RepoRadar EvalScope: фреймворк для оценки и бенчмаркинга крупных моделей
EvalScope — это фреймворк для оценки и бенчмаркинга крупных моделей (LLM, VLM, AIGC) с упрощённой настройкой. Он решает задачу проверки производительности и возможностей моделей всего за одну команду, что может быть полезно как исследователям, так и разработчикам.
В отличие от множества других решений, EvalScope фокусируется на легкости использования и расширяемости, позволяя подключать свои модели и API. Это пригодится тем, кто работает с большими языковыми моделями и хочет эффективно проводить тесты. Запуск проекта осуществляется через команду: pip install evalscope, после чего доступно множество возможностей для оценки ваших моделей.
Учти, что проект находится в активной разработке, и в некоторых случаях могут быть ограничения по поддерживаемым API и моделям. Пока что основной упор на Python версии 3.10 и выше.
EvalScope — это универсальная платформа для оценки больших языковых моделей (LLM), разработанная сообществом ModelScope. С её помощью можно легко проводить оценку способностей моделей, тестирование их производительности и визуализацию результатов всего одной командой.
Установка
Для установки EvalScope используй команду:
pip install evalscopeЧтобы получить более детальную информацию о процессе установки, можно обратиться к [содержанию руководства по установке](https://evalscope.readthedocs.io/en/latest/get_started/installation.html).
Основные возможности
- Широкий выбор оценочных benchmarks: Встроенные оценочные benchmarks, такие как MMLU, C-Eval, GSM8K и другие.
- Поддержка многомодальных и многопрофильных моделей: Оценка различных типов моделей, включая LLM, Vision Language Models (VLM), Embedding, ReRanker и AIGC.
- Интеграция с несколькими бэкендами: Бесшовная интеграция с различными оценочными бэкендами, такими как OpenCompass и VLMEvalKit.
- Режим оценки агентов: Проверка разных benchmarks внутри контролируемого многоходового процесса, с возможностью визуализации.
- Тестирование производительности вывода: Мощные инструменты для стресс-тестирования моделей с поддержкой различных метрик.
- Интерактивные отчёты: Веб-дашборд для многомерного сравнения моделей и детального анализа отчетов.
Как запустить проект
После установки, оценку модели можно начать с команды:
evalscope eval --model your-model-name --api-url $OPENAI_API_BASE_URL --api-key $OPENAI_API_KEY --eval-type openai_api --datasets gsm8k --limit 5Это позволяет оценивать модели, совместимые с OpenAI API, без необходимости использования GPU.
Ограничения
Несмотря на широкий функционал, EvalScope может оказаться сложной для новичков в плане настройки и использования, особенно при работе с кастомными датасетами и сложными конфигациями. Некоторые функции могут требовать дополнительной настройки в зависимости от используемой модели или API.
Дополнительная информация
Для более подробного изучения всех возможностей проекта, его функционала и обновлений, можно ознакомиться с [документацией](https://evalscope.readthedocs.io/en/latest/).
Радар проекта: 84 из 100 — зрелый и живой проект
- Импульс 32 ≈ 4 звезды в день
- Темп разработки 100 343 коммита за 12 недель
- Зрелость 100 проекту 2 года, 60 релизов
- Сообщество 86 171 участник, 570 форков
- Свежесть 99 последний коммит — 1 день назад
- Быстрый старт 75 есть: команда установки, сайт/демо, примеры
- Готовность к продакшену 90 релиз v1.15.0, автосборка, тесты
- Безопасность и доверие 100 лицензия Apache-2.0, SECURITY.md, организация
- Документация 100 README 26.9 тыс. знаков, 20 разделов, папка docs
- Экосистема 58 9 подписчиков на обновления, 5 тем
Как считаем
Только открытые данные GitHub на 14.11.2026, без оценок нейросети. Каждая ось — от 0 до 100, итог — среднее.
- Импульс — звёзд в день: за время наших замеров, а пока их нет — за всю жизнь проекта; 200 в день — максимум.
- Темп разработки — коммитов за последние 12 недель; 300 — максимум. Пока GitHub не досчитал статистику, ось не учитывается.
- Зрелость — возраст проекта (3 года — максимум) и число релизов (30 — максимум), поровну.
- Сообщество — участников с коммитами (200 — максимум) и форков (5000 — максимум), поровну.
- Свежесть — дней с последнего коммита: сегодня — 100, полгода и больше или архив — 0.
- Быстрый старт — в README есть команда установки, раздел «быстрый старт» или примеры использования, в репозитории — Docker и папка примеров, у проекта есть сайт или демо.
- Готовность к продакшену — релизы, версия 1.0 и выше, автосборка (GitHub Actions), тесты, лицензия, журнал изменений.
- Безопасность и доверие — открытая лицензия (своя — половина балла), политика безопасности (SECURITY.md), проект организации, правила для участников, не в архиве.
- Документация — объём и структура README, папка docs или сайт, оценка «здоровья сообщества» GitHub.
- Экосистема — звёзды (50 тыс. — максимум), подписчики на обновления (1000 — максимум), темы репозитория.
Открыть на GitHub: modelscope/evalscope →
