nemo-evaluator-sdk

Name: nemo-evaluator-sdk
Author: kiterlin

github.com/kiterlin测试与质量276 次安装38 周前更新

关于 nemo-evaluator-sdk

NeMo Evaluator SDK 提供 CLI 和 Python API，可通过多种评测框架进行可复现的 LLM 基准评测。它支持本地 Docker、Slurm HPC 和 Lepton 云端执行，并可配置 API 端点、比较模型和导出结果。

主要功能

01通过多种基准评测框架进行评估
02本地 Docker、Slurm 与云端执行
03配置兼容 OpenAI 的端点
04提供 CLI 和 Python API
05导出结果至 MLflow、W&B 或 JSON

适用场景

01评测模型在学术任务上的表现
02在 Slurm 集群上运行评估
03使用相同任务比较多个模型
04评估安全性与视觉语言任务

安装

复制下面的命令，在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/kiterlin/intelligent-detection-system --skill nemo-evaluator-sdk

安装后在 Claude Code 中输入/nemo-evaluator-sdk确认已加载。

包含的文件

除 SKILL.md 外，安装时一起下载的参考资料和脚本。

.openskills.json

references/

adapter-system.md

configuration.md

custom-benchmarks.md

execution-backends.md

详细介绍

NeMo Evaluator SDK - 企业级大模型基准测试

快速开始

NeMo Evaluator SDK 使用容器化、可复现的评估方式，通过多后端执行（本地 Docker、Slurm HPC、Lepton 云）在 18+ 个评测框架提供的 100+ 个基准测试上评估大模型。

安装：

pip install nemo-evaluator-launcher

设置 API 密钥并运行评估：

export NGC_API_KEY=nvapi-your-key-here

# Create minimal config
cat > config.yaml << 'EOF'
defaults:
  - execution: local
  - deployment: none
  - _self_

execution:
  output_dir: ./results

target:
  api_endpoint:
    model_id: meta/llama-3.1-8b-instruct
    url: https://integrate.api.nvidia.com/v1/chat/completions
    api_key_name: NGC_API_KEY

evaluation:
  tasks:
    - name: ifeval
EOF

# Run evaluation
nemo-evaluator-launcher run --config-dir . --config-name config

查看可用任务：

nemo-evaluator-launcher ls tasks

常见工作流

工作流 1：在标准基准测试上评估模型

在任何兼容 OpenAI 的端点上运行核心学术基准测试（MMLU、GSM8K、IFEval）。

检查清单：

Standard Evaluation:
- [ ] Step 1: Configure API endpoint
- [ ] Step 2: Select benchmarks
- [ ] Step 3: Run evaluation
- [ ] Step 4: Check results

步骤 1：配置 API 端点

# config.yaml
defaults:
  - execution: local
  - deployment: none
  - _self_

execution:
  output_dir: ./results

target:
  api_endpoint:
    model_id: meta/llama-3.1-8b-instruct
    url: https://integrate.api.nvidia.com/v1/chat/completions
    api_key_name: NGC_API_KEY

对于自托管端点（vLLM、TRT-LLM）：

target:
  api_endpoint:
    model_id: my-model
    url: http://localhost:8000/v1/chat/completions
    api_key_name: ""  # No key needed for local

步骤 2：选择基准测试

将任务添加到配置中：

evaluation:
  tasks:
    - name: ifeval           # Instruction following
    - name: gpqa_diamond     # Graduate-level QA
      env_vars:
        HF_TOKEN: HF_TOKEN   # Some tasks need HF token
    - name: gsm8k_cot_instruct  # Math reasoning
    - name: humaneval        # Code generation

步骤 3：运行评估

# Run with config file
nemo-evaluator-launcher run \
  --config-dir . \
  --config-name config

# Override output directory
nemo-evaluator-launcher run \
  --config-dir . \
  --config-name config \
  -o execution.output_dir=./my_results

# Limit samples for quick testing
nemo-evaluator-launcher run \
  --config-dir . \
  --config-name config \
  -o +evaluation.nemo_evaluator_config.config.params.limit_samples=10

步骤 4：检查结果

# Check job status
nemo-evaluator-launcher status <invocation_id>

# List all runs
nemo-evaluator-launcher ls runs

# View results
cat results/<invocation_id>/<task>/artifacts/results.yml

工作流 2：在 Slurm HPC 集群上运行评估

在 HPC 基础设施上执行大规模评估。

检查清单：

Slurm Evaluation:
- [ ] Step 1: Configure Slurm settings
- [ ] Step 2: Set up model deployment
- [ ] Step 3: Launch evaluation
- [ ] Step 4: Monitor job status

