如何评测Qwen3.5-9B-w4a16-asym-torchao-v0.17.0lm-evaluation-harness跑通MMLU与GSM8K完整教程【免费下载链接】Qwen3.5-9B-w4a16-asym-torchao-v0.17.0项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/amd/Qwen3.5-9B-w4a16-asym-torchao-v0.17.0想要评测 Qwen3.5-9B-w4a16-asym-torchao-v0.17.0模型的实际效果使用 lm-evaluation-harness 跑通MMLU 与 GSM8K两大基准是最快、最权威的方式。本教程将手把手带你完成环境配置、模型获取、基准评测与结果解读即使你是第一次接触大模型评测也能轻松跑通。为什么需要评测这个量化模型Qwen3.5-9B-w4a16-asym-torchao-v0.17.0是 AMD 基于 Qwen3.5-9B 开源模型使用 TorchAO v0.17.0 进行4-bit 仅权重量化W4A16 非对称得到的 CPU 推理专用模型专门针对 AMD EPYC 处理器上的 ZenDNN 执行路径优化推理引擎为 vLLM v0.20.2。量化在显著降低显存/内存占用、提升推理速度的同时也会带来一定的精度损失。因此量化模型的评测Benchmark至关重要——我们需要用标准数据集验证模型能力是否仍然在线相比 BF16 原始模型的精度恢复率Recovery有多少是否值得在生产环境中部署这就是本教程的核心目标使用lm-evaluation-harnessEleutherAI 出品的业界标准评测框架通过 vLLM 引擎跑通MMLU5-shot与GSM8K-CoT8-shot两项评测。第一步搭建评测环境 ⚙️版本锁定清单务必遵守这个模型是 AMD 针对 ZenDNN 深度定制的版本强锁定版本不匹配将无法加载。请在干净的 Python 环境中安装以下版本组件版本用途Python3.10运行环境PyTorch2.11.0深度学习框架TorchAO0.17.0量化框架ZenDNN6.0.0AMD CPU 加速库ZenTorch2.11.0.1AMD PyTorch 发行版vLLM0.20.2推理引擎lm-evaluation-harness最新版评测框架安装依赖pip install torch2.11.0 torchao0.17.0 zentorch2.11.0.1 vllm0.20.2设置 OpenMP 环境关键ZenDNN 依赖 OpenMP 才能发挥 AMD EPYC 多核性能评测前必须设置LD_PRELOAD否则可能出现性能骤降甚至运行异常# 方式一使用 LLVM OpenMP export LD_PRELOAD$(find /path/to/env -name libomp.so | head -1) # 方式二使用 Intel OpenMP export LD_PRELOAD$(find /path/to/env -name libiomp5.so | head -1)⚠️ 注意LD_PRELOAD必须在启动 vLLM 或任何推理脚本之前设置。获取模型文件使用 Git LFS 克隆模型仓库仓库内含model.safetensors权重文件、config.json量化配置、chat_template.jinja对话模板等完整文件git lfs install git clone https://gitcode.com/hf_mirrors/amd/Qwen3.5-9B-w4a16-asym-torchao-v0.17.0 cd Qwen3.5-9B-w4a16-asym-torchao-v0.17.0可以顺便打开config.json查看量化细节quant_method为torchao量化类型为Int4WeightOnlyOpaqueTensorConfig(group_size128)所有线性层均被量化lm_head与 embedding 层除外。第二步安装 lm-evaluation-harness建议通过 pip 安装并携带 vLLM 扩展以支持--model vllm引擎pip install lm-eval[vllm]安装完成后运行lm_eval --help确认可用。如果看到--model、--tasks、--num_fewshot等参数说明说明安装成功。✅第三步跑通 MMLU 评测5-shotMMLUMassive Multitask Language Understanding覆盖数学、历史、法律、医学等 57 个学科的多选题是衡量模型综合知识水平的黄金标准也是量化模型评测必测项。在模型仓库目录下执行lm_eval \ --model vllm \ --model_args pretrained./Qwen3.5-9B-w4a16-asym-torchao-v0.17.0,dtypebfloat16 \ --tasks mmlu \ --num_fewshot 5 \ --batch_size auto关键参数解读参数含义本教程取值--model vllm使用 vLLM 作为推理引擎vllmpretrained模型路径或名称本地目录./Qwen3.5-9B-w4a16-asym-torchao-v0.17.0dtype推理精度bfloat16--tasks mmlu评测任务MMLU 全集--num_fewshot 5few-shot 示例数量5官方标准--batch_size auto自动批量大小auto结果怎么看评测结束后控制台会输出类似这样的汇总| Tasks |Version|Filter|n-shot| Metric | |Value| |Stderr| |---------|-------|------|-----|-----------|---|----:|---|-----:| |mmlu | |none | 5|acc |↑ |0.712|± |0.0045|重点关注acc准确率列它表示模型在 57 个学科上的平均正确率。