书生大模型实战营基础（6）——OpenCompass 评测 InternLM-1.8B 实践

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。

接下来，我们将展示 OpenCompass 的基础用法，分别用命令行方式和配置文件的方式评测InternLM2-Chat-1.8B，展示书生浦语在 C-Eval 基准任务上的评估。更多评测技巧请查看快速开始 — OpenCompass 0.3.1 文档。

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

2、数据准备

2.1评测数据集

解压评测数据集到 /root/opencompass/data/ 处。（注意：上方在git clone opencompass 时一定要将 opencompass clone 到 /root 路径下）

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

将会在 OpenCompass 下看到data文件夹

2.1InternLM和ceval 相关的配置文件

列出所有跟 InternLM 及 C-Eval 相关的配置

python tools/list_configs.py internlm ceval

将会看到：

3、启动评测 (10% A100 8GB 资源)

3.1使用命令行配置参数法进行评测

打开 opencompass文件夹下configs/models/hf_internlm/的hf_internlm2_chat_1_8b.py ,贴入以下代码

from opencompass.models import HuggingFaceCausalLMmodels = [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),)
]

确保按照上述步骤正确安装 OpenCompass 并准备好数据集后，可以通过以下命令评测 InternLM2-Chat-1.8B 模型在 C-Eval 数据集上的性能。由于 OpenCompass 默认并行启动评估过程，我们可以在第一次运行时以 --debug 模式启动评估，并检查是否存在问题。在 --debug 模式下，任务将按顺序执行，并实时打印输出。

#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

命令解析

python run.py
--datasets ceval_gen \ # 数据集准备
--models hf_internlm2_chat_1_8b \  # 模型准备
--debug

如果一切正常，您应该看到屏幕上显示：

评测完成后，将会看到：

dataset                                         version    metric         mode    internlm2-1.8b-hf
----------------------------------------------  ---------  -------------  ------  -----------------------
ceval-computer_network                          db9ce2     accuracy       gen      47.37                                                                           
ceval-operating_system                          1c2571     accuracy       gen      47.37                                                                                 
ceval-computer_architecture                     a74dad     accuracy       gen      23.81                                                                                 
ceval-college_programming                       4ca32a     accuracy       gen      13.51                                                                                 
ceval-college_physics                           963fa8     accuracy       gen      42.11                                                                                 
ceval-college_chemistry                         e78857     accuracy       gen      33.33                                                                                 
ceval-advanced_mathematics                      ce03e2     accuracy       gen      10.53                                                                                 
...

3.2使用配置文件修改参数法进行评测

除了通过命令行配置实验外，OpenCompass 还允许用户在配置文件中编写实验的完整配置，并通过 run.py 直接运行它。配置文件是以 Python 格式组织的，并且必须包括 datasets 和 models 字段。本次测试配置在 configs文件夹中。此配置通过继承机制引入所需的数据集和模型配置，并以所需格式组合 datasets 和 models 字段。运行以下代码，在configs文件夹下创建eval_tutorial_demo.py

cd /root/opencompass/configs
touch eval_tutorial_demo.py

打开eval_tutorial_demo.py 贴入以下代码

from mmengine.config import read_basewith read_base():from .datasets.ceval.ceval_gen import ceval_datasetsfrom .models.hf_internlm.hf_internlm2_chat_1_8b import models as hf_internlm2_chat_1_8b_modelsdatasets = ceval_datasets
models = hf_internlm2_chat_1_8b_models

因此，运行任务时，我们只需将配置文件的路径传递给 run.py：

cd /root/opencompass
python run.py configs/eval_tutorial_demo.py --debug