OpenCompass/VLMEvalKit 中API模型的并行评测优化技巧

在大型语言模型评测过程中，如何高效利用API模型进行并行评测是一个关键的技术问题。OpenCompass/VLMEvalKit项目提供了便捷的并行处理方案，本文将深入解析其实现原理和使用方法。

并行评测的核心参数

项目通过--api-nproc参数控制API调用的并行度，该参数具有以下特性：

1. 默认并行度为4，适合大多数API服务的QPS限制
2. 可调整范围取决于API服务商的速率限制和本地计算资源
3. 典型设置值为8-16，在资源充足时可进一步提升

技术实现原理

底层实现采用了多进程并发技术，主要包含以下设计考量：

1. 进程池管理：动态创建指定数量的工作进程
2. 任务分发：采用队列机制均匀分配评测任务
3. 异常处理：具备自动重试和错误隔离机制
4. 资源监控：实时监控CPU/内存使用情况

最佳实践建议

1. 资源平衡：根据本地CPU核心数和API配额合理设置并行度
2. 批次优化：配合--batch-size参数实现请求批处理
3. 限速策略：针对不同API提供商调整合适的QPS参数
4. 日志分析：通过运行日志监控实际并发效果

典型应用场景

该功能特别适合以下场景：

• 大规模模型对比评测
• 多维度指标并行计算
• 跨模型能力评估
• 持续集成环境中的自动化测试

注意事项

1. 过高并行度可能导致API服务拒绝或本地资源耗尽
2. 建议先在小型数据集上测试确定最优参数
3. 不同API服务商可能有特殊的并发限制策略
4. 长时间运行需考虑网络稳定性因素

通过合理配置并行参数，可以显著提升评测效率，特别是在处理海量测试数据时效果更为明显。建议用户根据实际环境和需求进行针对性调优。