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# EvalScope Benchmark Docker 镜像构建实录
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> 本文档记录 `evalscope-complete-py312` Docker 镜像的完整搭建过程、关键参数、踩坑与解决方案，供后续复现和维护参考。
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## 1. 目标
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构建一个**开箱即用**的 Docker 镜像，满足：
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- 基于 Python 3.12
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- 内置 evalscope 源码及全部依赖
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- 除 `swe_bench` 系列外，其他 benchmark 无需再安装任何东西即可运行
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- 支持代码执行 sandbox（humaneval、bigcodebench）
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- 支持 Agent benchmark（tau2_bench、general_fc）
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- 支持 function calling 评测（bfcl_v3）
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- 在国内网络环境下可构建
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## 2. 基础镜像选择
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```dockerfile
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FROM python:3.12-slim-bookworm
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```
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### 2.1 这句话是什么意思？
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`FROM` 是 Dockerfile 的第一条指令，意思是：**我要基于哪个镜像开始构建**。
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`python:3.12-slim-bookworm` 可以拆成三部分：
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| 部分 | 含义 |
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| `python` | 镜像名称，官方 Python 镜像 |
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| `3.12` | Python 版本号 |
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| `slim-bookworm` | 镜像变体标签 |
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`slim` 表示精简版，只保留最基础的东西，体积小。
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`bookworm` 是 Debian 12 的代号，这是 Linux 发行版的一个版本。
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所以整句意思是：**基于官方 Python 3.12 精简版（Debian 12）镜像来构建我们的环境**。
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类比理解：
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> 就像你要装修房子，`FROM` 就是你选择的一套毛坯房。`python:3.12-slim-bookworm` 就是一套已经通了水电（装了 Python 和 pip）、但还没放家具（没装 evalscope 依赖）的毛坯房。
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### 2.2 为什么选择这个镜像？
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- **Python 3.12**：项目主力环境
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- **slim**：体积小，比完整版少几百 MB
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- **bookworm**：Debian 12 稳定，apt 包源丰富
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- **已经包含 pip**：不需要自己装 Python
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## 3. 关键构建参数
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| 参数 | 值 | 说明 |
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| `DEBIAN_FRONTEND=noninteractive` | 环境变量 | 避免 apt 交互式提示 |
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| `PYTHONUNBUFFERED=1` | 环境变量 | Python 输出不缓冲 |
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| `PIP_NO_CACHE_DIR=1` | 环境变量 | 不保留 pip 缓存，减小镜像 |
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| `PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1` | 环境变量 | 不生成 .pyc |
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| `PYTHONPATH=/opt/evalscope/evalscope` | 环境变量 | 解决 editable install 加载问题 |
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| apt 源 | 清华镜像 | 国内加速 |
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| pip 源 | 清华镜像 | 国内加速 |
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| 基础包 | git/wget/curl/build-essential 等 | 编译依赖 |
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| docker.io | apt 安装 | 容器内支持套 Docker 跑 sandbox |
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## 4. Docker 命令参数详解（新手向）
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如果你是 Docker 新手，先把下面几个概念和参数搞懂，后续命令就不难了。
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### 4.1 核心概念
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- **镜像（Image）**：一个只读的模板，相当于一个打包好的环境。比如 `evalscope-complete-py312:latest`。
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- **容器（Container）**：镜像运行起来的实例。你可以把镜像理解为 Class，容器是 Object。
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- **宿主机（Host）**：运行 Docker 的那台物理机/虚拟机。
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- **容器内（Container）**：Docker 容器里面的环境。
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### 4.2 Dockerfile 常用指令
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本项目 `Dockerfile.py312` 里用到的指令：
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| 指令 | 作用 | 示例 |
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|------|------|------|
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| `FROM` | 基础镜像 | `FROM python:3.12-slim-bookworm` |
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| `ENV` | 设置环境变量 | `ENV PYTHONPATH=/opt/evalscope/evalscope` |
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| `RUN` | 执行命令（每行会产生一层镜像） | `RUN pip install ...` |
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| `COPY` | 把宿主机文件复制到镜像里 | `COPY bash/ /opt/evalscope/bash/` |
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| `WORKDIR` | 设置工作目录 | `WORKDIR /opt/evalscope` |
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| `CMD` | 容器启动时默认执行的命令 | `CMD ["/bin/bash"]` |
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### 4.3 `docker build` 参数
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```bash
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docker build -f Dockerfile.py312 -t evalscope-complete-py312:latest .
