modelscope/evalscope

A streamlined and customizable framework for efficient large model (LLM, VLM, AIGC) evaluation and performance benchmarking.

解決する課題

EvalScope は、大規模言語モデル (LLMs) やその他の最先端 AI モデルを評価するための統合されたワンストップフレームワークを提供します。個別のベンチマーク、負荷テスト、可視化ツールを手動で実行する必要がなくなり、能力評価、推論パフォーマンスのテスト、結果分析を単一のコマンドラインインターフェースに集約します。

仕組み

EvalScope は、複数の評価バックエンド（OpenCompass、VLMEvalKit、RAGEval など）や組み込みベンチマーク（MMLU、C-Eval、GSM8K など）を統合するオーケストレーション層として機能します。オンライン API（OpenAI 互換）またはローカルのモデルウェイトを使用したモデル評価をサポートしています。エージェント評価では、制御されたマルチターンの AgentLoop を使用し、プラグ可能な戦略と Docker サンドボックスを組み合わせて、モデルの推論軌跡を記録および可視化します。

対象ユーザー

テキスト、視覚、音声、マルチモーダル領域にわたり、モデルの精度、推論能力、推論効率をベンチマークする必要がある AI 開発者や研究者向けに設計されています。

主な特徴

  • 包括的なベンチマーク: 複数のモダリティ（LLM、VLM、Embedding、Reranker）にわたる広範な業界標準ベンチマークを組み込みでサポート。
  • エージェント評価モード: SWE-bench などのベンチマークに対し、完全なトレース記録と可視化を備えたマルチターンエージェントループをサポート。
  • パフォーマンス負荷テスト: Time to First Token (TTFT) や Time Per Output Token (TPOT) などの推論メトリクスを測定するためのツール。
  • インタラクティブなダッシュボード: 多次元的なモデル比較と詳細な予測検査のための React ベースの Web インターフェース。
  • アリーナモード (Arena Mode): モデルを直感的にランク付けするためのペア対戦を有効化。
  • 拡張可能なアーキテクチャ: 開発者がカスタムデータセット、モデル、評価メトリクスを簡単に追加可能。

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