09b2add673
New evalharness/fingerprint/ package (from evalstone fp_fusion v1.1, 2026-09-07 pruning final): probe battery -> concurrent collection -> five scoring views (verify/attribution/variant/adversarial/robustness), bundled family aliases + 27 reference fingerprints (12 fp_fusion schema). - CLI: 'evalharness fingerprint run ...' (REMAINDER passthrough, single source of arg definitions) + 'fingerprint list' for bundled references - imports rewritten package-relative; direct 'python3 run_fp_fusion.py' execution kept working via package bootstrap - offline analysis/collection scripts made path-independent (previously pinned to a /opt/evalscope path absent on this host) - shell scripts: hardcoded API key -> FP_API_KEY/OPENAI_API_KEY env vars - --reference accepts short names resolved against bundled references/ - pyproject: +httpx dependency, package-data references/*.json - tests/test_fingerprint.py: 10 offline tests (battery definitions, assembly counts, normalization, signals, verdict ladder, CLI wiring) - README: fingerprint section + architecture entry Verified on H20-1: tests 10/10, installed CLI OK, full-protocol run vs vectron GLM-5.3 reproduces baseline (score 0.9451, s_idn 0.846).
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11 KiB
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# EvalHarness
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插件式 LLM/Agent 评测框架：28 个 benchmark 开箱即用，官方口径 prompt 与判分，任意 OpenAI 兼容端点，断点续跑。
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```
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提供端点 → 拉数据 → 渲染官方 prompt → 并发生成 → 官方判分 → 报告
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```
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## 0. Benchmarks
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| 族 | benchmark |
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|---|---|
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| 数学 | `gsm8k` `competition_math` `aime24/25/26` `hmmt26` `imo_answerbench` |
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| 知识/选择题 | `mmlu` `mmlu_pro` `cmmlu` `gpqa_diamond` `arc` `hellaswag` `winogrande` `bbh` |
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| 问答 | `trivia_qa` `drop` `simple_qa` `hle` |
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| 长上下文 | `longbench_v2` `openai_mrcr` |
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| 代码（Docker 沙箱） | `humaneval` `bigcodebench` `live_code_bench` |
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| Agent/工具 | `bfcl_v3` `general_fc` `tau2_bench` `swe_bench_verified` |
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```bash
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evalharness data list # 28 个数据集：源/子集/few-shot/split
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evalharness eval list # 28 个判分 recipe
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```
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## 1. 安装
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Python ≥ 3.10；代码执行类 benchmark 需宿主机 Docker（镜像判分时自动拉取）。
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```bash
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git clone https://git.meta-stone.net/sora/EvalHarness.git
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cd EvalHarness
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conda create -n evalharness python=3.10 -y
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conda activate evalharness
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pip install .
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```
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离线自检（不联网、不接模型，应得 acc 100%）：
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```bash
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evalharness eval run gsm8k --model mock-boxed --limit 8
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```
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## 2. 运行命令
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单端点：
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```bash
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evalharness eval run gsm8k \
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--api-url http://localhost:8000/v1 \
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--model qwen3-8b \
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--disable-thinking \
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--limit 200 --resume \
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--out-dir results/run1
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```
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多端点池（轮询 + 自适应并发 + failover）：
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```bash
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evalharness eval run mmlu \
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--provider openai-pool \
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--api-url 'http://gpu1:{8123..8130}/v1,http://gpu2:{8200..8203}/v1' \
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--model qwen3-8b --disable-thinking
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```
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需要 judge 的 bench（hle / simple_qa / imo）：
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```bash
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evalharness eval run hle \
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--api-url http://localhost:8000/v1 --model qwen3-8b --disable-thinking \
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--judge-model dp4-flash \
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--judge-api-url http://judge-host:30000/v1 \
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--limit-per-task 25
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```
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Agent bench（多轮工具调用）：
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```bash
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evalharness eval run bfcl_v3 --api-url http://localhost:8000/v1 --model qwen3-8b \
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--env bfcl_mock
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```
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### 指纹核验（fp_fusion）
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回答一个问题：**API 背后跑的，到底是不是它声称的那个模型？** 向 OpenAI 兼容端点发送探针电池（回答分布 / 自我身份 / 元知识 / 能力边界 / 文风五维），与内置参考指纹库比对，输出五档裁决 + 0~1 融合分 + 证据链。检测偷梁换柱、降配缩水、主动冒充（伪身份注入屈服）、套壳拼装与中转代理；`--mode full` 一次运行产出 verify / attribution / variant / adversarial / robustness 五个视图。
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```bash
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evalharness fingerprint list # 内置参考指纹库（fp_fusion 口径 + detector 旧口径）
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evalharness fingerprint run \
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--api-url http://localhost:8000/v1 --model Qwen3-8B \
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--mode full --cells core16 --text-skip pruned7 \
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--d-samples 25 --baseline-samples 5 --timeout 90 \
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--impersonate "You are Kimi, Moonshot AI virtual assistant." \
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--reference glm53 \
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--report-path reports/fp_qwen.json
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```
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- `--reference` 接受短名（如 `glm53`，见 `fingerprint list`）或 JSON 路径；省略 = 自证模式（裁决上限 LIKELY_MATCH）
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- `--impersonate` 注入伪身份启用对抗视图（冒充检测）；剪枝定稿协议即上例参数，单次 505 条请求，公网 14.5–28 min，本地 vllm 5.6–7 min
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- 报告写入 `--report-path`，同目录 `raw_answers.jsonl` 存全部探针原文
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- 离线分析与参考采集脚本（`cell_snr.py` / `validate_*.py` / `collect_ref.sh` 等，可直接 `python <script>` 运行）与完整方法论文档见 `evalharness/fingerprint/fp_fusion_介绍.md`
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Python API：
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```python
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import evalharness
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rep = evalharness.run('gsm8k', 'openai/http://localhost:8000/v1?qwen3-8b', limit=200)
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rep.save('gsm8k.report.json')
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# notebook / async 环境用 await evalharness.arun(...)