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```
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| 参数 | 含义 |
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|------|------|
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| `-f Dockerfile.py312` | 指定用哪个 Dockerfile（默认是当前目录的 `Dockerfile`） |
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| `-t evalscope-complete-py312:latest` | 给构建好的镜像打标签，`name:tag` 格式 |
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| `.` | 构建上下文路径，Docker 会把这个目录下的文件传给构建进程 |
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### 4.4 `docker run` 参数
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这是用得最多的命令：
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```bash
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docker run -it --rm \
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--network host \
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-v /data1/sora/evalscope/datasets:/opt/evalscope/datasets \
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-v /data1/sora/evalscope/output:/opt/evalscope/output \
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-v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock \
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evalscope-complete-py312:latest \
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bash -c "cd /opt/evalscope && python bash/run_lite.py ..."
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```
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| 参数 | 含义 |
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|------|------|
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| `docker run` | 创建并启动一个容器 |
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| `-i` | 交互模式，保持 STDIN 打开 |
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| `-t` | 分配一个伪终端，让你能看到彩色输出 |
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| `-it` | 上面两个一起用，几乎必加 |
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| `--rm` | 容器停止后自动删除，避免垃圾容器堆积 |
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| `--network host` | 容器和宿主机共用网络，`localhost` 指向宿主机 |
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| `-v 宿主机路径:容器内路径` | 挂载目录/文件，容器内的改动会反映到宿主机 |
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| `-e KEY=VALUE` | 设置容器内环境变量 |
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| `evalscope-complete-py312:latest` | 要运行的镜像名 |
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| `bash -c "..."` | 容器启动后执行的命令 |
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**挂载参数 `-v` 是本项目的核心**：
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```bash
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-v /data1/sora/evalscope/datasets:/opt/evalscope/datasets
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```
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意思是：把宿主机的 `/data1/sora/evalscope/datasets` 映射到容器内的 `/opt/evalscope/datasets`。这样容器就能读取宿主机上的数据，评测结果也能写回宿主机。
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### 4.5 其他常用命令
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```bash
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# 查看本地镜像
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docker images
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# 查看运行中的容器
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docker ps
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# 查看所有容器（包括停止的）
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docker ps -a
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# 删除镜像
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docker rmi evalscope-complete-py312:latest
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# 删除容器
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docker rm 容器ID
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# 进入正在运行的容器
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docker exec -it 容器ID /bin/bash
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# 加载 tar.gz 镜像
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docker load -i evalscope-complete-py312.tar.gz
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# 导出镜像为 tar.gz
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docker save -o evalscope-complete-py312.tar.gz evalscope-complete-py312:latest
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```
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### 4.6 为什么这个项目不需要 `--gpus all`
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很多 Docker + GPU 的教程会写 `--gpus all`，但**本项目不需要**。
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原因是：
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- evalscope 容器本身只做 API 调用，不跑模型推理。
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- 模型服务（sglang）是在宿主机上启动的。
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- 容器只需要通过网络访问 `http://localhost:30000/v1`。
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所以用 `--network host` 就够了，不需要把 GPU 分配给容器。
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## 5. 构建步骤
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### 5.1 准备构建上下文
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#### `tools/docker/` 这个文件夹里都要放什么？
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```
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tools/docker/
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├── Dockerfile.py312 # 构建配方
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├── evalscope/ # evalscope 源码（从项目根目录同步过来）
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├── bash/ # bash 脚本（从项目根目录同步过来）
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└── tau2-bench/ # tau2-bench 源码（从项目根目录同步过来）
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```
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**为什么需要同步？**
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因为 Docker 构建时只能访问 `tools/docker/` 这个目录下的文件（这叫**构建上下文**）。而项目的源码在 `/data1/sora/evalscope/` 根目录下，所以需要先把需要的部分复制到 `tools/docker/` 里。
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#### `rsync` 命令是什么意思？
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```bash
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rsync -av --delete --exclude='*.log' --exclude='__pycache__' \
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bash/ tools/docker/bash/
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```
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拆开看：
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| 参数 | 含义 |
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|------|------|
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| `rsync` | 文件同步工具 |
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| `-a` | 归档模式，保留文件权限、时间等 |
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| `-v` | 显示同步了哪些文件 |
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| `--delete` | 删除目标目录中源目录没有的文件，保持完全一致 |
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| `--exclude='*.log'` | 不同步 `.log` 日志文件 |
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| `--exclude='__pycache__'` | 不同步 Python 缓存目录 |
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| `bash/` | 源目录（项目根目录的 bash 脚本） |
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| `tools/docker/bash/` | 目标目录（构建上下文中的位置） |
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**用人话讲**：把 `bash/` 里的文件同步到 `tools/docker/bash/`，去掉日志和缓存，并且保证两边完全一样。
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#### 为什么用 rsync 而不用 `cp -r`？
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因为 `cp -r` 只是简单复制，不会删除目标目录里多余的旧文件。如果用 `cp -r`，以前删除的脚本可能还会留在 `tools/docker/bash/` 里，最终被打包进镜像。
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### 5.2 构建镜像
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```bash
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cd /data1/sora/evalscope/tools/docker
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docker build -f Dockerfile.py312 -t evalscope-complete-py312:latest .
