Перейти к основному содержимому

Исследование архитектуры EvalScope

1. Обзор​

EvalScope — это фреймворк для оценки производительности и качества моделей (LLM, VLM), разработанный в экосистеме ModelScope. Он позиционируется как универсальный инструмент, поддерживающий различные бэкенды оценки.

2. Архитектура (Overall Architecture)​

Архитектура состоит из трех основных слоев:

2.1. Input Layer (Входной слой)​

  • Model Sources: Поддержка как API-моделей (OpenAI, DashScope), так и локальных моделей (через ModelScope/HuggingFace).
  • Datasets: Стандартные бенчмарки (MMLU, GSM8k, OCRBench) и пользовательские датасеты (Custom Data).
  • Data Adapter: Модуль для конвертации входных данных в унифицированный формат фреймворка.

2.2. Core Functions (Ядро)​

  • Multi-backend Evaluation: EvalScope не изобретает велосипед, а выступает как мета-фреймворк, делегируя выполнение специализированным бэкендам:
    • Native: Собственный движок для простых задач.
    • OpenCompass: Для текстовых LLM.
    • VLMEvalKit: Специализированный бэкенд для VLM (поддерживает мультимодальные задачи).
    • RAGAS: Для оценки RAG-систем.
  • Performance Monitoring: Инструменты для замера скорости инференса (TTFT, TPOP, Latency).
  • Model Adapter: Унифицирует интерфейс взаимодействия с различными моделями.

2.3. Output Layer (Выходной слой)​

  • Structured Reports: Генерация отчетов в JSON, CSV, Markdown.
  • Visualization: Интеграция с Gradio, WandB, SwanLab для визуализации результатов.

3. Ключевые идеи для VLMHyperBench​

3.1. Использование VLMEvalKit как бэкенда​

EvalScope использует VLMEvalKit для оценки VLM. Это подтверждает, что для VLM задач имеет смысл не писать все с нуля, а интегрировать существующие мощные инструменты, либо использовать их подходы.

3.2. Registry-based Design (Version 1.0 Refactoring)​

В версии 1.0 EvalScope перешел на реестровую систему компонентов (Benchmarks, Metrics). Это позволяет легко добавлять новые компоненты через декораторы или конфиги, что перекликается с нашей идеей ModelRegistry и BenchmarkRunConfig.

3.3. Performance Evaluation Tool​

EvalScope имеет отдельный модуль для стресс-тестирования инференса. В VLMHyperBench это также важная часть (замер скорости/памяти), которую стоит выделить в отдельный этап или метрику.

3.4. Абстракция Model Adapter​

Наличие Model Adapter позволяет унифицировать вызовы к разным моделям (локальным, API). Это подтверждает правильность нашего подхода с ModelInterface.

4. Сравнение с VLMHyperBench​

ХарактеристикаEvalScopeVLMHyperBench (Prototype)
ЦельУниверсальная оценка всего (LLM, VLM, RAG)Специализация на VLM и документах (OCR, VQA)
ИзоляцияЗависит от бэкенда (часто в одном env)Строгая изоляция через Docker/Singularity
ИнференсАбстрагирован через адаптерыАбстрагирован через ModelInterface (HF/vLLM)
КонфигурацияPython/YAMLCSV/JSON (User Config)
PipelineМонолитный (в рамках одного запуска)Модульный (Stages в разных контейнерах)

5. Вывод​

EvalScope — отличный пример мета-фреймворка. Однако VLMHyperBench имеет уникальное преимущество в строгой изоляции окружения (Docker-per-model) и специализации на документарных задачах, что делает его более подходящим для production-оценки в корпоративных контурах, где важна воспроизводимость и безопасность зависимостей.