步骤 1：配置 Slurm 设置

# slurm_config.yaml
defaults:
  - execution: slurm
  - deployment: vllm
  - _self_

execution:
  hostname: cluster.example.com
  account: my_slurm_account
  partition: gpu
  output_dir: /shared/results
  walltime: "04:00:00"
  nodes: 1
  gpus_per_node: 8

步骤 2：设置模型部署

deployment:
  checkpoint_path: /shared/models/llama-3.1-8b
  tensor_parallel_size: 2
  data_parallel_size: 4
  max_model_len: 4096

target:
  api_endpoint:
    model_id: llama-3.1-8b
    # URL auto-generated by deployment

步骤 3：启动评估

nemo-evaluator-launcher run \
  --config-dir . \
  --config-name slurm_config

步骤 4：监控作业状态

# Check status (queries sacct)
nemo-evaluator-launcher status <invocation_id>

# View detailed info
nemo-evaluator-launcher info <invocation_id>

# Kill if needed
nemo-evaluator-launcher kill <invocation_id>

工作流 3：比较多个模型

在相同任务上对多个模型进行基准测试并比较。

检查清单：

Model Comparison:
- [ ] Step 1: Create base config
- [ ] Step 2: Run evaluations with overrides
- [ ] Step 3: Export and compare results

步骤 1：创建基础配置

# base_eval.yaml
defaults:
  - execution: local
  - deployment: none
  - _self_

execution:
  output_dir: ./comparison_results

evaluation:
  nemo_evaluator_config:
    config:
      params:
        temperature: 0.01
        parallelism: 4
  tasks:
    - name: mmlu_pro
    - name: gsm8k_cot_instruct
    - name: ifeval

步骤 2：使用模型覆盖项运行评估

# Evaluate Llama 3.1 8B
nemo-evaluator-launcher run \
  --config-dir . \
  --config-name base_eval \
  -o target.api_endpoint.model_id=meta/llama-3.1-8b-instruct \
  -o target.api_endpoint.url=https://integrate.api.nvidia.com/v1/chat/completions

# Evaluate Mistral 7B
nemo-evaluator-launcher run \
  --config-dir . \
  --config-name base_eval \
  -o target.api_endpoint.model_id=mistralai/mistral-7b-instruct-v0.3 \
  -o target.api_endpoint.url=https://integrate.api.nvidia.com/v1/chat/completions

步骤 3：导出并比较

# Export to MLflow
nemo-evaluator-launcher export <invocation_id_1> --dest mlflow
nemo-evaluator-launcher export <invocation_id_2> --dest mlflow

# Export to local JSON
nemo-evaluator-launcher export <invocation_id> --dest local --format json

# Export to Weights & Biases
nemo-evaluator-launcher export <invocation_id> --dest wandb

工作流 4：安全与视觉语言评估

在安全基准测试和 VLM 任务上评估模型。

检查清单：

Safety/VLM Evaluation:
- [ ] Step 1: Configure safety tasks
- [ ] Step 2: Set up VLM tasks (if applicable)
- [ ] Step 3: Run evaluation

步骤 1：配置安全任务

evaluation:
  tasks:
    - name: aegis              # Safety harness
    - name: wildguard          # Safety classification
    - name: garak              # Security probing

步骤 2：配置 VLM 任务

# For vision-language models
target:
  api_endpoint:
    type: vlm  # Vision-language endpoint
    model_id: nvidia/llama-3.2-90b-vision-instruct
    url: https://integrate.api.nvidia.com/v1/chat/completions

evaluation:
  tasks:
    - name: ocrbench           # OCR evaluation
    - name: chartqa            # Chart understanding
    - name: mmmu               # Multimodal understanding

何时使用 NeMo Evaluator，以及何时选择替代方案

在以下情况下使用 NeMo Evaluator：

需要在一个平台上使用 18+ 个评测框架提供的 100+ 个基准测试
在 Slurm HPC 集群或云端运行评估
需要进行可复现的容器化评估
针对兼容 OpenAI 的 API（vLLM、TRT-LLM、NIMs）进行评估
需要具备结果导出功能（MLflow、W&B）的企业级评估

在以下情况下改用其他方案：

lm-evaluation-harness：设置更简单，适合快速本地评估
bigcode-evaluation-harness：仅专注于代码基准测试
HELM：Stanford 提供的范围更广的评估（公平性、效率）
自定义脚本：适用于高度专业化的领域评估

