# 评测LMDeploy模型 我们支持评测使用[LMDeploy](https://github.com/InternLM/lmdeploy)加速过的大语言模型。LMDeploy 由 MMDeploy 和 MMRazor 团队联合开发,是涵盖了 LLM 任务的全套轻量化、部署和服务解决方案。 **TurboMind** 是 LMDeploy 推出的高效推理引擎。OpenCompass 对 TurboMind 进行了适配,本教程将介绍如何使用 OpenCompass 来对 TurboMind 加速后的模型进行评测。 ## 环境配置 ### 安装OpenCompass 请根据OpenCompass[安装指南](https://opencompass.readthedocs.io/en/latest/get_started.html) 来安装算法库和准备数据集。 ### 安装LMDeploy 使用pip安装LMDeploy( python 3.8+) ```shell pip install lmdeploy ``` ## 评测 我们使用InternLM作为例子来介绍如何评测 ### 第一步: 获取InternLM模型 ```shell # 1. Download InternLM model(or use the cached model's checkpoint) # Make sure you have git-lfs installed (https://git-lfs.com) git lfs install git clone https://huggingface.co/internlm/internlm-chat-7b /path/to/internlm-chat-7b # if you want to clone without large files – just their pointers # prepend your git clone with the following env var: GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 # 2. Convert InternLM model to turbomind's format, which will be in "./workspace" by default python3 -m lmdeploy.serve.turbomind.deploy internlm-chat-7b /path/to/internlm-chat-7b ``` ### 第二步: 验证转换后的模型 ```shell python -m lmdeploy.turbomind.chat ./workspace ``` ### 第三步: 评测转换后的模型 在OpenCompass项目文件执行: ```shell python run.py configs/eval_internlm_chat_7b_turbomind.py -w outputs/turbomind ``` 当模型完成推理和指标计算后,我们便可获得模型的评测结果