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# EvalScope 评测套件DeepSeek-V4-Flash-INT8 定制版)
本仓库基于 [EvalScope](https://github.com/modelscope/evalscope) 构建,面向 **DeepSeek-V4-Flash-INT8no-thinking / thinking** 模型,提供一键化、可断点续跑、可汇总对比的 benchmark 评测能力。
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## 1. 仓库定位
- **底座**EvalScope 开源评测框架(本地 editable 安装)。
- **目标模型**DeepSeek-V4-Flash-INT8通过本地 sglang 服务以 OpenAI API 形式调用。
- **核心产出**
- 标准化 benchmark 分数(与 Kimi / GLM / DS 官方对比表对齐)。
- 每个 benchmark 的详细预测、review、报告 JSON。
- 汇总 Excel / CSV含真实运行时间active time统计。
---
## 2. 目录结构
```
/data1/sora/evalscope/
├── bash/ # 评测入口与辅助脚本
│ ├── run.py # 统一评测入口full/lite/mid/group*/official
│ ├── collect_results.py # 汇总各 benchmark 分数到 Excel/CSV
│ ├── perf_backup.py # 断点续跑:备份/恢复 predictions 与 perf
│ └── pull_swe_bench_images.py # 预拉 SWE-bench Docker 镜像
├── config/
│ └── dpv4-int8_nothinking.yaml # 各 benchmark 的 temperature / max_tokens 配置
├── tools/docker/ # Docker 镜像构建上下文
│ ├── Dockerfile.py312 # evalscope-complete-py312 镜像定义
│ ├── bash/ # 构建时内置的入口脚本
│ └── evalscope/ # 构建时内置的源码
├── myread.md # 完整使用手册环境、数据、Docker、参数、结果
├── DOCKER_BUILD.md # Docker 镜像构建实录
└── results/ # 汇总 Excel / CSV 输出目录
```
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## 3. 核心能力
### 3.1 统一入口 `bash/run.py`
一个脚本跑所有 benchmark
```bash
python bash/run.py \
--model DeepSeek-V4-Flash-Int8 \
--api-url http://localhost:30000/v1 \
--dataset-dir /data1/sora/evalscope \
--output-dir /data1/sora/evalscope/output \
--suite official \
--limit none
```
支持 suite
| suite | 说明 |
|-------|------|
| `full` | 全部 benchmark + multi-run |
| `lite` | 快速冒烟 |
| `mid` | 较全子集 |
| `group1/2/3` | 多机组分组 |
| `official` | 腾讯入库标准对比表核心子集 |
### 3.2 thinking 模式
```bash
# 开启 thinkingmax_tokens 按倍数放大
python bash/run.py --suite official --thinking --thinking-max-tokens-scale 2.0
# 或在原 max_tokens 基础上再加 token
python bash/run.py --suite official --thinking --max-tokens-add 32768
```
### 3.3 输出目录结构
```
output/
└── {folder_name}/ # 默认 model_namethinking 时默认 model_name_THINKING
├── {benchmark}/
│ └── seed_{seed}/
│ ├── predictions/
│ ├── reviews/
│ ├── reports/{benchmark}.json
│ └── logs/
└── active_time/ # 真实运行时间累计
results/
└── {folder_name}.xlsx # 汇总表格
```
### 3.4 断点续跑
- 通过 `perf_backup.py` 在每次 benchmark 结束后备份 predictions 和 report。
- 再次运行同一 benchmark 时自动恢复,避免重复推理。
- 运行时间通过 `active_time/` 累计kill 后重启不会把等待时间算进去。
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## 4. 快速开始
### 4.1 环境(宿主机)
```bash
conda create -n evalscope python=3.12 -y
conda activate evalscope
cd /data1/sora/evalscope
pip install -e ./evalscope
```
### 4.2 数据
参考 `myread.md` 第 4 章,从 ModelScope 下载数据集到 `datasets/`
### 4.3 Docker 一键评测
```bash
docker load -i docker/evalscope-complete-py312.tar.gz
docker run -it --rm \
--network host \
-v /data1/sora/evalscope:/opt/evalscope \
-v /data1/models:/opt/models \
-v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock \
evalscope-complete-py312:latest \
bash -c "cd /opt/evalscope && python bash/run.py --suite official --limit none"
```
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## 5. 主要自定义增强
相较于上游 EvalScope本仓库额外增加了
- `--folder-name`:自定义顶层输出文件夹。
- `--thinking` / `--thinking-max-tokens-scale` / `--max-tokens-add`:支持 thinking 模型评测。
- `official` suite对齐腾讯入库标准的 8 个核心 benchmark。
- `active_time` 机制:更准确地测量 benchmark 真实运行时间。
- `perf_backup.py`:支持 kill 后断点续跑。
- `pull_swe_bench_images.py`:支持批量预拉 SWE-bench 镜像。
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## 6. 相关文档
- 完整使用手册:`myread.md`
- Docker 构建实录:`DOCKER_BUILD.md`
- 上游 EvalScope 文档https://evalscope.readthedocs.io/
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## 7. 维护者
- 仓库:`git.meta-stone.net/sora/evalstone.git`
- Docker 镜像:`SoraAmami/evalscope-docker`ModelScope
- 数据集:`SoraAmami/evalscope-datasets`ModelScope