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https://github.com/open-compass/opencompass.git
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# 安装
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1. 使用以下命令准备 OpenCompass 环境：
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```bash
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conda create --name opencompass python=3.10 pytorch torchvision pytorch-cuda -c nvidia -c pytorch -y
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conda activate opencompass
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```
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如果你希望自定义 PyTorch 版本或相关的 CUDA 版本，请参考 [官方文档](https://pytorch.org/get-started/locally/) 准备 PyTorch 环境。需要注意的是，OpenCompass 要求 `pytorch>=1.13`。
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2. 安装 OpenCompass：
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```bash
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git clone https://github.com/opencompass/opencompass
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cd opencompass
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pip install -e .
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```
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3. 安装 humaneval（可选）
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如果你需要在 humaneval 数据集上进行评估，请执行此步骤，否则忽略这一步。
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```bash
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git clone https://github.com/openai/human-eval.git
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cd human-eval
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pip install -r requirements.txt
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pip install -e .
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cd ..
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```
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请仔细阅读 `human_eval/execution.py` **第48-57行**的注释，了解执行模型生成的代码可能存在的风险，如果接受这些风险，请取消**第58行**的注释，启用代码执行评测。
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# 快速上手
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启动一个简单评测任务一般需要三个步骤：
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1. **准备数据集及其配置**， [`configs/datasets`](https://github.com/open-mmlab/OpenCompass/tree/main/configs/datasets) 提供了 OpenCompass 已经支持的 50 多种数据集。
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2. **准备模型配置**，[`configs/models`](https://github.com/open-mmlab/OpenCompass/tree/main/configs/models) 提供已经支持的大模型样例， 包括基于 HuggingFace 的模型以及类似 ChatGPT 的 API 模型。
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3. **使用 `run` 脚本启动**， 支持一行命令在本地或者 slurm 上启动评测，支持一次测试多个数据集，多个模型。
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我们会以测试 LLaMA-7B 预训练基座模型在 SIQA 和 PIQA 上的性能为例，带领你熟悉 OpenCompass 的一些基本功能。在运行前，
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请先确保你安装好了 OpenCompass，并在本机或集群上有满足 LLaMA-7B 最低要求的 GPU 计算资源。
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使用以下命令在本地启动评测任务(运行中需要联网自动下载数据集和模型，模型下载较慢)：
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```bash
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python run.py configs/eval_llama_7b.py --debug
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```
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下面是这个案例的详细步骤解释。
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## 详细步骤
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<details>
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<summary>准备数据集及其配置</summary>
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因为 [siqa](https://huggingface.co/datasets/siqa)， [piqa](https://huggingface.co/datasets/piqa) 支持自动下载，所以这里不需要手动下载数据集，但有部分数据集可能需要手动下载，详细查看文档 [准备数据集](./user_guides/dataset_prepare.md).