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```
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### 5.3 环境是怎么装进 Docker 里的？
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很多新手会问：Python 包是怎么装到镜像里的？答案是：**Dockerfile 里的 `RUN pip install ...` 命令会在构建时执行，把包装到镜像里**。
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整个流程可以概括为：
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```
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毛坯房（python:3.12-slim-bookworm）
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↓
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装修第一层：换国内源、装系统工具（apt）
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↓
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装修第二层：RUN pip install ... 装 Python 包
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↓
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装修第三层：COPY 项目源码进镜像
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↓
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装修第四层：把源码用 pip install -e 安装好
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↓
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装修第五层：设置 PYTHONPATH、权限等收尾工作
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↓
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完工（evalscope-complete-py312:latest 镜像）
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```
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关键步骤对应 Dockerfile 里的这些行：
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| Dockerfile 行 | 作用 |
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|---------------|------|
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| `FROM python:3.12-slim-bookworm` | 选毛坯房 |
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| `RUN apt-get update && apt-get install ...` | 装系统工具 |
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| `RUN pip install openai pandas ...` | 装 Python 包 |
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| `COPY evalscope/ /opt/evalscope/evalscope/` | 复制源码 |
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| `RUN pip install -e /opt/evalscope/evalscope/` | 安装 evalscope 本身 |
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| `ENV PYTHONPATH=/opt/evalscope/evalscope` | 设置环境变量 |
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**`RUN` 和 `COPY` 的区别**：
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- `RUN`：执行命令，比如安装软件
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- `COPY`：复制文件，比如把源码复制进去
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**为什么先 `pip install` 再 `COPY` 源码？**
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因为 Docker 有缓存机制。如果依赖没有变化，只有源码变化，Docker 会直接使用之前装好的依赖层，只重新构建 COPY 和之后的层，节省大量时间。
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### 5.4 导出 tar.gz
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```bash
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docker save -o evalscope-complete-py312.tar.gz evalscope-complete-py312:latest
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md5sum evalscope-complete-py312.tar.gz > evalscope-complete-py312.tar.gz.md5
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```
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## 6. 安装的关键依赖
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### 6.1 evalscope 核心依赖
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```bash
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pip install \
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openai pandas numpy pyyaml requests tqdm \
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tiktoken transformers \
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scikit-learn matplotlib seaborn plotly \
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jieba nltk rouge-score sacrebleu \
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sympy latex2sympy2_extended pillow \
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docker pexpect pytest \
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tabulate rich jsonlines jsonschema \
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langdetect word2number zhconv \
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modelscope pydantic overrides \
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more_itertools pylatexenc \
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rouge-chinese markdown \
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editdistance dotenv docstring_parser \
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colorlog
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```
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### 6.2 Sandbox 支持
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```bash
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pip install evalscope[sandbox] 2>/dev/null || pip install ms-sandbox 2>/dev/null || true
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```
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`ms-sandbox` 是 ModelScope 的 sandbox 实现，用于 humaneval、bigcodebench 的隔离代码执行。
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### 6.3 terminal_bench 依赖
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```bash
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pip install "harbor>=0.8.0,<1.0.0"
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```
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### 6.4 tau2-bench 依赖
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```bash
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pip install \
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fastapi uvicorn psutil loguru \
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||
litellm tenacity deepdiff addict toml
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# 同时把本地 tau2-bench 源码 editable 安装
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pip install -e /opt/evalscope/tools/tau2-bench/ --no-deps
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```
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### 6.5 bigcodebench 评估依赖
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```bash
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||
pip install \
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tree-sitter tree-sitter-python tempdir termcolor wget gradio-client
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||
```
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||
