如何提交评测结果至排行榜？官方认证流程说明

如何提交评测结果至排行榜？官方认证流程说明

在大模型技术日新月异的今天，一个训练好的模型是否“真正强大”，早已不能靠口头宣称或内部测试说了算。越来越多的研究团队和企业开始将模型送入公开榜单——比如 OpenCompass、C-Eval、MMLU 等——通过标准化评测来“验明正身”。这不仅是技术实力的展示，更是建立行业公信力的关键一步。

但问题来了：怎么才能把你的模型成绩合规、高效地提交上去，并且被官方认可？

很多开发者卡在了最后一步——不是模型不行，而是评测流程混乱、格式不兼容、环境难复现，导致结果无法上榜。更头疼的是，从下载模型、配置依赖、运行推理到生成报告，每一步都可能踩坑，耗时动辄数小时甚至几天。

有没有一种方式，能让人用最少的操作，跑出权威榜单认可的结果？

答案是肯定的。魔搭社区推出的ms-swift + EvalScope + “一锤定音”AI-Mirror 镜像组合，正是为解决这一痛点而生。这套方案不仅打通了从模型加载到结果提交的全链路，还通过容器化封装大幅降低了使用门槛。

评测这件事，为什么不能“随便跑一跑”？

你可能会问：我本地跑个脚本，算出准确率不就行了吗？何必搞得这么复杂？

关键就在于两个字：可比性。

公开排行榜的意义在于横向对比。如果每个人用自己的数据预处理方式、评分逻辑、甚至不同的数据集版本，那分数就失去了参考价值。因此，主流榜单对提交结果有严格要求：

• 必须使用指定的数据集划分；
• 评分必须基于统一规则（如 exact match、F1）；
• 输出文件需遵循特定 JSON schema；
• 推理过程应尽可能避免人工干预，确保可复现。

这就意味着，一次有效的评测不是“跑通就行”，而是要经得起审查。

EvalScope 正是为此设计的开源评测平台。它作为 ms-swift 的默认评测后端，支持超过 100 个主流数据集，涵盖常识推理、数学解题、代码生成、中文理解等多个维度。更重要的是，它的输出格式与 OpenCompass 完全兼容，这意味着你生成的report.json几乎可以直接上传至排行榜系统。

举个例子，只需一条命令：

evalscope run \ --model Qwen/Qwen-7B \ --datasets ceval \ --work_dir ./results/qwen_7b_ceval \ --dry_run False

系统就会自动完成以下动作：
1. 下载 Qwen-7B 模型权重（若未缓存）；
2. 加载 C-Eval 数据集的标准测试集；
3. 执行批量推理并记录预测答案；
4. 调用内置评分器计算各学科子项得分；
5. 生成结构化的report.json和人类可读的details.md报告。

整个过程无需手动编写任何评测代码，所有环节都在受控环境中执行，极大减少了人为误差。

ms-swift：不只是训练框架，更是全流程引擎

很多人知道 ms-swift 是一个用于大模型微调的工具，但它真正的定位远不止于此——它是一个覆盖预训练 → 微调 → 推理 → 评测 → 量化 → 部署全生命周期的一体化框架。

这种“闭环式”设计理念，让它在处理评测任务时具备天然优势。比如，当你想评测一个 LoRA 微调后的模型时，传统做法需要先合并权重再进行推理，步骤繁琐且容易出错。而在 ms-swift 中，这一切可以自动化完成：

from swift import Swift, LoRAConfig, prepare_model_and_tokenizer # 加载基础模型并注入 LoRA model, tokenizer = prepare_model_and_tokenizer('qwen/Qwen-7B') lora_config = LoRAConfig(r=8, target_modules=['q_proj', 'v_proj']) model = Swift.prepare_model(model, lora_config) # 直接用于后续推理或评测

这个轻量级适配机制让你可以在不合并权重的情况下直接参与评测，节省大量显存和时间。而且由于所有操作均由框架统一调度，不同阶段之间的衔接更加平滑，避免了因版本错配或路径错误导致的任务中断。

此外，ms-swift 对国产生态的支持也是一大亮点。无论是 ModelScope 上的国产模型，还是昇腾 NPU 硬件平台，都能开箱即用。这对于希望在国内云平台上快速部署评测任务的用户来说，省去了大量适配成本。

“一锤定音”镜像：让新手也能五分钟上手

即便有了强大的工具链，环境配置依然是许多人的噩梦。Python 版本冲突、CUDA 不匹配、依赖包缺失……这些问题足以劝退一批潜在参与者。

于是，“一锤定音”AI-Mirror 镜像应运而生。这是一个托管于 GitCode 的预配置 Docker 镜像，内建了几乎所有你需要的东西：

• Python 3.9 + PyTorch 2.x + CUDA 11.8
• ms-swift 主体库与 EvalScope 评测引擎
• vLLM、LmDeploy 等高性能推理后端
• ModelScope SDK 与 HuggingFace Hub 工具链

