想问一下ModelScope Qwen大模型微调有官方的评估指标和代码吗？

对于ModelScope的Qwen大模型微调，我没有找到官方的评估指标和代码。一般来说，对于自然语言处理任务，我们通常会使用诸如BLEU、ROUGE、METEOR等指标来评估模型的性能。这些指标可以帮助我们理解模型生成的文本与参考文本之间的相似度。

以下是一个使用BLEU指标评估模型性能的简单示例，使用了GPT-2的微调代码：

from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer
import torch

# 加载模型和分词器
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2")
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2")

# 加载测试集
with open("test.txt", "r") as f:
    test_text = f.read()

# 对测试集进行编码
inputs = tokenizer(test_text, return_tensors="pt")

# 微调模型
outputs = model.generate(inputs)

# 解码输出
generated_text = tokenizer.decode(outputs[:, inputs.attrs["padding_idx"] + 1:], skip_special_tokens=True)

# 计算BLEU指标
from nltk.translate.bleu_score import sentence_bleu
bleu_score = sentence_bleu([test_text.split()], generated_text.split(), smoothing_function=None)

print("BLEU score:", bleu_score)

这只是一个基本的示例，实际使用时你可能需要根据你的具体需求来调整代码。

微调您参考一下这个文档https://github.com/modelscope/swift/blob/main/examples/pytorch/llm/README_CN.md，此回答整理自钉群“魔搭ModelScope开发者联盟群 ①”