WritingBench als Open-Source-Projekt bietet vollständigen Code und Daten, aber in der Umgebung Konfiguration muss vom Benutzer abgeschlossen werden. Das Projekt bietet keine standardmäßige requirements.txt-Datei, der Benutzer muss Python3.8 oder höher manuell installieren und entsprechend den funktionalen Anforderungen die relevanten Abhängigkeiten installieren.
Zu den Kernabhängigkeiten gehören Bibliotheken wie Torch (Unterstützung für GPU-Beschleunigung), Transformers (Manipulation großer Modelle) und Requests (Datenverarbeitung). Für spezielle Beurteilungsmodelle muss zusätzlich PyTorch und CUDA-Unterstützung installiert werden. Der gesamte Konfigurationsprozess ist relativ flexibel, erfordert aber auch einige Kenntnisse in der Verwaltung der Python-Umgebung.
Dieses Design erhöht zwar die Schwelle für die Nutzung, vermeidet aber auch das Problem der Versionskonflikte, das durch feste Abhängigkeiten entsteht, und gibt den Entwicklern mehr Freiheit bei der Konfiguration.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelWritingBench: ein Benchmark-Bewertungsinstrument zum Testen der Schreibfähigkeiten von großen ModellenDie