建议将结果保存下来lm_eval \ --model vllm \ --model_args pretrained./Qwen3.5-9B-w4a16-asym-torchao-v0.17.0,dtypebfloat16 \ --tasks mmlu \ --num_fewshot 5 \ --batch_size auto \ --output_path ./results/mmlu第四步跑通 GSM8K 评测8-shotGSM8KGrade School Math 8K包含 8500 道小学数学应用题是检验模型**数学推理与思维链Chain-of-Thought, CoT**能力的核心基准。量化模型在此类任务上的精度下降往往比常识问答更明显因此必须单独验证。执行以下命令8-shot CoT 设置lm_eval \ --model vllm \ --model_args pretrained./Qwen3.5-9B-w4a16-asym-torchao-v0.17.0,dtypebfloat16 \ --tasks gsm8k \ --num_fewshot 8 \ --batch_size autoGSM8K 评测采用 CoT 提示方式即要求模型逐步推理后再给出最终答案评测框架会自动提取最终数值并比对。输出结果中请关注exact_match答案完全一致的比例主要指标strict-match/loose-match严格/宽松匹配的辅助指标 小技巧如果显存/内存有限可将--batch_size auto改为--batch_size 1速度略慢但更稳定。第五步可选补充 Perplexity 困惑度评测除了准确率类基准困惑度Perplexity能直观反映量化带来的逐 token 分布偏移。使用 Wikitext-2 数据集lm_eval \ --model vllm \ --model_args pretrained./Qwen3.5-9B-w4a16-asym-torchao-v0.17.0,dtypebfloat16 \ --tasks wikitext \ --num_fewshot 0 \ --batch_size autoword_perplexity值越低越好。将其与 BF16 原始模型Qwen/Qwen3.5-9B对比即可量化精度损失程度。如何解读结果与 BF16 基线对比 评测的意义在于对比。官方建议将本模型的成绩与BF16未量化基线对照计算精度恢复率恢复率Recovery W4A16 模型得分 ÷ BF16 基线得分 × 100%建议按下面的表格记录三组数据MMLU、GSM8K、Perplexity再下结论基准BF16 基线W4A16-Asym本模型恢复率MMLU5-shot待测待测?GSM8K-CoT8-shot待测待测?Perplexitywikitext2待测待测?通常优秀的 W4A16 量化方案恢复率可达97%~99%。若某单项指标明显偏低可在对应领域任务上补充评测进一步定位能力短板。常见问题排查 Q1模型加载报版本错误这是版本强锁定导致的。该模型仅兼容 PyTorch v2.11.0 / ZenDNN v6.0.0 组合请严格按上文版本清单重装环境其他 PyTorch 版本无法正确加载。Q2评测速度很慢或卡住请确认LD_PRELOAD已正确指向libomp.so或libiomp5.so并检查 vLLM 是否成功识别 AMD CPU。若内存吃紧调低--batch_size。Q3能直接在 GPU 上评测吗不建议。该模型面向 AMD EPYC CPU 推理ZenDNN 路径设计W4A16-Asym 使用了 ZenDNN 专属执行路径原生 PyTorch 中不可用GPU 评测结果无参考意义。Q4pretrained用本地路径还是模型名两者皆可本地评测推荐使用克隆下来的目录路径如./Qwen3.5-9B-w4a16-asym-torchao-v0.17.0避免反复下载。总结 ✨至此你已经完整掌握了使用lm-evaluation-harness 评测 Qwen3.5-9B-w4a16-asym-torchao-v0.17.0的整套流程✅ 搭建版本锁定的 AMD CPU 评测环境PyTorch 2.11 ZenDNN 6 vLLM 0.20.2✅ 设置 OpenMP 环境并获取模型✅ 安装 lm-evaluation-harness含 vLLM 扩展✅ 跑通 MMLU5-shot与 GSM8K-CoT8-shot评测✅ 对比 BF16 基线计算精度恢复率评测是量化模型落地前的最后一道质检关。跑通这两项基准后你就可以放心评估该模型在自身业务场景中的表现为 AMD EPYC CPU 上的高效推理部署提供数据支撑。【免费下载链接】Qwen3.5-9B-w4a16-asym-torchao-v0.17.0项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/amd/Qwen3.5-9B-w4a16-asym-torchao-v0.17.0创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
