器选AI开发任务工作台
编程智能体与代码 · 工具介绍

LM Evaluation Harness

通过命令行和 YAML 配置组织语言模型评估,选择模型后端、任务与评分指标。

LM Evaluation Harness 能做什么

通过命令行和 YAML 配置组织语言模型评估,选择模型后端、任务与评分指标。

  • 语言模型与智能体质量评估及回归检查
编程智能体与代码 · 从小样开始

如何使用 LM Evaluation Harness

运行可重复的语言模型评估

准备输入

  • 模型后端
  • 任务配置
  • 评估样本

操作步骤

  1. 选择模型后端与评估任务,检查任务配置和数据是否适用于当前模型。
  2. 通过评估命令运行选定任务,记录模型与推理参数。
  3. 查看分任务指标和失败日志,使用相同配置重跑需要比较的模型。

预期交付物

  • 模型评估结果

记录测试参数并检查任务适用性,避免跨条件比较。

开始前需要了解

账号权限、费用与可用功能请以官方入口的当前说明为准。重要结果应先检查,再用于实际工作。

查看 LM Evaluation Harness 官方说明 ↗

器选AI · 场景选型

从编程智能体与代码角度评估LM Evaluation Harness

把编程智能体与代码需要的条件列清楚,再比较工具。阅读本页的产品用途、步骤与限制,再逐项确认下面的问题;这些是选型方法,不表示每款工具都具备同样能力。

  1. 能否读懂上下文

    确认工具能够读取所需目录,且不会引入不必要的资料。

  2. 改动是否可审查

    优先能展示差异、保留原文件和逐步验证的工作方式。

  3. 测试能否说明问题

    测试应覆盖用户可见行为,不只证明代码能运行。

选择一个小样任务,先检查结果与交付格式,再决定是否用于更多资料。

← 返回全部 AI 工具