O WritingBench, como um projeto de código aberto, fornece código e dados completos, mas a configuração do ambiente precisa ser concluída pelo usuário. O projeto não fornece um arquivo requirements.txt padrão, o usuário precisa instalar manualmente o Python3.8 ou posterior e, de acordo com os requisitos funcionais, instalar as dependências relevantes.
As dependências principais incluem bibliotecas como torch (suporte à aceleração de GPU), transformadores (manipulação de modelos grandes) e solicitações (processamento de dados). Os modelos de julgamento especializados também exigem a instalação de suporte adicional ao PyTorch e ao CUDA. Todo o processo de configuração é relativamente flexível, mas também exige que o usuário tenha algumas habilidades de gerenciamento do ambiente Python.
Embora esse design aumente o limite de uso, ele também evita o problema de conflito de versão causado por dependências fixas e oferece aos desenvolvedores maior liberdade de configuração.
Essa resposta foi extraída do artigoWritingBench: uma ferramenta de avaliação de benchmarking para testar a capacidade de redação de modelos grandesO
