llmuses 0.2.7rc9

LLMs Evaluation Framework

简介

大型语言模型评估（LLMs evaluation）已成为评价和改进大模型的重要流程和手段，为了更好地支持大模型的评测，我们提出了llmuses框架，该框架主要包括以下几个部分：

• 预置了多个常用的测试基准数据集，包括：MMLU、C-Eval、GSM8K、ARC、HellaSwag、TruthfulQA、MATH、HumanEval等
• 常用评估指标（metrics）的实现
• 统一model接入，兼容多个系列模型的generate、chat接口
• 自动评估（evaluator）：
  • 客观题自动评估
  • 使用专家模型实现复杂任务的自动评估
• 评估报告生成
• 竞技场模式(Arena）
• 可视化工具
• 模型性能评估

特点

• 轻量化，尽量减少不必要的抽象和配置
• 易于定制
  • 仅需实现一个类即可接入新的数据集
  • 模型可部署在本地，或ModelScope上
  • 评估报告可视化展现
• 丰富的评估指标
• model-based自动评估流程，支持多种评估模式
  • Single mode: 专家模型对单个模型打分
  • Pairwise-baseline mode: 与 baseline 模型对比
  • Pairwise (all) mode: 全部模型两两对比

环境准备

# 1. 代码下载
git clone [e-mail]:modelscope/llmuses.git

# 2. 安装依赖
cd llmuses/
pip install -r requirements/requirements.txt
pip install -e .

# Note: 您也可以使用自定义的源安装依赖
pip install -r requirements/requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

快速开始

简单评估

# 在特定数据集上评估某个模型
python llmuses/run.py --model ZhipuAI/chatglm3-6b --datasets mmlu ceval --limit 10

带参数评估

python llmuses/run.py --model ZhipuAI/chatglm3-6b --model-args revision=v1.0.2,precision=torch.float16,device_map=auto --datasets mmlu ceval --mem-cache --limit 10

python llmuses/run.py --model qwen/Qwen-1_8B --generation-config do_sample=false,temperature=0.0 --datasets ceval --dataset-args '{"ceval": {"few_shot_num": 0, "few_shot_random": false}}' --limit 10

# 参数说明
# --model-args: 模型参数，以逗号分隔，key=value形式
# --datasets: 数据集名称，参考下文`数据集列表`章节
# --mem-cache: 是否使用内存缓存，若开启，则已经跑过的数据会自动缓存，并持久化到本地磁盘
# --limit: 每个subset最大评估数据量
# --dataset-args: 数据集的evaluation settings，以json格式传入，key为数据集名称，value为参数，注意需要跟--datasets参数中的值一一对应
#   -- few_shot_num: few-shot的数量
#   -- few_shot_random: 是否随机采样few-shot数据，如果不设置，则默认为true

使用本地数据集

数据集默认托管在ModelScope上，加载需要联网。如果是无网络环境，可以使用本地数据集，流程如下：

1. 下载数据集到本地

# 假如当前本地工作路径为 /path/to/workdir
wget https://modelscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/open_data/benchmark/data.zip
unzip data.zip
# 则解压后的数据集路径为：/path/to/workdir/data 目录下，该目录在后续步骤将会作为--dataset-dir参数的值传入

2. 使用本地数据集创建评估任务

python llmuses/run.py --model ZhipuAI/chatglm3-6b --datasets arc --dataset-hub Local --dataset-dir /path/to/workdir/data --limit 10

# 参数说明
# --dataset-hub: 数据集来源，枚举值： `ModelScope`, `Local`, `HuggingFace` (TO-DO)  默认为`ModelScope`
# --dataset-dir: 当--dataset-hub为`Local`时，该参数指本地数据集路径; 如果--dataset-hub 设置为`ModelScope` or `HuggingFace`，则该参数的含义是数据集缓存路径。

3. (可选)在离线环境加载模型和评测

模型文件托管在ModelScope Hub端，需要联网加载，当需要在离线环境创建评估任务时，可参考以下步骤：

# 1. 准备模型本地文件夹，文件夹结构参考chatglm3-6b，链接：https://modelscope.cn/models/ZhipuAI/chatglm3-6b/files
# 例如，将模型文件夹整体下载到本地路径 /path/to/ZhipuAI/chatglm3-6b

# 2. 执行离线评估任务
python llmuses/run.py --model /path/to/ZhipuAI/chatglm3-6b --datasets arc --dataset-hub Local --dataset-dir /path/to/workdir/data --limit 10

使用run_task函数提交评估任务

llmuses支持通过import依赖的方式实现任务提交，步骤如下：

1. 安装依赖

# 参考上文`环境准备`章节，安装依赖requirements.txt中的内容

# 安装llmuses包
pip install https://sail-moe.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/open_data/packages/llmuses-0.2.6-py3-none-any.whl