如何评测Qwen3.5-9B-w4a16-asym-torchao-v0.17.0？lm-evaluation-harness跑通MMLU与GSM8K完整教程
如何评测Qwen3.5-9B-w4a16-asym-torchao-v0.17.0lm-evaluation-harness跑通MMLU与GSM8K完整教程【免费下载链接】Qwen3.5-9B-w4a16-asym-torchao-v0.17.0项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/amd/Qwen3.5-9B-w4a16-asym-torchao-v0.17.0想要评测 Qwen3.5-9B-w4a16-asym-torchao-v0.17.0模型的实际效果使用 lm-evaluation-harness 跑通MMLU 与 GSM8K两大基准是最快、最权威的方式。本教程将手把手带你完成环境配置、模型获取、基准评测与结果解读即使你是第一次接触大模型评测也能轻松跑通。为什么需要评测这个量化模型Qwen3.5-9B-w4a16-asym-torchao-v0.17.0是 AMD 基于 Qwen3.5-9B 开源模型使用 TorchAO v0.17.0 进行4-bit 仅权重量化W4A16 非对称得到的 CPU 推理专用模型专门针对 AMD EPYC 处理器上的 ZenDNN 执行路径优化推理引擎为 vLLM v0.20.2。量化在显著降低显存/内存占用、提升推理速度的同时也会带来一定的精度损失。因此量化模型的评测Benchmark至关重要——我们需要用标准数据集验证模型能力是否仍然在线相比 BF16 原始模型的精度恢复率Recovery有多少是否值得在生产环境中部署这就是本教程的核心目标使用lm-evaluation-harnessEleutherAI 出品的业界标准评测框架通过 vLLM 引擎跑通MMLU5-shot与GSM8K-CoT8-shot两项评测。第一步搭建评测环境 ⚙️版本锁定清单务必遵守这个模型是 AMD 针对 ZenDNN 深度定制的版本强锁定版本不匹配将无法加载。请在干净的 Python 环境中安装以下版本组件版本用途Python3.10运行环境PyTorch2.11.0深度学习框架TorchAO0.17.0量化框架ZenDNN6.0.0AMD CPU 加速库ZenTorch2.11.0.1AMD PyTorch 发行版vLLM0.20.2推理引擎lm-evaluation-harness最新版评测框架安装依赖pip install torch2.11.0 torchao0.17.0 zentorch2.11.0.1 vllm0.20.2设置 OpenMP 环境关键ZenDNN 依赖 OpenMP 才能发挥 AMD EPYC 多核性能评测前必须设置LD_PRELOAD否则可能出现性能骤降甚至运行异常# 方式一使用 LLVM OpenMP export LD_PRELOAD$(find /path/to/env -name libomp.so | head -1) # 方式二使用 Intel OpenMP export LD_PRELOAD$(find /path/to/env -name libiomp5.so | head -1)⚠️ 注意LD_PRELOAD必须在启动 vLLM 或任何推理脚本之前设置。获取模型文件使用 Git LFS 克隆模型仓库仓库内含model.safetensors权重文件、config.json量化配置、chat_template.jinja对话模板等完整文件git lfs install git clone https://gitcode.com/hf_mirrors/amd/Qwen3.5-9B-w4a16-asym-torchao-v0.17.0 cd Qwen3.5-9B-w4a16-asym-torchao-v0.17.0可以顺便打开config.json查看量化细节quant_method为torchao量化类型为Int4WeightOnlyOpaqueTensorConfig(group_size128)所有线性层均被量化lm_head与 embedding 层除外。第二步安装 lm-evaluation-harness建议通过 pip 安装并携带 vLLM 扩展以支持--model vllm引擎pip install lm-eval[vllm]安装完成后运行lm_eval --help确认可用。如果看到--model、--tasks、--num_fewshot等参数说明说明安装成功。✅第三步跑通 MMLU 评测5-shotMMLUMassive Multitask Language Understanding覆盖数学、历史、法律、医学等 57 个学科的多选题是衡量模型综合知识水平的黄金标准也是量化模型评测必测项。在模型仓库目录下执行lm_eval \ --model vllm \ --model_args pretrained./Qwen3.5-9B-w4a16-asym-torchao-v0.17.0,dtypebfloat16 \ --tasks mmlu \ --num_fewshot 5 \ --batch_size auto关键参数解读参数含义本教程取值--model vllm使用 vLLM 作为推理引擎vllmpretrained模型路径或名称本地目录./Qwen3.5-9B-w4a16-asym-torchao-v0.17.0dtype推理精度bfloat16--tasks mmlu评测任务MMLU 全集--num_fewshot 5few-shot 示例数量5官方标准--batch_size auto自动批量大小auto结果怎么看评测结束后控制台会输出类似这样的汇总| Tasks |Version|Filter|n-shot| Metric | |Value| |Stderr| |---------|-------|------|-----|-----------|---|----:|---|-----:| |mmlu | |none | 5|acc |↑ |0.712|± |0.0045|重点关注acc准确率列它表示模型在 57 个学科上的平均正确率。