简介
lm-evaluation-harness 提供统一的评测接口与大量预实现的任务集合（如 Hellaswag、LAMBADA 等），支持本地模型、Hugging Face 模型与商业 API 的评测。
主要特性
- 丰富的基准和任务库，覆盖学术与工程常见评测场景。
- 支持多后端（transformers、vLLM、GPT-NeoX 等）与多种部署模式。
- 可配置的评测流水线，便于复现实验与结果对比。
使用场景
- 研究人员进行模型效果对比与论文复现。
- 工程团队对在线/离线模型进行回归测试与基准监控。
- 教学与基准平台构建（例如 Open LLM Leaderboard）。
技术特点
- 提供命令行工具
lm_eval及完善的文档与示例配置文件。 - 支持批处理、并行评测与缓存结果以便重复实验。
- 集成多种结果可视化与上报机制（如 W&B、Zeno、Hugging Face Hub）。