微调后模型的在线评估系统构建
在大模型微调完成后，如何有效评估模型性能是部署前的关键环节。本文记录了从零搭建在线评估系统的踩坑历程。
核心思路
采用轻量级HTTP服务+定时任务的方式，将模型评估指标实时展示在Dashboard上。
技术选型
- 评估框架：HuggingFace Evaluate
- 服务框架：FastAPI
- 监控工具：Prometheus + Grafana
- 部署方式：Docker容器化部署
实现步骤
- 基础服务搭建
from fastapi import FastAPI
import evaluate
app = FastAPI()
@app.get("/evaluate")
def evaluate_model():
# 加载微调后的模型
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("./finetuned_model")
# 执行评估任务
evaluator = evaluate.load("accuracy")
results = evaluator.compute(predictions=[1, 0], references=[1, 1])
return results
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指标收集与监控 通过Prometheus收集API响应时间、成功率等关键指标。
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Dashboard配置 使用Grafana创建实时监控面板，展示准确率、召回率等核心指标。
遇到的坑
- 模型加载内存占用过高，需调整batch_size
- API接口未做限流导致服务不稳定
- 评估数据集与生产环境不一致造成指标偏差
最佳实践建议
- 建立标准的评估数据集版本管理
- 实现灰度发布机制用于新版本验证
- 定期进行A/B测试对比不同版本效果
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