版本：开发中 🚧

模型性能评估

为什么要评估？

评估使路由变得数据驱动。通过测量 MMLU-Pro 上的每类别准确率（并使用 ARC 进行快速健全性检查），您可以：

为每个决策选择正确的模型并在 decisions.modelRefs 中配置它们
根据整体性能选择合理的 default_model
决定 CoT 提示是否值得延迟/成本权衡
在模型、提示词或参数更改时捕获回归
保持更改可复现和可审计，用于 CI 和发布

简而言之，评估将轶事转化为可测量的信号，从而提高路由器的质量、成本效率和可靠性。

本指南记录了通过 vLLM 兼容的 OpenAI 端点评估模型（MMLU-Pro 和 ARC Challenge）、生成基于性能的路由配置以及更新配置中 categories.model_scores 的自动化工作流程。

参见代码：/src/training/model_eval

端到端运行内容

1) 评估模型

每类别准确率
ARC Challenge：整体准确率

2) 可视化结果

每类别准确率的柱状图/热力图

Bar Heatmap

3) 生成更新的 config.yaml

为每个类别创建带有 modelRefs 的决策
将 default_model 设置为最佳平均表现者
保留或应用决策级推理设置

1.前置条件

运行中的 vLLM 兼容 OpenAI 端点，服务您的模型

端点 URL 如 http://localhost:8000/v1
如果端点需要，可选提供 API 密钥

# 终端 1
vllm serve microsoft/phi-4 --port 11434 --served_model_name phi4

# 终端 2
vllm serve Qwen/Qwen3-0.6B --port 11435 --served_model_name qwen3-0.6B

评估脚本的 Python 包：
- 从仓库根目录：requirements.txt 中的 matplotlib
- 从 /src/training/model_eval：requirements.txt
```
# 本指南中我们将在此目录工作
cd /src/training/model_eval
pip install -r requirements.txt
```

⚠️ 关键配置要求：

vLLM 命令中的 --served-model-name 参数必须与 config/config.yaml 中的模型名称完全匹配：

# config/config.yaml 必须匹配上面的 --served-model-name 值
vllm_endpoints:
  - name: "endpoint1"
    address: "127.0.0.1"
    port: 11434
  - name: "endpoint2"
    address: "127.0.0.1"
    port: 11435

model_config:
  "phi4":                     # ✅ 匹配 --served_model_name phi4
    # ... 配置
  "qwen3-0.6B":               # ✅ 匹配 --served_model_name qwen3-0.6B
    # ... 配置

可选提示：

确保您的 config/config.yaml 包含 vllm_endpoints[].models 下的部署模型名称，以及 model_config 下的任何定价/策略，如果您计划直接使用生成的配置。

2.在 MMLU-Pro 上评估

参见脚本：mmul_pro_vllm_eval.py

示例使用模式

# 评估几个模型，每个类别少量样本，直接提示
python mmlu_pro_vllm_eval.py \
  --endpoint http://localhost:11434/v1 \
  --models phi4 \
  --samples-per-category 10

python mmlu_pro_vllm_eval.py \
  --endpoint http://localhost:11435/v1 \
  --models qwen3-0.6B \
  --samples-per-category 10

# 使用 CoT 评估（结果保存在 *_cot 下）
python mmlu_pro_vllm_eval.py \
  --endpoint http://localhost:11435/v1 \
  --models qwen3-0.6B \
  --samples-per-category 10
  --use-cot 

# 如果您已正确设置语义路由，可以一次性运行
python mmlu_pro_vllm_eval.py \
  --endpoint http://localhost:8801/v1 \
  --models qwen3-0.6B, phi4 \
  --samples-per-category
  # --use-cot # 如果使用 CoT 取消此行注释

关键参数

--endpoint：vLLM OpenAI URL（默认 http://localhost:8000/v1）
--models：空格分隔的列表或单个逗号分隔的字符串；如果省略，脚本从端点查询 /models
--categories：将评估限制在特定类别；如果省略，使用数据集中的所有类别
--samples-per-category：限制每个类别的问题数（对快速运行有用）
--use-cot：启用思维链提示变体；结果保存在单独的后缀子文件夹中（_cot vs_direct）
--concurrent-requests：吞吐量并发数
--output-dir：结果保存位置（默认 results）
--max-tokens、--temperature、--seed：生成和可重复性参数

