WritingBenchはオープンソースプロジェクトとして完全なコードとデータを提供していますが、環境設定はユーザー自身で行う必要があります。プロジェクトは標準的なrequirements.txtファイルを提供しておらず、ユーザーは手動でPython3.8以降をインストールし、機能要件に応じて関連する依存ライブラリをインストールする必要があります。
コア依存関係には、torch（GPUアクセラレーション対応）、transformers（大規模モデル操作）、requests（データ処理）などのライブラリが含まれます。専用評価モデルには、追加でPyTorchとCUDAサポートのインストールが必要です。全体の設定プロセスは比較的柔軟ですが、ユーザーには一定のPython環境管理能力が求められます。
この設計は使用のハードルを上げる一方で、固定依存関係によるバージョン衝突の問題を回避し、開発者により大きな設定の自由度を与えています。
この答えは記事から得たものである。WritingBench：大規模モデルのライティング能力をテストするベンチマーク評価ツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " WritingBenchのインストールにはPython環境の手動設定が必要である。
