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🛠️ 如何在 VLMEvalKit 中实现一个新的 Benchmark 或多模态模型（VLM）

实现一个新的 benchmark

示例 PR: 添加 Math-Vision Benchmark (#292)

目前在 VLMEvalKit 中，benchmark 以数据集类的形式呈现，当你新增一个 benchmark 时，你可以选择复用现有的数据集类 (如单选题 benchmark 可复用 ImageMCQDataset)，或是实现新的数据集类。你的数据集类必须支持以下两种方法 (复用父类或自行实现):

  • build_prompt(self, line): 方法输入 line 类型为 int (对应数据 index) 或 pd.Series (对应数据原始 record)。方法输出一条 multi-modal message 作为多模态模型输入，multi-modal message 是一个图文交错的列表，如以下格式 (一图一文): [dict(type='image', value=IMAGE_PTH), dict(type='text', value=prompt)]。
  • evaluate(self, eval_file, **judge_kwargs): 方法输入 eval_file 为多模态模型的预测结果 (多以 .xlsx 格式存在)，如 benchmark evaluation 需要大语言模型 (一般为 GPT) 辅助，则 judge_kwargs 传入大语言模型的参数。方法输出 benchmark 的评测结果，以 dict 或 pd.DataFrame 的形式。

以下，我们简述新增数据集的通常步骤：

1. TSV 数据文件准备 (图文评测集)

目前，我们将每一个 benchmark 数据集设置为一个单独的 TSV 文件。在推理过程中，数据文件将从数据集定义的 DATASET_URL 链接地址自动下载到 $LMUData 中（如果没有明确设置的话，默认路径是 $HOME/LMUData）。你可以将准备好的 TSV 文件上传到一个可下载的地址（如：huggingface），或发送给我们 [email protected]，我们将帮助上传数据集到服务器中。此外，你也可以在环境变量中自定义设置下载路径 LMUData=/path/to/your/data。

TSV 文件中的内容组成为：

数据集名称 \ 字段 index image image_path question hint multi-choice
options		 answer category l2-category split
MMBench_DEV_[CN/EN] ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅
MMBench_TEST_[CN/EN] ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅
CCBench ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅
SEEDBench_IMG ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅
MME ✅ ✅ ✅ ✅ ✅
CORE_MM ✅ ✅ ✅ ✅ ✅
MMVet ✅ ✅ ✅ ✅ ✅
MMMU_DEV_VAL ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅
COCO_VAL ✅ ✅ ✅
OCRVQA_[TEST/TESTCORE] ✅ ✅ ✅ ✅
TextVQA_VAL ✅ ✅ ✅ ✅
VCR_[EN/ZH]_[EASY/HARD]_[ALL/500/100] ✅ ✅ ✅ ✅
表 1. 支持的数据集的 TSV 字段。

TSV 中必须字段的介绍：

  • index: 一个整数，tsv 中每一行的唯一标识
  • image: 图片的 base64 编码，你可以使用 vlmeval/smp/vlm.py 中实现的API进行编码和解码：
    • 编码：encode_image_to_base64（对于PIL Image）/ encode_image_file_to_base64（对于图片文件路径）
    • 解码：decode_base64_to_image（对于PIL Image）/ decode_base64_to_image_file（对于图片文件路径）
  • question: 针对图像所提取出的问题，类型为字符串
  • answer: 问题的答案，类型为字符串，Test 集可缺失这一字段

2. 自定义数据集的 prompt 构建

ImageBaseDataset 定义了默认的 prompt 格式。如果需要针对数据集添加 prompt，或给模型输入 Interleave 的数据格式，可以通过 build_prompt(line) 函数实现。该函数输入为，每次给定 TSV 文件中的一行，包含 index, image, question 等内容作为 line。该函数将返回一个多模态消息 msg 的字典列表 [dict(type='image', value=IMAGE_PTH), dict(type='text', value=prompt)]，包括图片路径和将被输入到 VLMs 的文本 prompt。对于 interleave 类型输入，可以直接将图片路径的字典放置到 image token 位置。

3. 自定义数据集的指标实现

增加对 benchmark 的评测需要自定义一个该数据集的 class 对象，从而实现数据集的指标计算。图文多模态数据集均继承自 vlmeval/dataset/image_base.py 中的 ImageBaseDataset 对象。其中 TYPE 定义了数据集的类型；DATASET_URL 为数据集的下载地址；DATASET_MD5 为数据集文件的 md5 一致性编码检查。

