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ML-Bench

ML-Bench

评测大型语言模型和代理在代码库级机器学习任务上的效果

本文详细说明了如何在代码库级别评估大型语言模型和代理的表现，包括环境设置、数据准备、模型微调和API调用等内容。提供了相关脚本和工具，帮助研究者复现实验结果，适用于机器学习和模型评估领域的专业人员和研究者。

ML-Bench机器学习任务大语言模型GitHub仓库代码评估Github开源项目
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ML-Bench 项目介绍

ML-Bench 是一个用于评估大型语言模型和智能体在仓库级代码的机器学习任务中的性能的项目。通过这个项目，开发者和研究人员可以更好地理解和优化基于代码的机器学习系统的表现。以下将从不同的方面介绍ML-Bench的内容。

项目背景

ML-Bench 专注于使用大型语言模型和智能体来处理和解析Github仓库中的代码库。项目的核心任务是通过一定的输入参数和指令，生成或优化符合预期输出类型的代码片段。这样做的目的是创建更智能化和自动化的代码生成系统。

数据准备

ML-Bench 使用了预先构建的数据集，该数据集可通过如下Python代码进行加载：

from datasets import load_dataset
ml_bench = load_dataset("super-dainiu/ml-bench")

数据集包含多种列，如 GitHub 仓库的 ID、URL、样本 ID 及路径、用户要求中的参数和任务指令等。在使用前，需要对数据集进行后处理，以便在ML-LLM-Bench中运行。

ML-LLM-Bench

ML-LLM-Bench 是 ML-Bench 项目的一部分，专注于通过大型语言模型进行代码生成和优化。

环境设置

用户可以通过Docker来运行 ML-LLM-Bench，其过程非常便捷。需要注意下载模型权重和准备相关文件可能需要一定的时间。

docker pull public.ecr.aws/i5g0m1f6/ml-bench
docker run -it -v ML_Bench:/deep_data public.ecr.aws/i5g0m1f6/ml-bench /bin/bash

项目使用

在项目目录设置完毕后，用户需将结果放置在output/目录中，并更新exec.sh中的路径，然后通过执行脚本运行模型并获取结果。

API 调用

为了复现大型语言模型在相应任务中的表现，ML-Bench 提供了便捷的API调用脚本。用户只需调整脚本中的参数设置即可进行评估。例如，选择不同的模型类型、输入文件、生成代码片段的方式等。

开源模型微调

ML-Bench 允许用户对开源模型进行微调，以便更好地适应特定的任务需求。用户可以选择在使用pip安装相关依赖后，对模型数据进行微调和推理，优化模型在特定任务上的表现。

ML-Agent-Bench

ML-Agent-Bench 是项目的另一部分，用于评估基于代理的机器学习任务。用户可通过Docker快速搭建所需的环境以运行相关代码。

许可

ML-Bench在MIT许可证下发布，用户可以自由使用和分发项目。

ML-Bench 项目通过其结构和工具，为研究人员提供了强大的工具链，以改善和革新机器学习代码处理系统。通过对数据的处理、模型的微调和代理的使用，项目向实现智能自动化的代码生成迈出了一大步。

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