OpenAI Simple-Evals项目HealthBench评测环境配置问题解析

在OpenAI的Simple-Evals项目中，HealthBench作为医疗领域的评测基准，在实际运行过程中可能会遇到Azure凭证验证问题。本文将深入分析该问题的技术背景，并提供完整的解决方案。

问题现象分析

当用户尝试运行HealthBench评测时，系统会提示缺少Azure存储凭证。错误信息显示容器未被标记为公开访问，因此需要以下三种认证方式之一：

1. 使用az login命令登录Azure账户
2. 设置AZURE_STORAGE_KEY环境变量
3. 创建服务主体并配置相关环境变量

根本原因

HealthBench默认从Azure Blob存储加载评测数据集，这些数据集存储在非公开容器中。项目使用blobfile库进行文件访问，该库需要有效的Azure认证才能访问受保护的存储资源。

解决方案详解

方案一：本地文件替代方案（推荐）

1. 手动下载数据集文件：

   • healthbench主评测集
   • hard难度子集
   • consensus共识数据集

2. 修改评测脚本： 在healthbench_eval.py中，将原有的Azure Blob存储URL替换为本地文件路径：

   # 原始配置
   INPUT_PATH = "azure_blob_url"
   # 修改为
   INPUT_PATH = "./local_path/oss_eval.jsonl"
   

3. 注意事项：

   • 此方案适用于healthbench、healthbench_hard和healthbench_consensus评测
   • healthbench_meta评测可能仍会遇到LLM格式评分问题，需要额外处理

方案二：配置Azure认证（适合需要持续集成场景）

1. 安装Azure CLI工具：

   curl -sL https://aka.ms/InstallAzureCLIDeb | sudo bash
   

2. 登录Azure账户：

   az login
   

3. 环境变量配置（任选其一）：

   • 设置存储账户密钥：

     export AZURE_STORAGE_KEY=<your_storage_key>
     

   • 或配置服务主体：

     az ad sp create-for-rbac --name <service_principal_name>
     export AZURE_CLIENT_ID=<client_id>
     export AZURE_CLIENT_SECRET=<client_secret>
     export AZURE_TENANT_ID=<tenant_id>
     

技术建议

1. 对于本地开发环境，推荐使用本地文件方案，避免复杂的云服务配置
2. 生产环境建议采用服务主体认证，安全性更高
3. 注意检查文件路径权限问题，确保Python进程有足够的读取权限
4. 对于meta评测的格式问题，建议检查模型输出是否符合评测要求的JSON结构

总结

OpenAI Simple-Evals项目的HealthBench评测在数据访问层设计了Azure云存储集成，但在实际使用中可能带来配置复杂度。通过本文提供的本地文件替代方案，开发者可以快速搭建评测环境，而无需深入Azure云服务配置。对于需要云集成的场景，合理的认证配置也能确保评测流程的顺畅运行。