每个模型的输出

results/Model_Name_(direct|cot)/
- detailed_results.csv：每个问题一行，包含 is_correct 和 category
- analysis.json：overall_accuracy、category_accuracy 映射、avg_response_time、counts
- summary.json：精简指标
mmlu_pro_vllm_eval.txt：提示词和答案日志（调试/检查）

注意

模型命名：斜杠被替换为下划线作为文件夹名称；例如，gemma3:27b -> gemma3:27b_direct 目录。
类别准确率仅在成功查询上计算；失败请求被排除。

3.在 ARC Challenge 上评估（可选，整体健全性检查）

参见脚本：arc_challenge_vllm_eval.py

示例使用模式

python arc_challenge_vllm_eval.py \
  --endpoint http://localhost:8801/v1\
  --models qwen3-0.6B,phi4
  --output-dir arc_results

关键参数

--samples：要采样的总问题数（默认 20）；在我们的脚本中 ARC 不按类别分类
其他参数与 MMLU-Pro 脚本一致

每个模型的输出

results/Model_Name_(direct|cot)/
- detailed_results.csv：每个问题一行，包含 is_correct 和 category
- analysis.json：overall_accuracy、avg_response_time
- summary.json：精简指标
arc_challenge_vllm_eval.txt：提示词和答案日志（调试/检查）

注意

ARC 结果不直接用于 categories[].model_scores，但可以帮助发现回归。

4.可视化每类别性能

参见脚本：plot_category_accuracies.py

示例使用模式

# 使用 results/ 生成柱状图
python plot_category_accuracies.py \
  --results-dir results \
  --plot-type bar \
  --output-file results/bar.png

# 使用 results/ 生成热力图
python plot_category_accuracies.py \
  --results-dir results \
  --plot-type heatmap \
  --output-file results/heatmap.png

# 使用示例数据生成示例图
python src/training/model_eval/plot_category_accuracies.py \
  --sample-data \
  --plot-type heatmap \
  --output-file results/category_accuracies.png

关键参数

--results-dir：analysis.json 文件所在位置
--plot-type：bar 或 heatmap
--output-file：输出图像路径（默认 model_eval/category_accuracies.png）
--sample-data：如果没有结果，生成假数据以预览图表

功能说明

查找所有 results/**/analysis.json，聚合每个模型的 analysis["category_accuracy"]
添加一个 Overall 列表示跨类别的平均值
生成图表以快速比较模型/类别性能

注意

它通过在标签后附加 :direct 或 :cot 将 direct 和 cot 合并为不同的模型变体；图例为简洁起见隐藏 :direct。

5.生成基于性能的路由配置

参见脚本：result_to_config.py

示例使用模式

# 使用 results/ 生成新配置文件（不覆盖）
python src/training/model_eval/result_to_config.py \
  --results-dir results \
  --output-file config/config.eval.yaml

# 修改相似度阈值
python src/training/model_eval/result_to_config.py \
  --results-dir results \
  --output-file config/config.eval.yaml \
  --similarity-threshold 0.85

# 从特定文件夹生成
python src/training/model_eval/result_to_config.py \
  --results-dir results/mmlu_run_2025_09_10 \
  --output-file config/config.eval.yaml

关键参数

--results-dir：指向 analysis.json 文件所在的文件夹
--output-file：目标配置路径（默认 config/config.yaml）
--similarity-threshold：在生成的配置中设置的语义缓存阈值

功能说明

读取所有 analysis.json 文件，提取 analysis["category_accuracy"]
构建新配置：
- categories：创建简化的类别定义（仅名称）
- decisions：对于结果中存在的每个类别，创建一个决策，包含：
  - rules：基于领域的路由条件
  - modelRefs：按准确率排名的模型（无分数字段）
  - plugins：系统提示词和其他配置
- default_model：跨类别的最佳平均表现者
- 决策推理设置：从内置映射自动填充（生成后可调整）
  - math、physics、chemistry、CS、engineering -> 高推理
  - 其他默认 -> 低/中
- 如果存在，排除任何特殊的 "auto" 占位符模型

Schema 对齐

categories[].name：MMLU-Pro 类别字符串（简化，无 model_scores）
decisions[].name：匹配类别名称
decisions[].modelRefs：该类别按准确率排名的模型（无分数字段）
decisions[].rules：基于领域的路由条件
decisions[].plugins：system_prompt 和其他策略配置
default_model：跨类别的顶级表现者（移除方法后缀，例如 gemma3:27b 来自 gemma3:27b:direct）
保留其他配置部分（semantic_cache、tools、classifier、prompt_guard）使用合理默认值；如果您的环境不同，可以在生成后编辑它们

