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# EvalScope Docker 评测 SOP（新手版）
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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。
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## 0. 固定目录
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统一使用以下目录，避免宿主机和容器路径混淆：
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```bash
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export EVAL_ROOT=/data1/sora/temp/evalstone
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export IMAGE=evalscope-complete-py312:latest
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export MODEL=DeepSeek-V4-Flash-INT8
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export API_URL=http://127.0.0.1:30000/v1
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```
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重要：EvalScope 会自动在 `--dataset-dir` 后查找 `datasets/`，所以数据位于
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`$EVAL_ROOT/datasets/` 时，必须传 `$EVAL_ROOT`，不能传 `$EVAL_ROOT/datasets`。
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## 1. 检查机器和目录
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```bash
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test -d "$EVAL_ROOT" && echo '代码目录 OK'
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test -d /data1/models/DeepSeek-V4-Flash-INT8 && echo '模型目录 OK'
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docker version
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docker image inspect "$IMAGE" >/dev/null && echo '评测镜像 OK'
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```
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若代码不存在：
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```bash
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git clone https://git.meta-stone.net/sora/evalstone.git "$EVAL_ROOT"
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```
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## 2. 下载数据集
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```bash
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mkdir -p "$EVAL_ROOT/datasets"
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modelscope download \
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--repo-type dataset \
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--local_dir "$EVAL_ROOT/datasets" \
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SoraAmami/evalscope-datasets
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```
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验证数据没有多套 `datasets/` 嵌套：
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```bash
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test -d "$EVAL_ROOT/datasets"
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find "$EVAL_ROOT/datasets" -mindepth 1 -maxdepth 1 -type d | head
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test ! -d "$EVAL_ROOT/datasets/datasets" && echo '数据目录结构 OK'
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```
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## 3. 安装/验证 Python 入口
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评测代码内置 EvalScope 源码。宿主机直接运行时：
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```bash
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cd "$EVAL_ROOT"
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python3 -m py_compile bash/run.py
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python3 bash/run.py --help
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```
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Docker 中运行时，使用 `/opt/evalscope`，不要使用不存在的 `/workspace/evalscope`。
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## 4. 启动并验证模型
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```bash
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bash /data1/yy/deploy_dsv4.sh int8 30000
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```
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验证 OpenAI API：
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```bash
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curl -sS "$API_URL/models"
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```
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必须能看到模型列表。若 `/health` 返回空响应但 `/v1/models` 正常，以 `/v1/models` 为准。
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## 5. 准备代码执行 sandbox
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humaneval 和 bigcodebench 需要 Docker sandbox：
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```bash
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docker pull python:3.11-slim
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docker pull bigcodebench/bigcodebench-evaluate:latest
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cd "$EVAL_ROOT"
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docker build -t bigcodebench-sandbox:latest -f - . <<'EOF'
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FROM bigcodebench/bigcodebench-evaluate:latest
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ENTRYPOINT []
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CMD ["tail", "-f", "/dev/null"]
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EOF
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```
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## 6. Docker 运行评测容器
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```bash
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mkdir -p "$EVAL_ROOT/output"
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docker run --rm --network host \
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-v "$EVAL_ROOT:/opt/evalscope" \
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-v /data1/models:/opt/models:ro \
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-v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock \
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"$IMAGE" bash -lc '
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cd /opt/evalscope
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python3 bash/run.py --help
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'
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```
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关键路径规则：
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- 宿主机 `$EVAL_ROOT` 对应容器 `/opt/evalscope`
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- 容器内数据目录是 `/opt/evalscope/datasets`
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- `--dataset-dir` 填 `/opt/evalscope`
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- `--tokenizer-path` 填 `/opt/models/DeepSeek-V4-Flash-INT8`
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## 7. 先做一条样本 smoke test
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```bash
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docker run --rm --network host \
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-v "$EVAL_ROOT:/opt/evalscope" \
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-v /data1/models:/opt/models:ro \
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-v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock \
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"$IMAGE" bash -lc '
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cd /opt/evalscope
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python3 bash/run.py \
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--model DeepSeek-V4-Flash-INT8 \
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--api-url http://127.0.0.1:30000/v1 \
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--dataset-dir /opt/evalscope \
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--output-dir /opt/evalscope/output_smoke \
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--tokenizer-path /opt/models/DeepSeek-V4-Flash-INT8 \
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--datasets gsm8k \
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--limit 1 \
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--batch-size 1
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'
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```
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smoke test 成功标准：生成 `output_smoke/`，并出现 `reports/gsm8k.json`。
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## 8. Suite 选择
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```text
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full 28 个：完整标准评测
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lite 6 个：快速检查
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mid 13 个：中等规模
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k3 9 个：gpqa_diamond、hle、terminal_bench_v2、browsecomp、
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mcp_atlas、officeqa、deepsearchqa、jobbench、automation_bench
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tencent_hunyuan 当前为空，等清单确认后再启用
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```
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正式运行示例：
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```bash
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python3 bash/run.py \
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--model DeepSeek-V4-Flash-INT8 \
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--api-url http://127.0.0.1:30000/v1 \
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--dataset-dir /data1/sora/temp/evalstone \
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--output-dir /data1/sora/temp/evalstone/output \
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--tokenizer-path /data1/models/DeepSeek-V4-Flash-INT8 \
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--suite lite \
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--limit none \
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--batch-size 4
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```
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也可以覆盖 suite：
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```bash
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python3 bash/run.py --datasets gsm8k,arc --limit none
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```
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## 9. 查看结果
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```bash
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find "$EVAL_ROOT/output" -name '*.json' | sort
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python3 - <<'PY'
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import glob, json
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for f in sorted(glob.glob('/data1/sora/temp/evalstone/output/*/seed_*/reports/*/*.json')):
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d=json.load(open(f))
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print(f, d.get('score', d.get('mean_acc', 'N/A')))
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PY
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```
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## 10. 常见问题
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- `ModuleNotFoundError: evalscope`：使用仓库最新版 `bash/run.py`，或在容器内从 `/opt/evalscope` 执行。
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- 找不到数据：确认 `--dataset-dir` 指向父目录，而不是 `datasets/`。
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- API 连接失败：先执行 `curl http://127.0.0.1:30000/v1/models`。
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- XCCL `shmget errno=17`：检查其他 XPU 任务和残留共享内存，不要未经确认执行全局 `ipcrm`。
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- Docker sandbox 失败：确认已加载 `python:3.11-slim` 和 `bigcodebench-sandbox:latest`。
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- Excel 汇总失败：镜像和宿主机应包含 `openpyxl`；可验证 `python3 -c 'import openpyxl'`。
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## 11. 清理
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只删除本次输出，不删除数据和模型：
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```bash
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rm -rf "$EVAL_ROOT/output_smoke"
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```
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删除 Docker benchmark 镜像前，必须确认没有其他评测任务使用它们。
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