# EvalScope Docker 评测 SOP（新手版）

本文档以 P800-02 为例，假设模型已经由 `/data1/yy/deploy_dsv4.sh` 部署为 OpenAI 兼容 API。

## 0. 固定目录

统一使用以下目录，避免宿主机和容器路径混淆：

```bash
export EVAL_ROOT=/data1/sora/temp/evalstone
export IMAGE=evalscope-complete-py312:latest
export MODEL=DeepSeek-V4-Flash-INT8
export API_URL=http://127.0.0.1:30000/v1
```

重要：EvalScope 会自动在 `--dataset-dir` 后查找 `datasets/`，所以数据位于
`$EVAL_ROOT/datasets/` 时，必须传 `$EVAL_ROOT`，不能传 `$EVAL_ROOT/datasets`。

## 1. 检查机器和目录

```bash
test -d "$EVAL_ROOT" && echo '代码目录 OK'
test -d /data1/models/DeepSeek-V4-Flash-INT8 && echo '模型目录 OK'
docker version
docker image inspect "$IMAGE" >/dev/null && echo '评测镜像 OK'
```

若代码不存在：

```bash
git clone https://git.meta-stone.net/sora/evalstone.git "$EVAL_ROOT"
```

## 2. 下载数据集

```bash
mkdir -p "$EVAL_ROOT/datasets"
modelscope download \
  --repo-type dataset \
  --local_dir "$EVAL_ROOT/datasets" \
  SoraAmami/evalscope-datasets
```

验证数据没有多套 `datasets/` 嵌套：

```bash
test -d "$EVAL_ROOT/datasets"
find "$EVAL_ROOT/datasets" -mindepth 1 -maxdepth 1 -type d | head
test ! -d "$EVAL_ROOT/datasets/datasets" && echo '数据目录结构 OK'
```

## 3. 安装/验证 Python 入口

评测代码内置 EvalScope 源码。宿主机直接运行时：

```bash
cd "$EVAL_ROOT"
python3 -m py_compile bash/run.py
python3 bash/run.py --help
```

Docker 中运行时，使用 `/opt/evalscope`，不要使用不存在的 `/workspace/evalscope`。

## 4. 启动并验证模型

```bash
bash /data1/yy/deploy_dsv4.sh int8 30000
```

验证 OpenAI API：

```bash
curl -sS "$API_URL/models"
```

必须能看到模型列表。若 `/health` 返回空响应但 `/v1/models` 正常，以 `/v1/models` 为准。

## 5. 准备代码执行 sandbox

humaneval 和 bigcodebench 需要 Docker sandbox：

```bash
docker pull python:3.11-slim
docker pull bigcodebench/bigcodebench-evaluate:latest
cd "$EVAL_ROOT"
docker build -t bigcodebench-sandbox:latest -f - . <<'EOF'
FROM bigcodebench/bigcodebench-evaluate:latest
ENTRYPOINT []
CMD ["tail", "-f", "/dev/null"]
EOF
```

## 6. Docker 运行评测容器

```bash
mkdir -p "$EVAL_ROOT/output"
docker run --rm --network host \
  -v "$EVAL_ROOT:/opt/evalscope" \
  -v /data1/models:/opt/models:ro \
  -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock \
  "$IMAGE" bash -lc '
    cd /opt/evalscope
    python3 bash/run.py --help
  '
```

关键路径规则：

- 宿主机 `$EVAL_ROOT` 对应容器 `/opt/evalscope`
- 容器内数据目录是 `/opt/evalscope/datasets`
- `--dataset-dir` 填 `/opt/evalscope`
- `--tokenizer-path` 填 `/opt/models/DeepSeek-V4-Flash-INT8`

## 7. 先做一条样本 smoke test

```bash
docker run --rm --network host \
  -v "$EVAL_ROOT:/opt/evalscope" \
  -v /data1/models:/opt/models:ro \
  -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock \
  "$IMAGE" bash -lc '
    cd /opt/evalscope
    python3 bash/run.py \
      --model DeepSeek-V4-Flash-INT8 \
      --api-url http://127.0.0.1:30000/v1 \
      --dataset-dir /opt/evalscope \
      --output-dir /opt/evalscope/output_smoke \
      --tokenizer-path /opt/models/DeepSeek-V4-Flash-INT8 \
      --datasets gsm8k \
      --limit 1 \
      --batch-size 1
  '
```

smoke test 成功标准：生成 `output_smoke/`，并出现 `reports/gsm8k.json`。

## 8. Suite 选择

```text
full             28 个：完整标准评测
lite              6 个：快速检查
mid              13 个：中等规模
k3                 9 个：gpqa_diamond、hle、terminal_bench_v2、browsecomp、
                       mcp_atlas、officeqa、deepsearchqa、jobbench、automation_bench
tencent_hunyuan    当前为空，等清单确认后再启用
```

正式运行示例：

```bash
python3 bash/run.py \
  --model DeepSeek-V4-Flash-INT8 \
  --api-url http://127.0.0.1:30000/v1 \
  --dataset-dir /data1/sora/temp/evalstone \
  --output-dir /data1/sora/temp/evalstone/output \
  --tokenizer-path /data1/models/DeepSeek-V4-Flash-INT8 \
  --suite lite \
  --limit none \
  --batch-size 4
```

