FlagEval

FlagEval是什么

FlagEval是由北京智源人工智能研究院推出的大模型评测体系及开放平台。它旨在建立科学、公正、开放的评测基准、方法和工具集，协助研究人员全方位评估基础模型及训练算法的性能。FlagEval采用“能力-任务-指标”三维评测框架，从多个维度全面评估大模型的认知能力。目前，该平台已覆盖自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、音频和多模态领域，支持多种任务和指标。

FlagEval的主要功能

多维度评测：FlagEval能够对AI大模型从性能、准确性、效率等多个维度进行全面评估。其评测范围涵盖30多种能力、5种任务和4大类指标，包含超过600个评测维度。
支持多种模型和框架：该平台支持多种AI框架，如PyTorch和MindSpore，并兼容多种硬件架构，包括NVIDIA、昇腾、寒武纪和昆仑芯等。
开放性和标准化：FlagEval提供标准化的评测服务，确保不同模型在同一标准下进行公平比较。同时，它也是一个开源的评测工具包，用户可以根据需求进行定制。
可视化结果呈现：评测结果通过可视化方式呈现，帮助用户直观了解模型性能。
多模态支持：FlagEvalMM作为其多模态评测框架，能够全面评估处理文本、图像、视频等多种模态的模型。

FlagEval的使用步骤

准备模型和代码：根据FlagEval的要求，准备模型文件、代码及相关配置文件。例如，在CV领域，需要提供模型的基本信息，如输入图像的预处理参数和任务相关的批处理大小。
安装FlagEval-Serving工具：通过安装该工具，用户可以上传模型、代码和数据等待评测的文件。
上传模型与代码：在FlagEval平台上点击“上传模型 & 代码”获取token，然后使用命令行工具上传模型。
创建评测任务：在评测任务列表页面，点击“创建评测”，填写相关参数，如评测领域、模型名称、描述、评测任务、镜像选择、卡型选择等。
提交评测：完成上述设置后，提交评测任务，平台将自动运行评测流程。
查看结果：评测完成后，用户可以在平台上查看详细的评测结果，包括性能指标、可视化图表等。

FlagEval的产品价格

FlagEval作为一个开源的评测平台，目前未明确提及具体的收费模式。它主要面向研究人员、开发者和企业，提供免费的评测服务。然而，对于一些高级功能或定制化服务，可能需要根据具体需求与智源研究院进一步沟通。

FlagEval的使用场景

学术研究：研究人员可以利用FlagEval评估不同模型的性能，优化研究方向。
模型开发：开发者可以通过评测结果选择适合的模型架构和技术路径。
企业应用：企业可以使用FlagEval评估内部模型或第三方模型的性能，以支持业务决策。
多模态应用：在多模态领域，FlagEval能够评估模型在处理文本、图像、视频等任务上的表现。
国际模型比较：FlagEval覆盖全球800多个开闭源模型，支持跨国模型的性能对比。

FlagEval的常见问题和回答

如何上传模型？
- 首先，用户需要在FlagEval平台上点击“上传模型 & 代码”获取token，然后使用命令行工具上传模型。
- 不同领域的模型需要满足特定的目录结构和接口规范，具体要求可以参考平台的文档。
FlagEval支持哪些硬件架构？
- 目前，FlagEval支持多种硬件架构，包括NVIDIA的A100、A800、V100、T4，寒武纪的MLU370-X8，昆仑芯的R300，以及昇腾的910A等。
FlagEval的评测结果如何呈现？
- 评测结果通过可视化方式呈现，用户可以在平台上查看详细的性能指标、图表和分析报告。
FlagEval是否支持多模态模型评测？
- 是的，FlagEval支持多模态模型的评测。其多模态评测框架FlagEvalMM能够全面评估处理文本、图像、视频等多种模态的模型。
FlagEval是否开源？
- 是的，FlagEval是一个开源的评测工具包，用户可以在GitHub上找到其开源代码。
FlagEval是否支持自定义评测任务？
- 目前，FlagEval主要提供标准化的评测任务，但对于一些特殊需求，用户可以与智源研究院沟通，探索定制化