如何在lm-evaluation-harness中使用本地数据集

在使用EleutherAI的lm-evaluation-harness项目进行语言模型评估时，许多开发者会遇到需要离线使用数据集的情况。本文将详细介绍如何正确配置本地数据集，避免常见的连接错误。

问题背景

当使用Hugging Face Hub下载数据集后，开发者通常会尝试在lm-evaluation-harness中加载这些本地数据集。然而，即使已经设置了dataset_kwargs参数指向本地路径，系统仍可能尝试连接网络获取数据，导致评估过程中出现连接错误。

解决方案

要强制lm-evaluation-harness使用本地数据集，需要设置环境变量HF_DATASETS_OFFLINE=1。这个环境变量会指示Hugging Face的datasets库工作在离线模式，避免任何网络连接尝试。

具体操作步骤

1. 在运行评估脚本前，先设置环境变量：

   export HF_DATASETS_OFFLINE=1
   

2. 确保数据集已正确下载到本地缓存目录（通常是~/.cache/huggingface/datasets）

3. 在lm-evaluation-harness配置中指定正确的数据集名称和路径

技术原理

Hugging Face的datasets库默认会检查远程仓库是否有更新，即使数据已缓存到本地。设置HF_DATASETS_OFFLINE=1会：

• 跳过版本检查
• 禁用任何网络请求
• 强制使用本地缓存的数据

注意事项

1. 确保本地数据集完整且版本正确
2. 在完全离线的环境中，所有依赖的数据集都必须预先下载
3. 某些需要动态加载的数据可能无法在离线模式下工作

总结

通过设置HF_DATASETS_OFFLINE环境变量，开发者可以确保lm-evaluation-harness完全使用本地数据集进行评估，这在网络受限或需要完全离线工作的环境中特别有用。这种方法简单有效，是处理本地数据集评估的标准实践。