书生·浦语大模型第六课作业

面向GPU的环境安装

conda create --name opencompass --clone=/root/share/conda_envs/internlm-base
source activate opencompass
git clone https://github.com/open-compass/opencompass
cd opencompass
pip install -e .

数据准备

# 解压评测数据集到 data/ 处
cp /share/temp/datasets/OpenCompassData-core-20231110.zip /root/opencompass/
unzip /root/opencompass/OpenCompassData-core-20231110.zip

# 将会在opencompass下看到data文件夹

查看支持的数据集和模型

# 列出所有跟 internlm 及 ceval 相关的配置
python tools/list_configs.py internlm ceval

启动评测

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 InternLM-Chat-7B 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。

python run.py --datasets ceval_gen --hf-path /share/temp/model_repos/internlm-chat-7b/ --tokenizer-path /share/temp/model_repos/internlm-chat-7b/ --tokenizer-kwargs padding_side='left' truncation='left' trust_remote_code=True --model-kwargs trust_remote_code=True device_map='auto' --max-seq-len 2048 --max-out-len 16 --batch-size 4 --num-gpus 1 --debug

--datasets ceval_gen \
--hf-path /share/temp/model_repos/internlm-chat-7b/ \  # HuggingFace 模型路径
--tokenizer-path /share/temp/model_repos/internlm-chat-7b/ \  # 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

评测完成后，将会看到相关数据集的得分：