你的 LLM 上线后到底稳不稳4 步完成 OpenCompass 模型一致性评估【免费下载链接】opencompassOpenCompass is an LLM evaluation platform, supporting a wide range of models (Llama3, Mistral, InternLM2,GPT-4,LLaMa2, Qwen,GLM, Claude, etc) over 100 datasets.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/opencompass模型跑了一周同一组测试题重跑分数掉了 2 个点风控场景误报率从 3% 爬到 5%排查半天发现是 tokenizer 版本悄悄升了。是能力真的退步还是抽样波动光靠感觉说不清你需要数据而OpenCompass 模型一致性评估正好给了一条可复现的流水线——固定数据集、固定配置、反复对照外加一轮扰动压测把输出飘没飘从时间、场景两个方向都看一遍。搭好环境配一份模型回归测试配置这节帮你解决装什么、配置改哪几行的问题一下午能弄完。git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/op/opencompass cd opencompass pip install -e .配置面要改的只有三处模型路径换成线上在跑的那个 endpoint 或 checkpoint数据集挑 3~5 个命中你业务的evaluator 指定一致性指标。以循环评估为例仓库里 examples/eval_circular.py 已经把常用客观题数据集包好核心改动就几行把普通数据集替换成对应的CircularDataset配上 evaluator汇总器换成CircularSummarizerd[type] t # 如 CircularMMLUDataset d[eval_cfg][evaluator] {type: CircularEvaluator, circular_pattern: circular}CircularEvaluator 做的事一句话讲清同一批题按固定扰动方案circular生成变体再跑一遍和原始分数对账。汇总器会同时输出acc_origin与perf_circular两列差距越大说明模型越依赖题目表面形式而非题义这就是最直观的跨场景一致性读数。用大模型评估工具的现成配置挑数据集客观题MMLU、CEval、ARC 等拿来跑时间回归题量小、跑得快多轮结果可比业务私有问题jsonl 丢进 opencompass/datasets/custom.py 封装成自定义数据集单次回归不超过 5 个数据集把一轮耗时压到小时级否则你坚持不了一周。跑一次周期性回归验证 LLM 输出稳定性这节帮你解决配置好了怎么跑起来。最小回归就是一条命令python run.py examples/eval_circular.py想做成每日回归用 cron 或 CI 包一层每次把结果归档到固定 station 目录station_path机制见 opencompass/utils/result_station.py日期 × 分数的时间序列就自动沉淀下来对比逻辑是一段十几行的 Python读最近两次结果 json 求差值即可。⏰ 三个执行细节直接决定曲线可不可信temperature、max_out_len等采样参数全程冻结参数漂移比模型更新更常造成分数抖动输出目录名里写进 checkpoint hash 和 tokenizer 版本出事时能追溯连续跑满 2 轮再看趋势单点没有任何统计意义。跑一组扰动压测完成跨场景一致性测试这节帮你解决输入条件稍微一变模型还稳不稳。仓库自带 examples/eval_attack.py用 textfooler 对 prompt 注入微小扰动同义词替换这类攻击前后各测一次准确率直接给出掉分attack dict( attacktextfooler, # 扰动方式 query_budget100, # 扰动预算 prompt_topk1, # 挑表现最好的 prompt 打 )python run.py examples/eval_attack.py结果落在输出的attack/子目录attacklog.txt里明明白白记着三组数字原始准确率、攻击后准确率、掉分。这是线上模型鲁棒性最直接的证据——一个同义词替换就能把答对的题带沟里说明 prompt 还没法直接进生产。判读报告用 3 个阈值捕捉模型漂移这节帮你解决看哪几个数字能判断模型飘了。今天答对明天答错的波动工程上叫输出漂移下面三条判读线可以直接套用经验值建议按自己业务校准一轮时间回归相邻两次运行分差 ≤ 1 分算噪声≥ 2 分必须排查总分持平但单个数据集掉 5 分以上优先查对应领域的数据链路扰动不变性acc_origin与perf_circular差值 3 分说明模型在读形式而不是读题义扰动压测dropped_acc掉分 10 分的 prompt 算脆弱要么锁定 prompt 模板要么加兜底逻辑。分数表在outputs/时间戳/summary/下。嫌肉眼看累就写个小脚本读最近两次 json 打印 diff——这就是一个最小可运行的模型漂移检测实现。上线前自查清单模型版本、tokenizer 版本、prompt 模板已冻结并记录在案每日或每周自动回归已配置结果按时间序列归档循环评估已跑通两列指标差值小于 3 分扰动压测至少完成一轮dropped_acc 记入基线回归掉分 ≥ 2 分的告警阈值已接上通知渠道每次运行都能回溯到具体的 checkpoint 与依赖版本【免费下载链接】opencompassOpenCompass is an LLM evaluation platform, supporting a wide range of models (Llama3, Mistral, InternLM2,GPT-4,LLaMa2, Qwen,GLM, Claude, etc) over 100 datasets.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/opencompass创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 你的 LLM 上线后到底稳不稳？4 步完成 OpenCompass 模型一致性评估
