搭建标准化评测平台的实施方案
针对学术研究需要的模型对比需求，可通过DeepInfra构建自动化测试环境：
- 测试数据集准备::
1. 使用平台支持的application/jsonlines格式批量导入问题集
2. 设计包含复杂度分级的测试用例（常识/推理/专业领域） - 并行测试架构::
1. 为每个模型创建独立测试线程
2. Adoptionmodel=meta-llama/Meta-Llama-3-70B-Instruct等参数指定模型
3. 记录响应延迟、结果长度等元数据 - 量化评估体系::
1. 使用BLEU、ROUGE等算法自动评分
2. 建立人工评估标尺（1-5分制）
3. 生成对比雷达图可视化关键指标
完整流程示例：
1. 用Python多线程发起并行请求
2. 将结果存储至Pandas DataFrame
3. 使用Matplotlib绘制耗时/质量曲线
4. 输出Markdown格式的评测报告
This answer comes from the articleDeepInfra Chat: experiencing and invoking a variety of open source big model chat servicesThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 在教育研究场景中如何实现多模型对比测试？
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