As etapas principais a seguir precisam ser seguidas para avaliar o desempenho de um modelo multimodal grande usando o PhysUniBenchmark:
- Preparação ambientalClonar o repositório do GitHub (git clone https://github.com/PrismaX-Team/PhysUniBenchmark.git), instalar o Python 3.8+ e configurar as dependências (via requirements.txt)
- Aquisição de dadosDownload do conjunto de dados da pasta de dados do projeto ou siga a documentação para obter o conjunto de dados completo.
- Implementação do modeloVerifique se o modelo de destino (por exemplo, GPT-4o, LLaVA) foi implantado, seja por meio de uma API ou de uma chamada local para o
- Avaliação operacional: use o script evaluate.py (exemplo de comando: python evaluate.py -model -data_path data/ -output results/)
- Análise dos resultadosGeração de relatórios visuais por meio do visualize.py para ver a precisão do modelo e a análise de erros em diferentes domínios físicos
As precauções incluem: recomenda-se usar dispositivos de GPU para acelerar a inferência, garantir espaço de armazenamento suficiente (≥10 GB) e a API da nuvem precisa ser configurada com a chave correta. O relatório de avaliação será gerado no formato CSV/JSON, contendo estatísticas detalhadas de desempenho e dados de comparação.
Essa resposta foi extraída do artigoPhysUniBenchmark: ferramenta de benchmarking para problemas de física multimodalO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como posso usar o PhysUniBenchmark para avaliar o desempenho de modelos multimodais de grande porte?
