解读

面试官真正想考察的是：

1. 你是否具备把内部评估体系转化为可扩展开源项目的完整思路；
2. 能否在中国合规框架下设计数据、代码、模型三重开源策略；
3. 是否理解社区生态运营与技术架构的闭环——既让外部开发者“提得动”新任务，又让核心团队“收得回”质量。
   回答时要体现LLMOps 视角：评估不是一次性脚本，而是贯穿微调、上线、监控的持续治理组件。

知识点

1. 开源许可证选择：国内社区对 Apache-2.0、MIT 接受度最高，需避开 GPL 传染；若含模型权重，需加**《模型使用协议》**限制非法用途。
2. 评估协议标准化：采用OpenAI Evals / Eleuther LM-Eval-Harness 的 YAML 描述规范，保证社区任务一键接入。
3. 数据合规三板斧：
   • 个人信息匿名化（《个人信息保护法》）
   • 数据出境安全评估（《数据出境安全评估办法》）
   • 开源数据集备案（通过中国信通院“可信数据流通”平台）
4. 可插拔 Metric 框架：内置** Rouge-L、BERTScore、Chinese-Rouge** 等中文友好指标，并暴露自定义 Python 装饰器接口。
5. 持续集成：使用Gitee Go（国产 CI）做每日基准回归，防止社区 PR 导致指标漂移。
6. 社区任务提交流程：
   • 任务提案 Issue 模板 → TC 评审 → 数据/代码双 PR → 自动化毒数据检测 → 合并进 main
7. 推理加速与成本：提供INT8 校准脚本 + vLLM 批量推理配置，降低社区复现门槛。
8. 安全护栏：集成ModelScope 可信检测 API，对社区上传的模型权重做涉政、涉黄、暴力一键扫描。

答案

“我会把项目拆成四条线推进：
第一，许可证与合规线。代码采用 Apache-2.0，权重单独签署《模型使用协议》，并在仓库根目录放置合规声明.md，提示禁止生成违法内容。数据集先在内部做脱敏+出境评估，再上传至信通院备案库，返回编号后写入 README。

第二，框架设计线。核心抽象三层：

• Task 层：YAML 描述“输入模板 + 参考答案字段”，社区只需 fork 后提交新的 yaml 与 jsonl 数据；
• Metric 层：内置中文常用指标，同时暴露 @register_metric 装饰器，社区 PR 即可扩展；
• Runner 层：支持本地 Docker、Kubernetes 集群、ModelScope 免费 GPU 三种后端，一条命令 eval-cli run --task new_sentiment --model THUDM/chatglm3-6b 完成复现。

第三，社区运营线。在 Gitee 建立Special Interest Group（SIG），每周三晚腾讯会议评审新任务；采用**“积分 + 榜单”双驱动：贡献任务被合并即得 10 积分，月度积分前 3 名赠送华为昇腾 910B 100 小时算力券**，形成正向循环。

第四，质量守护线。CI 流水线强制跑**“毒数据检测 + 指标漂移检测”：若新任务导致基座模型在 5 个历史任务上平均下降 ≥2%，自动打回；同时用Weights & Biases 国内镜像站**记录每次评估曲线，保证结果可审计。

通过以上四线并行，可在3 周内发布 v0.1 开源版本，2 个月内收到首批 20+ 社区任务，实现‘提得来、跑得动、信得过’的可持续评估生态。”

拓展思考

1. 如果社区提交的是多模态任务（图文混合），如何复用现有 YAML 描述？
   → 可在 schema 中增加 input_type: ["text", "image_base64"]，并在 Runner 层调用Qwen-VL 官方 preprocessor 做统一转换，保证下游 metric 无需改动。
2. 遇到恶意刷榜（偷偷在测试集里加训练语料）怎么办？
   → 引入**“隐藏留痕”机制：官方维护一份不公开的盲测集**，每月定时触发，对榜单前十模型二次评估，偏离公开榜 >3% 即下架并公告。
3. 国内算力资源紧张，如何降低社区重复跑基座模型的成本？
   → 与阿里云 ModelScope 社区合作，提供**“官方已缓存”**的 6B/13B 模型 INT8 推理镜像，社区只需拉取后跑 LoRA 预测，显存占用降 50%，速度提 2.3 倍，实现绿色开源。