解决lm-evaluation-harness评估Hellaswag数据集时的trust_remote_code错误
在使用EleutherAI的lm-evaluation-harness工具进行语言模型评估时,许多开发者在运行Hellaswag等数据集时会遇到一个常见错误:ValueError: Loading this dataset requires you to execute custom code...。这个错误提示我们需要设置trust_remote_code=True参数,但在simple_evaluate接口中并没有直接提供这个选项。
问题本质
这个问题的根源在于HuggingFace数据集的安全机制。某些数据集(如Hellaswag)包含了自定义的加载代码,出于安全考虑,HuggingFace默认不允许直接执行这些远程代码。这实际上是一个合理的安全措施,防止潜在的恶意代码执行。
解决方案
经过技术社区的研究,发现可以通过修改datasets库的全局配置来解决这个问题:
import datasets
datasets.config.HF_DATASETS_TRUST_REMOTE_CODE = True
这个解决方案直接修改了HuggingFace datasets库的底层配置,相当于全局启用了远程代码信任。设置后,lm-evaluation-harness就能正常加载包含自定义代码的数据集了。
技术背景
- 
安全考量:现代机器学习框架越来越重视安全性,特别是当加载来自第三方源的数据或模型时。HuggingFace的这种设计可以防止潜在的代码注入攻击。 
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评估流程:lm-evaluation-harness在评估时会动态加载所需的数据集,而某些基准测试数据集(如Hellaswag)需要特定的预处理代码,这些代码存储在数据集仓库中。 
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配置优先级:直接修改全局配置比通过API参数传递更底层,能确保所有子模块都继承这个设置。 
最佳实践
虽然这个解决方案有效,但在生产环境中使用时需要注意:
- 只在你信任的数据集上启用这个选项
- 可以考虑在评估完成后将配置改回False
- 了解你正在加载的数据集来源和内容
对于需要更高安全性的场景,可以考虑先下载数据集到本地,然后从本地路径加载,这样可以减少远程代码执行的风险。
总结
通过设置HF_DATASETS_TRUST_REMOTE_CODE全局变量,我们解决了lm-evaluation-harness在评估时的数据集加载问题。这个方案不仅适用于Hellaswag数据集,也适用于其他需要执行自定义加载代码的HuggingFace数据集。理解这个问题的本质有助于我们更好地使用现代机器学习工具链,同时保持对安全性的关注。
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