注意

此脚本仅适用于 MMLU_Pro 评估的结果。
现有 config.yaml 可能被覆盖。考虑先写入临时文件并进行 diff：
- --output-file config/config.eval.yaml
如果您的生产 config.yaml 包含环境特定设置（端点、定价、策略），请将评估的 decisions[].modelRefs 和 default_model 移植回您的规范配置。

示例 config.eval.yaml

参见更多配置信息：配置

bert_model:
  model_id: sentence-transformers/all-MiniLM-L12-v2
  threshold: 0.6
  use_cpu: true
semantic_cache:
  enabled: true
  similarity_threshold: 0.85
  max_entries: 1000
  ttl_seconds: 3600
tools:
  enabled: true
  top_k: 3
  similarity_threshold: 0.2
  tools_db_path: config/tools_db.json
  fallback_to_empty: true
prompt_guard:
  enabled: true
  use_modernbert: true
  model_id: models/jailbreak_classifier_modernbert-base_model
  threshold: 0.7
  use_cpu: true
  jailbreak_mapping_path: models/jailbreak_classifier_modernbert-base_model/jailbreak_type_mapping.json

# 这里缺少端点配置和 model_config，根据需要修改

classifier:
  category_model:
    model_id: models/category_classifier_modernbert-base_model
    use_modernbert: true
    threshold: 0.6
    use_cpu: true
    category_mapping_path: models/category_classifier_modernbert-base_model/category_mapping.json
  pii_model:
    model_id: models/pii_classifier_modernbert-base_presidio_token_model
    use_modernbert: true
    threshold: 0.7
    use_cpu: true
    pii_mapping_path: models/pii_classifier_modernbert-base_presidio_token_model/pii_type_mapping.json
categories:
- name: business
- name: law
- name: engineering

decisions:
- name: business
  description: "Route business queries"
  priority: 10
  reasoning_effort: low
  rules:
    operator: "OR"
    conditions:
      - type: "domain"
        name: "business"
  modelRefs:
  - model: phi4
    use_reasoning: false
  - model: qwen3-0.6B
    use_reasoning: false
  plugins:
    - type: "system_prompt"
      configuration:
        enabled: true
        system_prompt: "Business content is typically conversational"
        mode: "replace"

- name: law
  description: "Route legal queries"
  priority: 10
  reasoning_effort: medium
  rules:
    operator: "OR"
    conditions:
      - type: "domain"
        name: "law"
  modelRefs:
  - model: phi4
    use_reasoning: false
  - model: qwen3-0.6B
    use_reasoning: false
  plugins:
    - type: "system_prompt"
      configuration:
        enabled: true
        system_prompt: "Legal content is typically explanatory"
        mode: "replace"

# 此处省略一些类别

- name: engineering
  description: "Route engineering queries"
  priority: 10
  reasoning_effort: high
  rules:
    operator: "OR"
    conditions:
      - type: "domain"
        name: "engineering"
  modelRefs:
  - model: phi4
    use_reasoning: true
  - model: qwen3-0.6B
    use_reasoning: true
  plugins:
    - type: "system_prompt"
      configuration:
        enabled: true
        system_prompt: "Engineering problems require systematic problem-solving"
        mode: "replace"

default_reasoning_effort: medium
default_model: phi4

为什么要评估？​

端到端运行内容​

1) 评估模型​

2) 可视化结果​

3) 生成更新的 config.yaml​

1.前置条件​

2.在 MMLU-Pro 上评估​

示例使用模式​

关键参数​

每个模型的输出​

3.在 ARC Challenge 上评估（可选，整体健全性检查）​

示例使用模式​

关键参数​

每个模型的输出​

4.可视化每类别性能​

示例使用模式​

关键参数​

功能说明​

5.生成基于性能的路由配置​

示例使用模式​

关键参数​

功能说明​

Schema 对齐​

示例 config.eval.yaml​

为什么要评估？

端到端运行内容

1) 评估模型

2) 可视化结果

3) 生成更新的 config.yaml

1.前置条件

2.在 MMLU-Pro 上评估

示例使用模式

关键参数

每个模型的输出

3.在 ARC Challenge 上评估（可选，整体健全性检查）

示例使用模式

关键参数

每个模型的输出

4.可视化每类别性能

示例使用模式

关键参数

功能说明

5.生成基于性能的路由配置

示例使用模式

关键参数

功能说明

Schema 对齐

示例 config.eval.yaml