### 6.6 bfcl_v3 依赖
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```bash
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pip install --no-deps bfcl-eval==2025.10.27.1
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pip install \
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anthropic cohere==5.18.0 datamodel-code-generator==0.25.7 \
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||
faiss-cpu==1.11.0 google-genai==1.24.0 mistralai==1.7.0 \
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||
networkx==3.3 numpy==1.26.4 google-search-results \
|
||
rank_bm25 html2text boto3 qwen-agent writer-sdk \
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||
tree-sitter tree-sitter-python tree-sitter-javascript tree-sitter-java
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```
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||
注意：`bfcl-eval` 默认会装 torch，这里用 `--no-deps` 避免把 torch 拉进来，再手动补缺少的依赖。
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### 6.7 其他工具
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```bash
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pip install soundfile openpyxl
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```
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## 7. 踩坑记录
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### 7.1 editable install 加载失败
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**现象**：
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```
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ImportError: cannot import name 'run_task' from 'evalscope' (unknown location)
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```
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**原因**：evalscope 用 `pip install -e /opt/evalscope/evalscope/` 安装后，editable finder 有时不能正确加载 `__init__.py`。
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**解决**：在 Dockerfile 末尾设置 `ENV PYTHONPATH=/opt/evalscope/evalscope`。
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### 7.2 镜像里缺少新脚本
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**现象**：其他机器拉下来跑 `run_group2.py` 报 `No such file or directory`。
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**原因**：Docker 镜像构建后，项目根目录又新增了 `run_group1/2/3.py`、`run_1.py` 等文件，但镜像没有重新构建。
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**解决**：每次修改 bash/ 目录后，必须重新同步到 `tools/docker/bash/`，然后重新 `docker build` 和 `docker save`。
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### 7.3 镜像体积过大
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**现象**：安装 bfcl-eval 默认会拉 torch，镜像暴涨几个 GB。
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||
**解决**：
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```bash
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pip install --no-deps bfcl-eval==2025.10.27.1
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```
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再手动安装缺少的非 torch 依赖。
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### 7.4 litellm 版本冲突
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**现象**：tau2-bench 要求 `litellm>=1.80.15,<1.82.7`，但 bfcl-eval 可能装更高版本。
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**解决**：在 Dockerfile 中显式约束：
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```bash
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pip install "litellm>=1.80.15,<1.82.7" "tenacity>=9.0.0"
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```
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### 7.5 国内网络下载慢/超时
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**现象**：pip、apt、git clone 都很慢。
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**解决**：
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- apt 换清华源
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- pip 换清华源
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- git+https 安装 tau2-bench 时容易失败，改为本地 COPY 源码后 editable 安装
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### 7.6 ModelScope 上传 API 参数错误
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**现象**：
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```
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TypeError: HubApi.upload_file() got an unexpected keyword argument 'model_id'
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```
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**原因**：新版 ModelScope SDK 参数名是 `repo_id`，不是 `model_id`。
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**解决**：
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```python
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api.upload_file(
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||
repo_id='SoraAmami/evalscope-docker',
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||
path_or_fileobj='evalscope-complete-py312.tar.gz',
|
||
path_in_repo='evalscope-complete-py312.tar.gz'
|
||
)
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||
```
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### 7.7 数据集路径重复
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**现象**：`/data1/sora/evalscope/datasets/datasets/` 下又有一层数据。
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**原因**：evalscope 会在 `dataset_dir` 后自动拼 `datasets/`。如果把 `dataset_dir` 指向了已经包含 `datasets/` 的路径，就会重复。
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||
**解决**：始终让 `dataset_dir` 指向 `datasets/` 的父目录。
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### 7.8 运行时缺少 tokenizer
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**现象**：`transformers` 提示 `PyTorch was not found`。
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**原因**：镜像里没有 torch（ intentional，为了减小体积）。
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**影响**：evalscope 的 tokenizer 加载通常只需要 `transformers` 的 tokenizer 部分，实际运行时通过 API 调用模型，不需要本地 PyTorch。该警告可忽略。
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## 8. 镜像验证
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构建完成后，验证镜像内关键组件：
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```bash
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docker run --rm evalscope-complete-py312:latest bash -c "
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||
python -c 'import evalscope; print(evalscope.__file__)' && \
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||
python -c 'import evalscope.api.agent' && \
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||
python -c 'import docker' && \