你的 LLM 上线后到底稳不稳4 步完成 OpenCompass 模型一致性评估【免费下载链接】opencompassOpenCompass is an LLM evaluation platform, supporting a wide range of models (Llama3, Mistral, InternLM2,GPT-4,LLaMa2, Qwen,GLM, Claude, etc) over 100 datasets.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/opencompass模型跑了一周同一组测试题重跑分数掉了 2 个点风控场景误报率从 3% 爬到 5%排查半天发现是 tokenizer 版本悄悄升了。是能力真的退步还是抽样波动光靠感觉说不清你需要数据而OpenCompass 模型一致性评估正好给了一条可复现的流水线——固定数据集、固定配置、反复对照外加一轮扰动压测把输出飘没飘从时间、场景两个方向都看一遍。搭好环境配一份模型回归测试配置这节帮你解决装什么、配置改哪几行的问题一下午能弄完。git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/op/opencompass cd opencompass pip install -e .配置面要改的只有三处模型路径换成线上在跑的那个 endpoint 或 checkpoint数据集挑 3~5 个命中你业务的evaluator 指定一致性指标。以循环评估为例仓库里 examples/eval_circular.py 已经把常用客观题数据集包好核心改动就几行把普通数据集替换成对应的CircularDataset配上 evaluator汇总器换成CircularSummarizerd[type] t # 如 CircularMMLUDataset d[eval_cfg][evaluator] {type: CircularEvaluator, circular_pattern: circular}CircularEvaluator 做的事一句话讲清同一批题按固定扰动方案circular生成变体再跑一遍和原始分数对账。汇总器会同时输出acc_origin与perf_circular两列差距越大说明模型越依赖题目表面形式而非题义这就是最直观的跨场景一致性读数。用大模型评估工具的现成配置挑数据集客观题MMLU、CEval、ARC 等拿来跑时间回归题量小、跑得快多轮结果可比业务私有问题jsonl 丢进 opencompass/datasets/custom.py 封装成自定义数据集单次回归不超过 5 个数据集把一轮耗时压到小时级否则你坚持不了一周。跑一次周期性回归验证 LLM 输出稳定性这节帮你解决配置好了怎么跑起来。最小回归就是一条命令python run.py examples/eval_circular.py想做成每日回归用 cron 或 CI 包一层每次把结果归档到固定 station 目录station_path机制见 opencompass/utils/result_station.py日期 × 分数的时间序列就自动沉淀下来对比逻辑是一段十几行的 Python读最近两次结果 json 求差值即可。⏰ 三个执行细节直接决定曲线可不可信temperature、max_out_len等采样参数全程冻结参数漂移比模型更新更常造成分数抖动输出目录名里写进 checkpoint hash 和 tokenizer 版本出事时能追溯连续跑满 2 轮再看趋势单点没有任何统计意义。跑一组扰动压测完成跨场景一致性测试这节帮你解决输入条件稍微一变模型还稳不稳。仓库自带 examples/eval_attack.py用 textfooler 对 prompt 注入微小扰动同义词替换这类攻击前后各测一次准确率直接给出掉分attack dict( attacktextfooler, # 扰动方式 query_budget100, # 扰动预算 prompt_topk1, # 挑表现最好的 prompt 打 )python run.py examples/eval_attack.py结果落在输出的attack/子目录attacklog.txt里明明白白记着三组数字原始准确率、攻击后准确率、掉分。这是线上模型鲁棒性最直接的证据——一个同义词替换就能把答对的题带沟里说明 prompt 还没法直接进生产。判读报告用 3 个阈值捕捉模型漂移这节帮你解决看哪几个数字能判断模型飘了。今天答对明天答错的波动工程上叫输出漂移下面三条判读线可以直接套用经验值建议按自己业务校准一轮时间回归相邻两次运行分差 ≤ 1 分算噪声≥ 2 分必须排查总分持平但单个数据集掉 5 分以上优先查对应领域的数据链路扰动不变性acc_origin与perf_circular差值 3 分说明模型在读形式而不是读题义扰动压测dropped_acc掉分 10 分的 prompt 算脆弱要么锁定 prompt 模板要么加兜底逻辑。分数表在outputs/时间戳/summary/下。嫌肉眼看累就写个小脚本读最近两次 json 打印 diff——这就是一个最小可运行的模型漂移检测实现。上线前自查清单模型版本、tokenizer 版本、prompt 模板已冻结并记录在案每日或每周自动回归已配置结果按时间序列归档循环评估已跑通两列指标差值小于 3 分扰动压测至少完成一轮dropped_acc 记入基线回归掉分 ≥ 2 分的告警阈值已接上通知渠道每次运行都能回溯到具体的 checkpoint 与依赖版本【免费下载链接】opencompassOpenCompass is an LLM evaluation platform, supporting a wide range of models (Llama3, Mistral, InternLM2,GPT-4,LLaMa2, Qwen,GLM, Claude, etc) over 100 datasets.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/opencompass创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考