建议将结果保存下来lm_eval \ --model vllm \ --model_args pretrained./Qwen3.5-9B-w4a16-asym-torchao-v0.17.0,dtypebfloat16 \ --tasks mmlu \ --num_fewshot 5 \ --batch_size auto \ --output_path ./results/mmlu第四步跑通 GSM8K 评测8-shotGSM8KGrade School Math 8K包含 8500 道小学数学应用题是检验模型**数学推理与思维链Chain-of-Thought, CoT**能力的核心基准。量化模型在此类任务上的精度下降往往比常识问答更明显因此必须单独验证。执行以下命令8-shot CoT 设置lm_eval \ --model vllm \ --model_args pretrained./Qwen3.5-9B-w4a16-asym-torchao-v0.17.0,dtypebfloat16 \ --tasks gsm8k \ --num_fewshot 8 \ --batch_size autoGSM8K 评测采用 CoT 提示方式即要求模型逐步推理后再给出最终答案评测框架会自动提取最终数值并比对。输出结果中请关注exact_match答案完全一致的比例主要指标strict-match/loose-match严格/宽松匹配的辅助指标 小技巧如果显存/内存有限可将--batch_size auto改为--batch_size 1速度略慢但更稳定。第五步可选补充 Perplexity 困惑度评测除了准确率类基准困惑度Perplexity能直观反映量化带来的逐 token 分布偏移。使用 Wikitext-2 数据集lm_eval \ --model vllm \ --model_args pretrained./Qwen3.5-9B-w4a16-asym-torchao-v0.17.0,dtypebfloat16 \ --tasks wikitext \ --num_fewshot 0 \ --batch_size autoword_perplexity值越低越好。将其与 BF16 原始模型Qwen/Qwen3.5-9B对比即可量化精度损失程度。如何解读结果与 BF16 基线对比 评测的意义在于对比。官方建议将本模型的成绩与BF16未量化基线对照计算精度恢复率恢复率Recovery W4A16 模型得分 ÷ BF16 基线得分 × 100%建议按下面的表格记录三组数据MMLU、GSM8K、Perplexity再下结论基准BF16 基线W4A16-Asym本模型恢复率MMLU5-shot待测待测?GSM8K-CoT8-shot待测待测?Perplexitywikitext2待测待测?通常优秀的 W4A16 量化方案恢复率可达97%~99%。若某单项指标明显偏低可在对应领域任务上补充评测进一步定位能力短板。常见问题排查 Q1模型加载报版本错误这是版本强锁定导致的。该模型仅兼容 PyTorch v2.11.0 / ZenDNN v6.0.0 组合请严格按上文版本清单重装环境其他 PyTorch 版本无法正确加载。Q2评测速度很慢或卡住请确认LD_PRELOAD已正确指向libomp.so或libiomp5.so并检查 vLLM 是否成功识别 AMD CPU。若内存吃紧调低--batch_size。Q3能直接在 GPU 上评测吗不建议。该模型面向 AMD EPYC CPU 推理ZenDNN 路径设计W4A16-Asym 使用了 ZenDNN 专属执行路径原生 PyTorch 中不可用GPU 评测结果无参考意义。Q4pretrained用本地路径还是模型名两者皆可本地评测推荐使用克隆下来的目录路径如./Qwen3.5-9B-w4a16-asym-torchao-v0.17.0避免反复下载。总结 ✨至此你已经完整掌握了使用lm-evaluation-harness 评测 Qwen3.5-9B-w4a16-asym-torchao-v0.17.0的整套流程✅ 搭建版本锁定的 AMD CPU 评测环境PyTorch 2.11 ZenDNN 6 vLLM 0.20.2✅ 设置 OpenMP 环境并获取模型✅ 安装 lm-evaluation-harness含 vLLM 扩展✅ 跑通 MMLU5-shot与 GSM8K-CoT8-shot评测✅ 对比 BF16 基线计算精度恢复率评测是量化模型落地前的最后一道质检关。跑通这两项基准后你就可以放心评估该模型在自身业务场景中的表现为 AMD EPYC CPU 上的高效推理部署提供数据支撑。【免费下载链接】Qwen3.5-9B-w4a16-asym-torchao-v0.17.0项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/amd/Qwen3.5-9B-w4a16-asym-torchao-v0.17.0创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