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创建一个 '.py' 配置文件， 添加以下内容：
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```python
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from mmengine.config import read_base # 使用 mmengine 的 config 机制
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with read_base():
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# 直接从预设数据集配置中读取需要的数据集配置
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from .datasets.piqa.piqa_ppl import piqa_datasets
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from .datasets.siqa.siqa_gen import siqa_datasets
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datasets = [*piqa_datasets, *siqa_datasets] # 最后 config 需要包含所需的评测数据集列表 datasets
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```
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[configs/datasets](https://github.com/InternLM/OpenCompass/blob/main/configs/datasets) 包含各种数据集预先定义好的配置文件，如 [piqa](https://github.com/InternLM/OpenCompass/blob/main/configs/) 文件夹下有不同 Prompt 版本的 piqa 定义，其中 `ppl` 表示使用判别式评测， `gen` 表示使用生成式评测。[configs/datasets/collections](https://github.com/InternLM/OpenCompass/blob/main/configs/datasets/collections) 存放了各类数据集集合，方便做综合评测。
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</details>
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<details>
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<summary>准备模型</summary>
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[configs/models](https://github.com/InternLM/OpenCompass/blob/main/configs/models) 包含多种已经支持的模型案案例，如 gpt3.5, hf_llama 等。
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HuggingFace 中的 'huggyllama/llama-7b' 支持自动下载，在配置文件中添加以下内容：
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```python
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from opencompass.models import HuggingFaceCausalLM # 提供直接使用 HuggingFaceCausalLM 模型的接口
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llama_7b = dict(
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type=HuggingFaceCausalLM,
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# 以下参数为 HuggingFaceCausalLM 的初始化参数
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path='huggyllama/llama-7b',
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tokenizer_path='huggyllama/llama-7b',
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tokenizer_kwargs=dict(padding_side='left', truncation_side='left'),
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max_seq_len=2048,
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# 以下参数为各类模型都有的参数，非 HuggingFaceCausalLM 的初始化参数
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abbr='llama-7b', # 模型简称，用于结果展示
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max_out_len=100, # 最长生成 token 数
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batch_size=16, # 批次大小
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run_cfg=dict(num_gpus=1), # 运行配置，用于指定资源需求
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)
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models = [llama_7b] # 最后 config 需要包含所需的模型列表 models
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```
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</details>
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<details>
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<summary>启动评测</summary>
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首先，我们可以使用 debug 模式启动任务，以检查模型加载、数据集读取是否出现异常，如未正确读取缓存等。
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```shell
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python run.py configs/eval_llama_7b.py -w outputs/llama --debug
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```
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但 `--debug` 模式下只能逐一序列执行任务，因此检查无误后，可关闭 `--debug` 模式，使程序充分利用多卡资源
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```shell
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python run.py configs/eval_llama_7b.py -w outputs/llama
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```
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以下是一些与评测相关的参数，可以帮助你根据自己的环境情况配置更高效的推理任务。
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- `-w outputs/llama`: 评测日志及结果保存目录
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- `-r`: 重启上一次（中断的）评测
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- `--mode all`: 指定进行某一阶段的任务
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- all: 进行全阶段评测，包括推理和评估
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- infer: 仅进行各个数据集上的推理
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- eval: 仅基于推理结果进行评估
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- viz: 仅展示评估结果
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- `--max-partition-size 2000`: 数据集拆分尺寸，部分数据集可能比较大，利用此参数将其拆分成多个子任务，能有效利用资源。但如果拆分过细，则可能因为模型本身加载时间过长，反而速度更慢
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- `--max-num-workers 32`: 最大并行启动任务数，在 Slurm 等分布式环境中，该参数用于指定最大提交任务数；在本地环境中，该参数用于指定最大并行执行的任务数，注意实际并行执行任务数受制于 GPU 等资源数，并不一定为该数字。
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如果你不是在本机进行评测，而是使用 slurm 集群，可以指定如下参数：
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- `--slurm`: 使用 slurm 在集群提交任务
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- `--partition(-p) my_part`: slurm 集群分区
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- `--retry 2`: 任务出错重试次数
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</details>
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## 评测结果
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评测完成后，会打印评测结果表格如下：
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```text
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dataset version metric mode llama-7b
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--------- --------- -------- ------ ----------
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piqa 1cf9f0 accuracy ppl 77.75
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siqa e78df3 accuracy gen 36.08
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```
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所有运行结果会默认放在`outputs/default/`目录下，目录结构如下所示：
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```text
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outputs/default/
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├── 20200220_120000
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├── ...
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├── 20230220_183030
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│ ├── configs
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│ ├── logs
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│ │ ├── eval
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│ │ └── infer
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│ ├── predictions
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│ │ └── MODEL1
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│ └── results
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│ └── MODEL1
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```
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其中，每一个时间戳中存在以下内容：
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- configs文件夹，用于存放以这个时间戳为输出目录的每次运行对应的配置文件；
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- logs文件夹，用于存放推理和评测两个阶段的输出日志文件，各个文件夹内会以模型为子文件夹存放日志；
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- predicitions文件夹，用于存放推理json结果，以模型为子文件夹；
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- results文件夹，用于存放评测json结果，以模型为子文件夹
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