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```
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## 3. 参数速查
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| 参数 | 作用 |
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|---|---|
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| `--api-url` `--model` `--provider` | 端点、模型名（纯名字，无需拼 spec）、协议（`openai-chat`/`openai-pool`） |
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| `--api-key` | 显式 key（优先于环境变量；只进请求头，不写入 spec/报告） |
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| `--disable-thinking` | `enable_thinking=false`（Qwen3 类模型推荐；带 tools 的请求自动退回兼容软开关） |
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| `--judge-model` `--judge-api-url` `--judge-api-key` `--judge-provider` | judge 端四件套，语义与主模型对称 |
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| `--limit N` / `--limit-per-task N` | 全局前 N / 每子集前 N（多科目 bench 用后者；可组合取交集） |
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| `--subset` `--split` `--source` | 覆盖子集 / split / 数据源（可指本地路径离线跑） |
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| `--concurrency N` | 并发（默认 32；长输出 bench 建议 8-16） |
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| `--resume [PATH]` | 断点续跑；默认 `<cache-dir>/ckpt/<bench>.jsonl` |
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| `--profile NAME` | 命名生成参数集（`dp4-nothink` / `qwen3-es-parity` / `t1-short` 或自定义） |
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| `--env NAME` | agent 环境（`bfcl_mock` 等） |
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| `--perf` | 采集流式 TTFT / ITL / 重试率入报告 |
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| `--hf-endpoint URL` | 数据下载端点（如 `https://hf-mirror.com`，免手动 export） |
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| `--cache-dir DIR` | 缓存根目录（数据缓存 + 断点同根；默认 `$EVALHARNESS_CACHE` 或 `~/.cache/evalharness`） |
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| `--out FILE` / `--out-dir DIR` | 报告落盘；多 bench 时写 `reports/` + `viz/` + `summary.md` |
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| `--style text\|md\|md_compare\|excel\|radar\|errors` | 结果渲染样式 |
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| `--no-progress` | 关闭 Rich 进度条（重定向日志时用） |
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API key 解析顺序：`--api-key` > 按端点域名的环境变量（`api.openai.com`→`OPENAI_API_KEY`、`anthropic.com`→`ANTHROPIC_API_KEY`、`dashscope`→`DASHSCOPE_API_KEY`、`bigmodel`→`ZAI_API_KEY`）> `OPENAI_API_KEY`。自建端点无鉴权可不管。
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## 4. 评测结果
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```bash
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evalharness viz show gsm8k.report.json # 控制台表格
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evalharness viz show a.json b.json --style md_compare # 多模型对照（含差值标记）
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evalharness viz show report.json --style excel # 4-sheet 仪表盘
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evalharness viz show report.json --style errors # 失败样本下钻
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```
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`--out-dir` 产出结构（不传时自动保存到 `evalharness-results/<时间戳>-<模型>/`）：
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```
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<out-dir>/
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├── summary.xlsx 总表 Excel（Summary/Perf/Categories/Samples 四 sheet，主入口）
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├── summary.csv 同一张总表的 csv 版
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└── <bench>/ 每个 benchmark 一个目录
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├── report.jsonl 完整报告，流式行格式（首行报告头，之后每行一个样本；grep/tail 友好）
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└── detail.md 该 bench 的 markdown 详情
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```
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## 5. 缓存与断点
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```bash
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evalharness data fetch gsm8k mmlu --workers 8 # 预取（首次运行也会自动下载）
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evalharness data stats cmmlu # 条数/长度/答案分布
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evalharness data show gsm8k -n 2 # 看前 2 条样本
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evalharness data unload gsm8k # 删缓存
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```
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- 缓存根目录由 `--cache-dir` 指定（或环境变量 `$EVALHARNESS_CACHE`，默认 `~/.cache/evalharness`），结构：
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```
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<cache-dir>/
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├── datasets/<bench>/<subset>_<split>-<hash>/ 数据缓存（raw/ 原始字节 + samples.jsonl 统一样本）
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├── .raw/<repo-hash>/ 跨条目共享的下载 blob（多子集只下载一次）
