DevOps-Eval: 面向DevOps领域的大模型评估基准
DevOps-Eval是一个专为DevOps领域的基础模型设计的综合评估套件。它的目标是帮助开发人员,尤其是DevOps领域的开发者,跟踪模型的进展并分析其重要优缺点。这个评估基准涵盖了DevOps领域的多个方面,为大模型在该领域的应用提供了有力的评估工具。
主要特点
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包含DevOps相关的问题和练习,涵盖AIOps和工具学习等方面。
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目前共有7486道多选题,涉及8个不同的通用类别。
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AIOps子类别包含2840个样本,涵盖日志解析、时间序列异常检测、时间序列分类、时间序列预测和根因分析等场景。
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工具学习子类别包含1509个样本,覆盖59个领域的239种工具场景。
数据集构成
DevOps-Eval的数据集包括以下几个主要部分:
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DevOps通用评估: 包括计划、编码、构建、测试、发布、部署、运维和监控8个方面的多选题。
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AIOps评估: 包括日志解析、根因分析、时间序列异常检测、时间序列分类和时间序列预测等任务。
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工具学习评估: 覆盖了大量DevOps工具的使用场景。
这些数据集的设计旨在全面评估大模型在DevOps各个环节的表现。
评估方法
DevOps-Eval提供了零样本(Zero-shot)和少样本(Few-shot)两种评估方式:
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零样本评估: 直接让模型回答问题,不提供任何示例。
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少样本评估: 提供少量示例(通常是5个),然后让模型回答问题。
这两种方法可以分别测试模型的基础能力和快速学习能力。
排行榜
DevOps-Eval维护了一个实时更新的排行榜,展示了各个模型在不同任务上的表现。目前的排行榜包括:
- DevOps通用评估排行榜
- AIOps评估排行榜
- 工具学习评估排行榜
这些排行榜为研究人员和开发者提供了直观的模型性能对比。
如何使用
使用DevOps-Eval评估您的模型非常简单:
- 下载数据集
- 准备您的模型
- 运行评估脚本
- 分析结果
详细的使用教程可以在项目的GitHub仓库中找到。
未来计划
DevOps-Eval团队计划在未来:
- 增加更多AIOps样本
- 添加时间序列预测场景
- 扩充工具学习样本
- 增加样本数量
- 添加难度更高的样本
- 提供英文版样本
结语
DevOps-Eval为DevOps领域的大模型评估提供了一个全面而强大的工具。无论您是研究人员、开发者还是DevOps从业者,都可以利用这个基准来评估和改进您的模型。我们期待看到更多优秀的模型在这个基准上的表现,推动DevOps领域人工智能技术的不断进步。
如果您对DevOps-Eval感兴趣或有任何问题,欢迎访问项目的GitHub仓库或通过官方渠道与我们联系。让我们一起为DevOps的智能化贡献力量!
