Data-Juicer项目中的自动化评测配置解析

自动化评测概述

在Data-Juicer项目中，自动化评测是一个重要功能，它允许用户对模型训练过程中的检查点进行系统性的评估。通过配置YAML文件，用户可以灵活地定义评测参数，实现对模型性能的持续监控。

评测配置文件详解

评测配置文件采用YAML格式，主要包含以下几个关键部分：

基础配置

• project_name: 项目名称标识符
• model_name: 待评估的模型名称
• cache_dir: 缓存目录路径，用于存储临时文件和中间结果

Megatron-LM配置

这部分配置与Megatron-LM框架相关：

• process_num: 运行Megatron的进程数量
• megatron_home: Megatron-LM框架的根目录路径
• checkpoint_path: 模型检查点存储路径
• tokenizer_type: 当前支持gpt2或sentencepiece两种分词器类型
• vocab_path: 当使用gpt2分词器时，指定词汇表文件路径
• merge_path: 当使用gpt2分词器时，指定合并规则文件路径
• tokenizer_path: 当使用sentencepiece分词器时，指定模型文件路径
• max_tokens: 推理过程中生成的最大token数量
• token_per_iteration: 每次迭代处理的token数量(以十亿为单位)

HELM评估配置

这部分配置与HELM评估框架相关：

• helm_spec_template_path: HELM规范模板文件路径
• helm_output_path: HELM评估结果输出目录
• helm_env_name: HELM运行所需的conda环境名称

使用建议

1. 在配置文件中，所有路径都应使用绝对路径以确保可靠性
2. 根据实际硬件资源合理设置process_num参数，避免内存不足
3. token_per_iteration参数应根据模型大小和显存容量进行调整
4. 建议为不同项目创建独立的cache_dir，避免数据混淆

通过合理配置这些参数，用户可以构建一个完整的模型训练-评估流水线，实现模型性能的自动化监控和比较。