EvalScope是由阿里巴巴魔搭社区ModelScope推出的开源模型评估与性能基准测试框架专为大语言模型LLM和多模态模型提供统一、系统化的性能评估方案支持从基础能力到复杂场景的全链路评估。一、核心功能与特点1. 多维度评测覆盖内置权威数据集集成MMLU、CMMLU、C-Eval、GSM8K、ARC、HellaSwag等数十种权威评测数据集覆盖中英文知识问答、数学推理、常识判断、代码生成等多个方向。多模态支持不仅支持纯文本大模型还能评估多模态模型、Embedding模型、Reranker模型和CLIP模型。复杂场景评估支持RAG端到端评估、Agent能力评估等复杂应用场景。2. 灵活的评估模式单模型评估模式Single快速诊断模型在特定任务上的表现。基线对比模式Pairwise-Baseline将目标模型与预设基线模型进行对比直观展示优势与不足。全模型横向对比模式Pairwise-All支持多个模型间的两两对比生成全面性能排名。竞技场模式通过模拟模型对战方式让模型在相同任务上直接竞争结果更贴近实际应用表现。3. 全链路评估能力模型能力评估客观题自动判分主观题通过评审模型辅助判定。部署性能测试提供推理吞吐量、响应时延等关键指标的测试工具评估模型在实际部署中的实用性。压力测试支持高并发场景下的模型性能压测确保生产环境稳定性。4. 自动化与可视化自动化流程支持批量评估与日志记录减少人工干预。可视化报告生成详细评估报告通过图表展示模型在各维度的表现便于快速定位优势与不足。结果对比支持历史结果对比追踪模型迭代过程中的性能变化。二、架构与技术优势1. 模块化架构模型适配器将特定模型输出转换为框架所需格式支持API调用模型和本地运行模型。数据适配器对输入数据进行转换和处理满足不同评估需求和格式。评估后端集成Native、OpenCompass、VLMEvalKit、RAGEval等多种后端支持从单模态到多模态的全链路能力。性能评估器测量模型推理服务性能包括性能测试、压力测试、报告生成和可视化。2. 技术优势统一接入接口对不同类型的模型提供统一调用方式兼容HuggingFace、本地部署模型及API远程调用。高度自动化实现评测任务全自动执行包括客观题自动打分、复杂问题使用评审模型辅助判定结果等。可扩展性强支持自定义数据集、自定义评估指标和自定义评估流程。与训练框架无缝集成与ms-SWIFT训练框架深度整合实现训练-评估一体化流程。对比维度EvalScopeOpenCompass模型支持支持LLM、多模态、Embedding等多种模型主要支持LLM评估范围从基础能力到RAG、Agent等复杂场景主要关注基础能力部署性能测试提供吞吐量、时延等关键指标测试无专门性能测试自定义能力支持自定义Schema、权重分配配置相对固定与训练框架集成与ms-SWIFT深度整合独立框架易用性提供更简洁的API和可视化配置相对复杂快速安装pipinstallevalscope# 安装基础版本按需安装扩展功能pipinstall-e.[opencompass]# OpenCompass后端pipinstall-e.[vlmeval]# 多模态评估pipinstall-e.[rag]# RAG评估pipinstall-e.[perf]# 性能压测基础使用流程单模型评估示例evalscopeeval\--model/path/to/your/model\--generation-config{max_new_tokens:2048,chat_template_kwargs:{enable_thinking: false}}\--datasetsgsm8k\--limit5模型性能压测示例evalscope perf\--modelQwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct\--datasetopenqa\--number20\--parallel2\--limit5\--nameqwen2.5-openqa\--temperature0.9\--apilocal自定义评测指数fromevalscope.collectionsimportCollectionSchema,DatasetInfo# 定义业务导向的评测Schemarag_schemaCollectionSchema(namerag_assist_index,datasets[DatasetInfo(namechinese_simpleqa,weight0.3),# 知识问答能力DatasetInfo(nameaa_lcr,weight0.3),# 长文本检索能力DatasetInfo(nameifeval,weight0.4),# 指令遵循能力])# 使用加权采样器生成测试集fromevalscope.collectionsimportWeightedSampler samplerWeightedSampler(rag_schema)sampled_datasampler.sample(100)# 采样100条数据实践技巧数据集管理EvalScope支持从魔搭社区自动下载数据集也可指定本地数据集路径evalscopeeval\--model/path/to/model\--datasetsgsm8k\--dataset-args{gsm8k:{local_path:/path/to/local/data/gsm8k}}\--work-dir /path/to/results可视化分析评估结果可导出为JSONL格式使用Streamlit可视化streamlit run viz.py -- --review-file results/battle.jsonl --category-file results/category_mapping.yaml业务场景定制企业级RAG助手评估通过自定义Schema按业务需求分配权重如知识准确性30%、长文本理解30%、指令遵循40%。多模态RAG评估结合Ragas框架评估模型在图文混合内容中的表现包括忠实度、相关度和正确性等指标。