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evalscope

pip install evalscope

backend​

  • Native Backend
  • OpenCompass
    • 提供了更复杂的评测策略和能够支持更广泛的社区模型。
  • VLMEvalKit
    • 支持图像理解、视觉问答等视觉与语言结合的任务。
  • RAGEval
    • 支持 MTEB (Massive Text Embedding Benchmark) 和 CLIP Benchmark。
    • 评测 Embedding 模型、检索器效率及生成质量

service​

端点方法功能
/healthGET健康检查
/api/v1/evalPOST模型评测
/api/v1/perfPOST性能压测
/api/v1/eval/paramsGET评测参数说明
/api/v1/perf/paramsGET压测参数说明
{
  // --- 基本配置 ---
  "api_key": "your-api-key", // str - API 认证密钥 (默认: "EMPTY")
  "api_url": "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1", // str - API 服务地址 (必需, 对开放API模型)
  "model": "qwen-plus", // str - 被测模型名称或标识
  "model_id": "qwen-plus-v1", // str - 模型唯一标识 (可选)

  // --- 数据集配置 ---
  "datasets": [
    // 评测所用数据集 (list of str)
    "gsm8k",
    "mmlu"
  ],
  "limit": 10, // int | float - 评测样本上限 (数值为个数, 小数为比例)
  // dict - 加载数据集时的附加参数 (可选)
  "dataset_args": {
    "gsm8k": {
      // 子集
      "subset_list": ["main"],
      "few_shot_num": 0
    }
  },
  "dataset_dir": "~/.cache/modelscope/hub/datasets", // str - 数据集缓存目录 (可选)
  "repeats": 1, // int - 每个样本重复评测次数 (默认: 1)

  // --- 生成配置 ---
  "generation_config": {
    "max_tokens": 2048, // int - 最多生成 token 数 (默认: 2048)
    "temperature": 0, // float - 采样温度 (默认: 0)
    "top_k": 1, // int - top-k 采样参数 (可选)
    "top_p": 1.0, // float - 核采样参数 (可选)
    "stream": false, // bool - 是否开启流式生成 (可选)
    "timeout": 60 // float - 请求超时时间(秒) (可选)
  },

  // --- 评测与评审流程 ---
  "eval_batch_size": 1, // int - 单批次样本数 (默认: 1)
  "eval_type": "service", // str - 评测类型 (填 api_url 则自动为 service, 默认为自动)
  "judge_strategy": "auto", // str - LLM 评审模式 (auto/single/pairwise，默认为 auto)
  "judge_worker_num": 1, // int - 评审进程数 (默认: 1)
  "judge_model_args": {}, // dict - LLM 评审模型配置 (可选)

  // --- 运行配置 ---
  "seed": 42, // int - 随机种子 (默认: 42)
  "work_dir": "./outputs", // str - 输出目录 (日志、结果等)
  "debug": false, // bool - 是否调试模式 (默认: false)
  "use_cache": "", // str - 已有结果缓存路径 (可选，复用结果)
  // dict - 模型初始化额外参数 (可选)
  "model_args": {
    "default_headers": {
      "X-Custom-Header": "custom-value",
      "X-Request-ID": "eval-12345",
      "X-Tenant-ID": "tenant-001"
    },
    "timeout": 60.0,
    "max_retries": 3
  }
}
# 使用 OpenAI 兼容客户端，直接透传 model_args
self.client = OpenAI(
    api_key=self.api_key,
    base_url=self.base_url,
    **model_args, # <--- 直接透传所有参数
)
  • work_dir=./outputs
    • YYYYMMDD_HHMMSS
  • use_cache
    • 输出目录,
    • 断点续评
    • 强制指定目录

dataset​

eval​

outputs/20251213_141531/
├── configs/          # 任务配置
│   └── task_config_f384e2.yaml
├── logs/             # 评测日志
│   └── eval_log.log
├── predictions/      # 模型预测结果 (原始输出)
│   └── qwen3-vl-4b-instruct/
│       ├── gsm8k_main.jsonl
│       ├── arc_ARC-Easy.jsonl
│       ├── arc_ARC-Challenge.jsonl
│       ├── hellaswag_default.jsonl
│       └── mmlu_*.jsonl (57个子集)
├── reports/          # 评测报告 (汇总分数)
│   └── qwen3-vl-4b-instruct/
│       ├── gsm8k.json
│       ├── arc.json
│       ├── hellaswag.json
│       └── mmlu.json
└── reviews/          # 评分详情 (每道题对错)
    └── qwen3-vl-4b-instruct/
        └── *.jsonl (61个文件)