2. 配置任务

import torch
from llmuses.constants import DEFAULT_ROOT_CACHE_DIR

# 示例
your_task_cfg = {
        'model_args': {'revision': None, 'precision': torch.float16, 'device_map': 'auto'},
        'generation_config': {'do_sample': False, 'repetition_penalty': 1.0, 'max_new_tokens': 512},
        'dataset_args': {},
        'dry_run': False,
        'model': 'ZhipuAI/chatglm3-6b',
        'datasets': ['arc', 'hellaswag'],
        'work_dir': DEFAULT_ROOT_CACHE_DIR,
        'outputs': DEFAULT_ROOT_CACHE_DIR,
        'mem_cache': False,
        'dataset_hub': 'ModelScope',
        'dataset_dir': DEFAULT_ROOT_CACHE_DIR,
        'stage': 'all',
        'limit': 10,
        'debug': False
    }

3. 执行任务

from llmuses.run import run_task

run_task(task_cfg=your_task_cfg)

竞技场模式（Arena）

竞技场模式允许多个候选模型通过两两对比(pairwise battle)的方式进行评估，并可以选择借助AI Enhanced Auto-Reviewer（AAR）自动评估流程或者人工评估的方式，最终得到评估报告，流程示例如下：

1. 环境准备

a. 数据准备，questions data格式参考：llmuses/registry/data/question.jsonl
b. 如果需要使用自动评估流程（AAR），则需要配置相关环境变量，我们以GPT-4 based auto-reviewer流程为例，需要配置以下环境变量：
> export OPENAI_API_KEY=YOUR_OPENAI_API_KEY

2. 配置文件

arena评估流程的配置文件参考： llmuses/registry/config/cfg_arena.yaml
字段说明：
    questions_file: question data的路径
    answers_gen: 候选模型预测结果生成，支持多个模型，可通过enable参数控制是否开启该模型
    reviews_gen: 评估结果生成，目前默认使用GPT-4作为Auto-reviewer，可通过enable参数控制是否开启该步骤
    elo_rating: ELO rating 算法，可通过enable参数控制是否开启该步骤，注意该步骤依赖review_file必须存在

3. 执行脚本

#Usage:
cd llmuses

# dry-run模式 (模型answer正常生成，但专家模型不会被触发，评估结果会随机生成)
python llmuses/run_arena.py -c registry/config/cfg_arena.yaml --dry-run

# 执行评估流程
python llmuses/run_arena.py --c registry/config/cfg_arena.yaml

4. 结果可视化

# Usage:
streamlit run viz.py -- --review-file llmuses/registry/data/qa_browser/battle.jsonl --category-file llmuses/registry/data/qa_browser/category_mapping.yaml

单模型打分模式（Single mode）

这个模式下，我们只对单个模型输出做打分，不做两两对比。

1. 配置文件

评估流程的配置文件参考： llmuses/registry/config/cfg_single.yaml
字段说明：
    questions_file: question data的路径
    answers_gen: 候选模型预测结果生成，支持多个模型，可通过enable参数控制是否开启该模型
    reviews_gen: 评估结果生成，目前默认使用GPT-4作为Auto-reviewer，可通过enable参数控制是否开启该步骤
    rating_gen: rating 算法，可通过enable参数控制是否开启该步骤，注意该步骤依赖review_file必须存在

2. 执行脚本

#Example:
python llmuses/run_arena.py --c registry/config/cfg_single.yaml

Baseline模型对比模式（Pairwise-baseline mode）

这个模式下，我们选定 baseline 模型，其他模型与 baseline 模型做对比评分。这个模式可以方便的把新模型加入到 Leaderboard 中（只需要对新模型跟 baseline 模型跑一遍打分即可）

1. 配置文件

评估流程的配置文件参考： llmuses/registry/config/cfg_pairwise_baseline.yaml
字段说明：
    questions_file: question data的路径
    answers_gen: 候选模型预测结果生成，支持多个模型，可通过enable参数控制是否开启该模型
    reviews_gen: 评估结果生成，目前默认使用GPT-4作为Auto-reviewer，可通过enable参数控制是否开启该步骤
    rating_gen: rating 算法，可通过enable参数控制是否开启该步骤，注意该步骤依赖review_file必须存在

2. 执行脚本

# Example:
python llmuses/run_arena.py --c llmuses/registry/config/cfg_pairwise_baseline.yaml

数据集列表

DatasetName	Link	Status	Note
mmlu	mmlu	Active
ceval	ceval	Active
gsm8k	gsm8k	Active
arc	arc	Active
hellaswag	hellaswag	Active
truthful_qa	truthful_qa	Active
competition_math	competition_math	Active
humaneval	humaneval	Active
bbh	bbh	Active
race	race	Active
trivia_qa	trivia_qa	To be intergrated

Leaderboard 榜单

ModelScope LLM Leaderboard大模型评测榜单旨在提供一个客观、全面的评估标准和平台，帮助研究人员和开发者了解和比较ModelScope上的模型在各种任务上的性能表现。

Leaderboard

实验和报告

参考： Experiments

TO-DO List

• Agents evaluation
• vLLM
• Distributed evaluating
• Multi-modal evaluation
• Benchmarks
  • GAIA
  • GPQA
  • MBPP
• Auto-reviewer
  • Qwen-max