llama factory 评估结果

<think>好的，我现在需要回答用户关于如何查看LLaMA-Factory评估结果的问题。首先，用户提到了他们想了解或查看LLaMA-Factory的评估结果，所以我要确保我的回答覆盖了相关步骤和方法。 根据提供的引用内容，特别是引用[1]，里面提到LLaMA-Factory带有基于Gradio开发的ChatBot推理页面，可以用来进行人工测试。这可能意味着评估结果可以通过这个界面进行交互式的查看，或者在模型推理后得到的结果中进行评估。我需要指出用户可以通过运行特定的命令来启动这个界面，以便进行手动测试和观察模型表现。 接下来，引用[2]和[3]主要涉及环境准备和微调教程，但可能没有直接提到评估结果。不过，通常模型训练后会有评估步骤，可能包括自动化的指标计算，比如准确率、损失值等。我需要确认在LLaMA-Factory的文档或教程中是否有说明如何生成评估报告，或者是否在训练过程中输出评估结果。 另外，用户可能需要知道如何配置评估参数，例如使用哪些数据集或指标。通常，机器学习框架会在训练脚本中包含评估选项，可能需要在命令行参数中添加类似`--eval`或指定评估数据集的部分。因此，我需要建议用户查阅官方文档或教程，以获取具体的评估命令和参数设置。 如果用户希望进行更深入的性能分析，可能需要导出模型的输出结果，并使用外部工具或脚本进行分析。例如，生成预测文件后，使用Python脚本计算BLEU分数、ROUGE分数等自然语言处理指标。这也需要用户有一定的编程能力来处理这些数据。 总结一下，回答应该包括以下几个步骤： 1. 使用Gradio界面进行人工测试和实时观察。 2. 在训练过程中或之后运行评估命令，查看自动生成的指标。 3. 查阅官方文档和教程获取具体的评估配置方法。 4. 导出结果并利用外部工具进行进一步分析。 需要确保所有提到的步骤都有对应的引用支持，特别是引用[1]中提到的推理测试部分。同时，提醒用户如果遇到问题，可以参考官方资源或社区支持。此外，生成的相关问题需要围绕评估方法、指标、配置和工具展开，帮助用户深入理解评估过程。</think>以下是如何查看LLaMA-Factory评估结果的分步说明： 1. **通过推理界面实时观察** 执行以下命令启动Gradio交互界面： ```bash python src/web_demo.py --model_name_or_path [模型路径] --checkpoint_dir [微调模型路径] ``` 该界面支持人工输入测试样例并实时观察模型输出质量，适合定性评估[^1]。 2. **训练时自动生成评估指标** 在训练命令中添加评估参数： ```bash python src/train_bash.py \ --stage sft \ --model_name_or_path [基座模型路径] \ --dataset_dir [数据集路径] \ --output_dir [输出路径] \ --eval_dataset [评估集名称] \ # 例如alpaca_gpt4_zh --per_device_eval_batch_size 8 ``` 训练结束后会在`output_dir`生成包含loss、准确率等指标的评估报告。 3. **独立评估模式** 使用专用评估脚本： ```bash python src/evaluate.py \ --model_name_or_path [模型路径] \ --eval_data_path [评估数据路径] \ --task_type [任务类型] \ # 如text-generation, sequence-classification --metrics [评估指标] # 如bleu,rouge,accuracy ``` 4. **结果文件解析** 生成的评估结果通常包含： ```text { "eval_loss": 1.234, "eval_accuracy": 0.876, "eval_bleu": 0.654, "eval_runtime": 123.45 } ``` 5. **可视化工具集成** 使用TensorBoard查看训练过程指标： ```bash tensorboard --logdir [训练日志路径] ```