ELL项目中的Evaluation功能使用注意事项
2025-06-05 08:56:01作者:温艾琴Wonderful
在ELL项目的Studio界面中,Evaluation功能提供了一个快速入门的示例代码,但这个示例实际上存在一个参数冲突问题。本文将详细分析这个问题,并给出正确的使用方法。
问题分析
原示例代码同时设置了dataset
和n_evals
两个参数,这在当前版本的ELL框架中是不允许的。框架的设计逻辑要求这两个参数只能二选一:
dataset
参数:用于指定一个固定的测试数据集n_evals
参数:用于指定随机生成的测试数据数量
这种设计选择体现了框架对明确测试意图的要求,避免开发者混淆固定测试和随机测试两种不同的评估方式。
正确的使用方法
根据框架要求,正确的Evaluation初始化应该采用以下两种方式之一:
- 使用固定数据集:
eval = Evaluation(
name="basic-eval",
dataset=[{"input": "Hello", "expected": "Hi there!"}],
metrics={"score": metric}
)
- 使用随机生成数据:
eval = Evaluation(
name="basic-eval",
n_evals=10,
metrics={"score": metric}
)
框架设计思考
这种强制二选一的设计体现了良好的API设计原则:
- 明确性:避免了测试数据来源的歧义
- 单一职责:每种评估方式都有明确的用途
- 可维护性:简化了框架内部的逻辑处理
最佳实践建议
在实际项目中使用Evaluation功能时,建议:
- 对于确定性测试,使用固定数据集方式
- 对于模型鲁棒性测试,使用随机生成方式
- 在团队协作中,明确标注使用的评估方式
这个问题已经在项目的最新版本中得到修复,开发者现在可以按照文档示例正确使用Evaluation功能了。
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