用户只需在阿里云、华为云等平台创建一台 GPU 实例，选择该镜像启动，就能立刻进入交互式菜单：

#!/bin/bash # /root/yichuidingyin.sh 脚本片段 echo "请选择功能：" select action in "下载模型" "执行推理" "LoRA微调" "合并模型" "退出"; do case $action in "下载模型") python -c "from modelscope import snapshot_download; snapshot_download('qwen/Qwen-7B')" ;; "执行推理") swift infer --model_type qwen --ckpt_dir output/lora_dir ;; "LoRA微调") swift sft --dataset alpaca-en --model qwen/Qwen-7B --lora_rank 8 ;; "合并模型") swift merge_lora --model_id qwen/Qwen-7B --lora_path output/lora_dir --merge_path merged_model ;; *) break;; esac done

不需要记住复杂的命令参数，也不用担心环境污染。点几下就能完成模型下载、微调、推理和评测，特别适合教学、竞赛或快速验证场景。

更重要的是，这个镜像是国内优化过的，模型下载走的是高速镜像源，再也不用面对 HuggingFace 动辄超时的窘境。

一次完整的提交流程长什么样？

让我们模拟一个真实场景：你想把你自己微调过的 Qwen-7B 模型提交到 OpenCompass 排行榜。

第一步：准备环境

登录云平台，创建实例时选择“一锤定音”镜像，等待初始化完成，SSH 登录进去。

第二步：获取模型

运行/root/yichuidingyin.sh，选择“下载模型”，输入qwen/Qwen-7B，系统会自动拉取权重到本地缓存。

如果你是要评测微调模型，也可以提前把 LoRA 权重传上去，或者直接在镜像里跑一遍微调任务。

第三步：启动评测

执行命令：

evalscope run --model qwen/Qwen-7B --datasets ceval,mmlu --work_dir ./results/qwen_7b_eval

系统开始加载模型、分发任务、逐条推理、统计得分。根据模型大小和数据集规模，通常十几分钟到一小时即可完成。

第四步：检查结果

进入./results/qwen_7b_eval/report.json查看输出内容，结构大致如下：

{ "model": "Qwen/Qwen-7B", "datasets": ["ceval", "mmlu"], "results": { "ceval": { "acc": 0.682 }, "mmlu": { "acc": 0.654 } }, "total_score": 0.668 }

确认无误后，你可以将这份报告导出备份，甚至同步到 OSS/S3 存储以防丢失。

第五步：正式提交

打开 OpenCompass 官网，登录账号，进入 Submit Result 页面，上传report.json，填写模型基本信息（名称、参数量、是否微调、训练数据来源等），提交审核。

一般几个工作日内，官方团队会核验格式与合理性，通过后即可出现在排行榜上。

常见问题与最佳实践

虽然流程已经足够简化，但在实际操作中仍有一些细节需要注意：

• 显存不足怎么办？
  在启动评测前，建议先用swift estimate --model qwen/Qwen-7B估算所需显存。7B 模型 FP16 推理大约需要 15GB 显存，推荐使用 A10/A100 卡；若资源紧张，可开启量化模式（如 GPTQ、AWQ）降低占用。

• 私有模型能否提交？
  可以，但必须遵守原始模型的许可协议。例如，某些闭源模型禁止公开发布评测结果。提交时需注明“非官方评测”或获得授权。

• 如何保证结果可复现？
  使用容器镜像本身就是一大保障。此外，EvalScope 默认固定随机种子，并记录运行时环境信息（PyTorch 版本、CUDA 版本等），便于追溯。

• 要不要自己写评分逻辑？
  大多数情况下不需要。EvalScope 已内置常见指标（accuracy、F1、ROUGE、BLEU 等）。只有在涉及自定义任务时才需扩展插件。

• 版本更新会不会影响结果？
  有可能。建议每次提交时记录 ms-swift 和 EvalScope 的具体版本号（可通过evalscope --version查看），并在报告中标注，以便后续对比分析。

写在最后：评测不只是打分，更是标准建设的一部分

当越来越多的人能够便捷、规范地参与模型评测时，整个大模型生态的质量水位才会真正提升。过去那种“谁嗓门大谁厉害”的时代正在过去，取而代之的是数据驱动、客观透明的技术竞争。

而像 ms-swift、EvalScope 和“一锤定音”这样的工具，其意义不仅在于“帮你省事”，更在于推动了一种标准化协作范式的形成。它们让个体开发者也能发出专业声音，让每一次提交都有据可依、有迹可循。

也许不久的将来，当我们谈起某个模型有多强，不再只是说“听说表现不错”，而是可以直接引用它在多个权威榜单上的综合得分——就像今天我们看待 CPU 性能看跑分一样自然。

而这套体系得以运转的基础，正是每一个愿意按规则提交结果的人。

所以，别再让好模型埋没在本地日志里了。
准备好你的模型，跑一次评测，然后，把它送上排行榜吧。