llama-factory eval
时间: 2025-03-30 18:07:41 浏览: 41
### 使用 Llama Factory 进行模型评估
Llama Factory 提供了一个灵活的框架用于训练和微调大型语言模型 (LLMs),同时也支持通过 `eval` 功能对模型性能进行测试和验证。以下是关于如何设置和使用 Llama Factory 中的评估功能的相关说明。
#### 设置评估环境
要运行 Llama Factory 的评估功能,首先需要确保已安装必要的依赖项以及配置好实验环境。可以通过以下命令启动微调流程中的评估部分:
```bash
FORCE_TORCHRUN=1 llamafactory-cli eval examples/evaluation_scripts/evaluate_llama3.yaml
```
上述命令会加载指定的 YAML 配置文件,并基于其中定义的参数执行评估过程[^1]。
#### 定义评估指标
在实际应用中,通常需要自定义一组适合特定任务需求的评价标准。例如,在情感分析场景下可能关注的是分类准确性;而在对话生成领域,则更倾向于考察流畅度、无害性和有用性等因素。为此可以引入 DeepEval 库作为辅助工具之一:
```python
from deepeval.dataset import EvaluationDataset
test_cases = [...] # 替换为自己的测试样例列表
bias_metric = ... # 初始化偏见检测器实例
helpfulness_metric = ... # 实现帮助程度评分逻辑的对象
toxicity_metric = ... # 构建毒性识别组件实体
evaluation_dataset = EvaluationDataset(test_cases=test_cases)
results = evaluation_dataset.evaluate([bias_metric, helpfulness_metric, toxicity_metric])
print(results)
```
此代码片段展示了如何利用外部库构建综合性的评测体系,并将其应用于目标数据集上完成定量分析工作[^2]。
#### 调整超参数优化表现
除了基本的功能实现外,合理调节各类超参也是提升最终效果不可或缺的一环。比如学习率大小、批次数量设定等方面均会对整体成果产生重要影响。因此建议参照官方文档指南或者社区分享的最佳实践案例来进行针对性改进尝试。
---
###
阅读全文
相关推荐

















