.png)
+- 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，但请注意，如果计算资源有限，这种策略可能会使评测变得更慢。如果需要了解该问题及解决方案，可以参考 FAQ: 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。
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+## 2 基础作业
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+查看跟InternLM及C-Eval相关的配置
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+```shell
+python tools/list_configs.py internlm ceval
+```
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+![image-20240512165200966](/img/posts/2024-05-12-书生·浦语LLM实践营-7.assets/image-20240512165200966.png)
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+启动评测
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+```shell
+export MKL_SERVICE_FORCE_INTEL=1
+#或
+export MKL_THREADING_LAYER=GNU
+
+python run.py
+--datasets ceval_gen \
+--hf-path /share/new_models/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-chat-1_8b \  # HuggingFace 模型路径
+--tokenizer-path /share/new_models/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-chat-1_8b \  # 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 2  \  # 批量大小
+--num-gpus 1  # 运行模型所需的 GPU 数量
+--debug
+```
+
+结果输出：
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+- 使用opencompass评测之后，如果不指定work_dir，会在默认位置生成output文件夹，里面对应本次评估的结果
+- ![image-20240512174547666](/img/posts/2024-05-12-书生·浦语LLM实践营-7.assets/image-20240512174547666.png)
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+**遇到的问题及解决方案**
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+- MKL 服务错误：如果遇到与 MKL 服务相关的错误，尝试设置环境变量 MKL_SERVICE_FORCE_INTEL=1。
+- 依赖缺失：如果缺少依赖，需要安装protobuf等缺失的库。