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||
python -c 'import harbor' && \
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||
python -c 'import tau2' && \
|
||
python -c 'import bfcl_eval' && \
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||
python -c 'import soundfile' && \
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||
ls -la /opt/evalscope/bash/run_1.py /opt/evalscope/bash/run_group*.py
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||
"
|
||
```
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## 9. 三个评测版本
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为了兼顾快速验证和完整评测，提供三个版本：
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| 版本 | 预计时间 | 用途 |
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|------|----------|------|
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| **Lite** | ~2-4h | 快速冒烟，每个能力域 1-2 个 benchmark |
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| **Standard** | ~20-28h | 常规能力评测，覆盖主要 benchmark |
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| **Full** | ~3-5 天 | 完整评测，全部 benchmark + 多次采样 |
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每个版本都覆盖 5 大能力域：代码生成、推理/数学、知识、长上下文、智能体/工具。
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||
### 9.1 Lite 版
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- 代码：`humaneval`
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- 推理/数学：`aime24`、`gsm8k`
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- 知识：`mmlu_pro`、`simple_qa`
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- 长上下文：`longbench_v2`
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- 智能体/工具：`bfcl_v3`
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||
运行：
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```bash
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||
python bash/run_lite.py --model YourModel --api-url http://localhost:30000/v1 --limit 20
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||
```
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### 9.2 Standard 版
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|
||
- 代码：`humaneval`、`live_code_bench`、`bigcodebench`
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- 推理/数学：`aime24`、`aime25`、`aime26`、`hmmt26`、`gsm8k`、`competition_math`、`bbh`、`drop`
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- 知识：`gpqa_diamond`、`mmlu_pro`、`simple_qa`、`super_gpqa`、`mmlu`、`cmmlu`、`arc`、`hellaswag`、`trivia_qa`、`winogrande`
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- 长上下文：`longbench_v2`、`openai_mrcr`
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- 智能体/工具：`tau2_bench`、`general_fc`、`bfcl_v3`
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运行：
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```bash
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python bash/run_standard.py --model YourModel --api-url http://localhost:30000/v1 --limit 100
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```
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### 9.3 Full 版
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覆盖 `run.py` 中全部 benchmark，使用完整数据集和多次采样配置。
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运行：
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```bash
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python bash/run.py --model YourModel --api-url http://localhost:30000/v1 --limit none
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```
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## 10. 文件清单
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```
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tools/docker/
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├── Dockerfile.py312 # 镜像构建定义
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├── evalscope-complete-py312.tar.gz # 导出的镜像
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├── evalscope-complete-py312.tar.gz.md5
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├── deploy.sh # 目标机器部署脚本
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├── export_image.sh # 导出脚本
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├── build_*.log # 构建日志
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└── README.md # 使用说明
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```
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## 11. 重新构建流程
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```bash
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cd /data1/sora/evalscope
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# 1. 同步最新代码
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rsync -av --delete bash/ tools/docker/bash/
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rsync -av --delete evalscope/ tools/docker/evalscope/
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rsync -av --delete tau2-bench/ tools/docker/tau2-bench/
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# 2. 构建
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cd tools/docker
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docker build -f Dockerfile.py312 -t evalscope-complete-py312:latest .
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# 3. 导出
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docker save -o evalscope-complete-py312.tar.gz evalscope-complete-py312:latest
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md5sum evalscope-complete-py312.tar.gz > evalscope-complete-py312.tar.gz.md5
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# 4. 上传到 ModelScope（可选）
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python3 -c "
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from modelscope.hub.api import HubApi
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api = HubApi()
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api.login('ms-3d554a39-6e07-496d-8022-0b0ee64a6389')
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api.upload_file(
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repo_id='SoraAmami/evalscope-docker',
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path_or_fileobj='evalscope-complete-py312.tar.gz',
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path_in_repo='evalscope-complete-py312.tar.gz'
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)
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"
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```
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