支持的评测框架和任务

评测框架	任务数量	类别
`lm-evaluation-harness`	60+	MMLU、GSM8K、HellaSwag、ARC
`simple-evals`	20+	GPQA、MATH、AIME
`bigcode-evaluation-harness`	25+	HumanEval、MBPP、MultiPL-E
`safety-harness`	3	Aegis、WildGuard
`garak`	1	安全探测
`vlmevalkit`	6+	OCRBench、ChartQA、MMMU
`bfcl`	6	函数调用 v2/v3
`mtbench`	2	多轮对话
`livecodebench`	10+	实时代码评估
`helm`	15	医疗领域
`nemo-skills`	8	数学、科学、智能体

常见问题

问题：容器拉取失败

请确保已配置 NGC 凭据：

docker login nvcr.io -u '$oauthtoken' -p $NGC_API_KEY

问题：任务需要环境变量

有些任务需要 HF_TOKEN 或 JUDGE_API_KEY：

evaluation:
  tasks:
    - name: gpqa_diamond
      env_vars:
        HF_TOKEN: HF_TOKEN  # Maps env var name to env var

问题：评估超时

提高并行度或减少样本数：

-o +evaluation.nemo_evaluator_config.config.params.parallelism=8
-o +evaluation.nemo_evaluator_config.config.params.limit_samples=100

问题：Slurm 作业未启动

检查 Slurm 账户和分区：

execution:
  account: correct_account
  partition: gpu
  qos: normal  # May need specific QOS

问题：结果与预期不同

请确认配置与报告的设置一致：

evaluation:
  nemo_evaluator_config:
    config:
      params:
        temperature: 0.0  # Deterministic
        num_fewshot: 5    # Check paper's fewshot count

CLI 参考

命令	描述
`run`	使用配置执行评估
`status <id>`	检查作业状态
`info <id>`	查看详细作业信息
`ls tasks`	列出可用基准测试
`ls runs`	列出所有调用
`export <id>`	导出结果（mlflow/wandb/local）
`kill <id>`	终止正在运行的作业

配置覆盖示例

# Override model endpoint
-o target.api_endpoint.model_id=my-model
-o target.api_endpoint.url=http://localhost:8000/v1/chat/completions

# Add evaluation parameters
-o +evaluation.nemo_evaluator_config.config.params.temperature=0.5
-o +evaluation.nemo_evaluator_config.config.params.parallelism=8
-o +evaluation.nemo_evaluator_config.config.params.limit_samples=50

# Change execution settings
-o execution.output_dir=/custom/path
-o execution.mode=parallel

# Dynamically set tasks
-o 'evaluation.tasks=[{name: ifeval}, {name: gsm8k}]'

Python API 用法

无需使用 CLI 即可通过编程方式进行评估：

from nemo_evaluator.core.evaluate import evaluate
from nemo_evaluator.api.api_dataclasses import (
    EvaluationConfig,
    EvaluationTarget,
    ApiEndpoint,
    EndpointType,
    ConfigParams
)

# Configure evaluation
eval_config = EvaluationConfig(
    type="mmlu_pro",
    output_dir="./results",
    params=ConfigParams(
        limit_samples=10,
        temperature=0.0,
        max_new_tokens=1024,
        parallelism=4
    )
)

# Configure target endpoint
target_config = EvaluationTarget(
    api_endpoint=ApiEndpoint(
        model_id="meta/llama-3.1-8b-instruct",
        url="https://integrate.api.nvidia.com/v1/chat/completions",
        type=EndpointType.CHAT,
        api_key="nvapi-your-key-here"
    )
)

# Run evaluation
result = evaluate(eval_cfg=eval_config, target_cfg=target_config)

高级主题

多后端执行：请参阅 references/execution-backends.md 配置深入解析：请参阅 references/configuration.md 适配器和拦截器系统：请参阅 references/adapter-system.md 自定义基准测试集成：请参阅 references/custom-benchmarks.md

要求

Python：3.10-3.13
Docker：本地执行所必需
NGC API Key：用于拉取容器和使用 NVIDIA Build
HF_TOKEN：某些基准测试（GPQA、MMLU）所必需

资源

GitHub：https://github.com/NVIDIA-NeMo/Evaluator
NGC Containers：nvcr.io/nvidia/eval-factory/
NVIDIA Build：https://build.nvidia.com（免费托管模型）
文档：https://github.com/NVIDIA-NeMo/Evaluator/tree/main/docs

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基本信息

作者: kiterlin
仓库: kiterlin/intelligent-detection-system
分类: 测试与质量
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