也可以覆盖 suite：

```bash
python3 bash/run.py --datasets gsm8k,arc --limit none
```

## 9. 查看结果

```bash
find "$EVAL_ROOT/output" -name '*.json' | sort
python3 - <<'PY'
import glob, json
for f in sorted(glob.glob('/data1/sora/temp/evalstone/output/*/seed_*/reports/*/*.json')):
    d=json.load(open(f))
    print(f, d.get('score', d.get('mean_acc', 'N/A')))
PY
```

## 10. 常见问题

- `ModuleNotFoundError: evalscope`：使用仓库最新版 `bash/run.py`，或在容器内从 `/opt/evalscope` 执行。
- 找不到数据：确认 `--dataset-dir` 指向父目录，而不是 `datasets/`。
- API 连接失败：先执行 `curl http://127.0.0.1:30000/v1/models`。
- XCCL `shmget errno=17`：检查其他 XPU 任务和残留共享内存，不要未经确认执行全局 `ipcrm`。
- Docker sandbox 失败：确认已加载 `python:3.11-slim` 和 `bigcodebench-sandbox:latest`。
- Excel 汇总失败：镜像和宿主机应包含 `openpyxl`；可验证 `python3 -c 'import openpyxl'`。

## 11. 清理

只删除本次输出，不删除数据和模型：

```bash
rm -rf "$EVAL_ROOT/output_smoke"
```

删除 Docker benchmark 镜像前，必须确认没有其他评测任务使用它们。

## 12. Benchmark 与环境矩阵

当前 `full` 套件共 28 项：

| 类型 | 数量 | Benchmark | 环境要求 |
|---|---:|---|---|
| Multi-run | 8 | humaneval、live_code_bench、aime24、aime25、aime26、hmmt26、imo_answerbench、gpqa_diamond | 普通 API；humaneval 另需代码 sandbox |
| Single-run | 18 | bigcodebench、bfcl_v3、competition_math、gsm8k、hle、super_gpqa、arc、bbh、cmmlu、drop、hellaswag、mmlu、mmlu_pro、simple_qa、trivia_qa、winogrande、openai_mrcr、longbench_v2 | 普通 API；bigcodebench 另需代码 sandbox；长文本项目需要 tokenizer |
| Agent | 2 | tau2_bench、general_fc | API、judge API 和工具/Agent 配置 |

套件数量：`full=28`、`lite=6`、`mid=13`、`k3=9`。`tencent_hunyuan` 已预留入口，具体清单确认后再启用。

## 13. 环境构建代码索引

仓库中已有以下环境脚本和说明：

| 环境 | 构建/加载代码 |
|---|---|
| EvalScope 主镜像 | `DOCKER_BUILD.md`、`DOCKER_README.md` |
| BigCodeBench sandbox | 本文第 5 节的 Dockerfile；`Dockerfile.withcode` |
| Humaneval | `bash/run.py` 的 `SANDBOX_CONFIGS`，使用 `python:3.11-slim` |
| SWE-bench 镜像 | `bash/load_swe_images.sh`、`bash/save_swe_images.sh` |
| Terminal Bench | `bash/images_load/preload_terminal_bench_images.sh` |
| Docker 镜像清理 | `bash/cleanup_docker_images.sh` |
| SWE 镜像诊断 | `bash/diagnose_swe_images.py` |

构建代码 sandbox：

```bash
cd "$EVAL_ROOT"
docker pull bigcodebench/bigcodebench-evaluate:latest
docker build -t bigcodebench-sandbox:latest -f - . <<'EOF'
FROM bigcodebench/bigcodebench-evaluate:latest
ENTRYPOINT []
CMD ["tail", "-f", "/dev/null"]
EOF
```

加载 SWE-bench 镜像：

```bash
bash bash/load_swe_images.sh "$EVAL_ROOT/docker/swe_images"
```

加载 Terminal Bench 镜像：

```bash
bash bash/images_load/preload_terminal_bench_images.sh
```

## 14. 全量启动与状态检查

全量任务会运行 Multi-run 重复次数，预计需要很长时间。建议后台启动：

```bash
nohup docker run --rm --name evalscope_full \
  --network host \
  -v "$EVAL_ROOT:/opt/evalscope" \
  -v /data1/models:/opt/models:ro \
  -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock \
  "$IMAGE" bash -lc '
    cd /opt/evalscope && python3 bash/run.py \
      --model DeepSeek-V4-Flash-INT8 \
      --api-url http://127.0.0.1:30000/v1 \
      --dataset-dir /opt/evalscope \
      --output-dir /opt/evalscope/output_full \
      --tokenizer-path /opt/models/DeepSeek-V4-Flash-INT8 \
      --suite full --limit none --batch-size 4
  ' >/tmp/evalscope_full.log 2>&1 &
```

状态检查：

```bash
docker ps --filter name=evalscope_full
tail -f /tmp/evalscope_full.log
find "$EVAL_ROOT/output_full" -name '*.json' | sort
```