性能评估方法：微调模型上线前的关键指标测试

在大语言模型微调工程化实践中，性能评估是确保模型质量的关键环节。本文将详细介绍如何通过具体指标和可复现的测试流程来评估微调后的模型。

核心评估指标

1. 任务准确率

对于分类任务，我们使用精确率、召回率和F1分数：

from sklearn.metrics import classification_report
import numpy as np

def evaluate_classification(model, test_data):
    predictions = model.predict(test_data['input'])
    report = classification_report(test_data['labels'], predictions)
    return report

2. BLEU分数（适用于生成任务）

from nltk.translate.bleu_score import sentence_bleu

def calculate_bleu(reference, candidate):
    reference = [ref.split() for ref in reference]
    candidate = candidate.split()
    return sentence_bleu(reference, candidate)

3. LoRA适配器性能测试

使用LoRA微调时，通过对比基座模型与微调模型的推理时间差异：

import time

def benchmark_inference(model, input_text):
    start_time = time.time()
    result = model(input_text)
    end_time = time.time()
    return end_time - start_time

复现步骤

1. 准备测试数据集
2. 加载微调模型并应用LoRA适配器
3. 执行上述指标计算
4. 对比基座模型性能

通过这套标准化的评估流程，可以有效保障微调模型在上线前达到预期性能标准。