OpenCompass入门学习资料汇总 - 一站式大模型评测平台

OpenCompass简介

OpenCompass是一个一站式的大模型评测平台,旨在为大模型评估提供公平、开放和可复现的基准。它具有以下主要特点:

• 全面支持模型和数据集:预置支持20多个HuggingFace和API模型,70多个数据集包含约40万个问题,从5个维度全面评估模型能力。

• 高效分布式评估:一行命令即可实现任务划分和分布式评估,几小时内即可完成十亿规模模型的全面评估。

• 多样化的评估范式:支持零样本、少样本和思维链评估,结合标准或对话型提示模板,轻松激发各类模型的最佳性能。

• 模块化设计,高度可扩展:想要添加新模型或数据集、自定义高级任务划分策略,甚至支持新的集群管理系统?OpenCompass的一切都可以轻松扩展!

• 实验管理和报告机制:使用配置文件全面记录每次实验,并支持实时报告结果。

快速上手

1. 安装OpenCompass:

conda create --name opencompass python=3.10 -y
conda activate opencompass
pip install -U opencompass

2. 准备数据集:

wget https://github.com/open-compass/opencompass/releases/download/0.2.2.rc1/OpenCompassData-core-20240207.zip
unzip OpenCompassData-core-20240207.zip

3. 运行评估:

# 使用命令行
opencompass --models hf_internlm2_5_1_8b_chat --datasets demo_gsm8k_chat_gen

# 或使用Python脚本
opencompass ./configs/eval_chat_demo.py

学习资源

1. 官方文档: 全面的使用指南和API文档

2. GitHub仓库: 源代码和示例配置文件

3. 模型评测排行榜: 查看各个模型在不同任务上的表现

4. 数据集浏览器: 探索可用的评测数据集

5. 快速入门教程: 5分钟上手OpenCompass

6. 常见问题解答: 解答使用过程中的常见疑问

7. 高级指南: 学习如何添加新数据集、自定义模型等高级用法

8. 开发者指南: 了解如何为OpenCompass贡献代码

OpenCompass是一个功能强大且灵活的评测工具,可以帮助研究人员和开发者更好地理解和改进大语言模型。无论你是想评估现有模型,还是开发新的评测方法,OpenCompass都能满足你的需求。开始你的OpenCompass之旅吧!