在 class 中需要实现 evaluate(eval_file, **judge_kwargs) 类函数，对自定义的数据集结果进行指标计算和结果输出。函数输入 eval_file 为模型预测结果 {model_name}_{dataset}.xlsx 的路径。可以通过 load(eval_file) 文件将其读取为 panda.DataFrames 类型，其中包含 index, question, answer, category, prediction 等字段。judge_kwargs 参数将传递一个评测相关的字典，如：judge 模型的名称，api 请求线程数等。函数的返回值为评估完成的准确度等指标，其格式为由 list 组成的字典，并组织成 panda.DataFrames 类型。

实现一个新的模型

示例 PR: 支持 LLaVA-Next-Interleave (#294)

**1. 支持 generate_inner API (必须). **

现有所有的模型都在 vlmeval/vlm 中实现。对于一个最基本的模型，你的模型类应该实现方法 generate_inner(msgs, dataset=None)。这个函数将向 VLM 输入一个多模态数据，并返回 VLM 的预测（一个字符串）。可选参数 dataset 可以用作模型在不同推理策略之间切换的标志。

其中多模态消息 msgs 是一个字典列表，每个字典有两个键：类型和值：

  • type：我们目前支持两种类型，选项是 ["image", "text"]。
  • value：当类型为 text 时，值是文本消息（一个字符串）；当类型为 image 时，值可以是图像文件的本地路径，或者是图像的URL。

目前，一个多模态消息可能包含任意交错的图像和文本。如果你的模型不支持这一点，我们推荐的做法是取第一张图像和连接的文本消息作为模型的输入。你可以在模型的 class 中设置 INTERLEAVE = False 并调用 self.message_to_promptimg(message, dataset=dataset) 函数来获取你的 prompt 和第一张图片的地址。

一些多模态消息的例子:

IMAGE_PTH = 'assets/apple.jpg'
IMAGE_URL = 'https://raw.githubusercontent.com/open-compass/VLMEvalKit/main/assets/apple.jpg'
msg1 = [
    dict(type='image', value=IMAGE_PTH),
    dict(type='text', value='What is in this image?')
]
msg2 = [
    dict(type='image', value=IMAGE_URL),
    dict(type='image', value=IMAGE_URL),
    dict(type='text', value='How many apples are there in these images?')
]
response = model.generate(msg1)

为了方便起见，我们还支持接受字符串列表作为输入。在这种情况下，我们将检查一个字符串是图像路径还是图像 URL，并自动将其转换为 list[dict] 格式：

IMAGE_PTH = 'assets/apple.jpg'
IMAGE_URL = 'https://raw.githubusercontent.com/open-compass/VLMEvalKit/main/assets/apple.jpg'
msg1 = [IMAGE_PTH, 'What is in this image?']
msg2 = [IMAGE_URL, IMAGE_URL,  'How many apples are there in these images?']
response = model.generate(msg1)

2. 支持自定义提示词构建 (可选)

此外，你的模型可以通过实现两个可选方法来支持自定义提示构建：use_custom_prompt(dataset) 和 build_prompt(line, dataset=None)。

  • use_custom_prompt(dataset) 将返回一个布尔值，指示模型是否应使用自定义提示构建策略。
  • 如果use_custom_prompt(dataset)返回 True，build_prompt(line, dataset) 应该为相应的数据集返回一个自定义构建的多模态消息，line 数据是一个包含数据样本所需信息的字典。如果use_custom_prompt(dataset) 返回False，则将使用默认的 prompt 构建策略。

3. 支持多轮对话 (可选)

你可以通过支持 chat_inner(message, dataset) API 为你的模型新增多轮对话功能并兼容多轮对话评测。这个 API 输出一个字符串型回复，message 包含一个聊天记录的列表，格式如下：

# Assume msg1, msg2, msg3, ... are multi-modal messages following the previously described format
# `chat_inner` take the following chat history list as input:
message = [
    dict(role='user', content=msg1),
    dict(role='assistant', content=msg2),
    dict(role='user', content=msg3),
    dict(role='assistant', content=msg4),
	......
    dict(role='user', content=msgn),
]
# `message` should contain an odd number of chat utterances, the role of utterances should be interleaved "user" and "assistant", with the role of the last utterance to be "user".
# The chat function will call `chat_inner`
response = model.chat(message)

示例 PRs：

为 VLMEvalKit 贡献代码

如果你想为 VLMEvalKit 贡献代码，请在提交PR之前进行预提交检查。这有助于保持代码整洁。

# 在VLMEvalKit的目录下，安装预提交 hook:
pip install pre-commit
pre-commit install
pre-commit run --all-files
# 然后提交你的代码。