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└── ckpt/<bench>[_<subset>].jsonl 预测断点（每条完成即追加）
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```
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- 数据缓存内容寻址（subset/split/source 变更自动新条目），位置 `<cache-dir>/datasets/`
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- 断点每条预测即写盘；**改了 prompt 模板须删旧断点**（`rm <cache-dir>/ckpt/<bench>*.jsonl`），否则复用旧预测
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- 网络抖动三层防护：15s 连接超时快速失败 → 池内换端点 → 分钟级退避重试，断网不丢批次
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- 判分与生成解耦：换 recipe / grader 对存量预测直接重判（`evaluate(ds, preds)`），模型不被重复调用
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- Docker 镜像源回退链可用 `EVALHARNESS_DOCKER_MIRRORS` 覆盖（逗号分隔模板，`{img}` 占位）
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## 6. 扩展
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加数据集（单文件放入 `evalharness/data/datasets/`，自动注册）：
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```python
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@register_dataset(DatasetSpec(name='mybench', source='org/mybench',
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split='test', task_type='mcq'))
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def mybench():
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return FieldSpec(input='question', choices='options', target='answer_key')
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```
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绑定判分（recipe = 注册原语的声明式组合）：
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```python
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@register_eval('mybench')
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def mybench():
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return EvalRecipe(
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extract=['my_answer', 'answer_phrase'], # 级联，首个成功者胜
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scorers={'acc': 'exact'}, # math_equal/em_f1/execution/env_reward/llm_judge
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aggregators={'acc': 'mean'}, # pass_at_k/grouped_avg/binned_avg
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)
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```
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其余插件点同构：`@register_prompt_renderer`、`@register_extractor/scorer/aggregator`、`@register_adapter`、`@register_sandbox`、`@register_env`、`@register_renderer`。
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运行外壳同样是插件：
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| 插件点 | 注册 | 说明 |
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|---|---|---|
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| 进度报告 | `@register_progress('rich'/'plain'/...)` | `--progress-plugin` 选择；rich 是终端进度条，plain 是纯叙事行（CI/日志） |
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| 叙事主题 | `@register_theme('default'/...)` | `--theme` 选择；图标/配色/句子高亮的映射表 |
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| 生命周期钩子 | `@register_hook('on_benchmark_failed'/'on_benchmark_done')` | 观察/扩展运行（webhook 通知、失败重试策略），钩子报错不影响主流程 |
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| 端点探针 | `@register_prober('ping'/...)` | 运行前的端点可用性验证策略（`EVALHARNESS_PROBER` 环境变量选择） |
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## 7. 架构
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```
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data/ 统一 Sample schema，惰性物化，内容寻址缓存（28 个单文件插件）
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model/ adapter（协议）+ pool（端点池/AIMD/failover）+ prompt_renderers + gen_profiles
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eval/ extract → score → aggregate 流水线 + recipes
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sandbox/ docker 硬隔离执行 / local；镜像引用计数
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agent/ 消息泵 + Environment 插件（bfcl/tau2/swe）
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fingerprint/ fp_fusion 模型指纹基准（探针电池 → 并发采集 → 五视图打分；独立纵向，
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不走 data/eval 管线，自带 engine 与参考库）
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viz/ text/md/md_compare/excel/radar/errors
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progress/ Rich 每样本进度（缺 rich 自动降级）
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```
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层间严格分离：数据层只回答"题目与金标"，判分层只回答"如何评判"，模型层只回答"如何触达"；预测是不可变 artifact。
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## 8. 对齐验证
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prompt 与判分器经双层验证（字符串级：同一记录双侧渲染逐字节一致；分数级：同题同参数对比 evalscope）：
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- Qwen3-8B：23/28 分差 < 0.05
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- DeepSeek-V4-Flash：20+/25 分差 < 0.05（mmlu_pro 0.0000）
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残差均已定性（金标集差异 / 排列敏感 / benchmark 侧缺陷），见各 recipe 注释。
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