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DevOps-Eval是一个专门为DevOps领域大模型设计的综合评估数据集。我们希望DevOps-Eval能够帮助开发者，尤其是DevOps领域的开发者，追踪进展并分析他们拥有的DevOps大模型的优势和不足之处。

📚 该仓库包含与DevOps和AIOps相关的问题和练习, 还添加了关于ToolLearning相关的样本。

💥 目前有 7486 个多项选择题，根据DevOps的通用流程将其归纳未8个模块，如下图所示。

🔥 AIOps样本总计 2840 个，覆盖的场景包括日志解析、时序异常检测、时序分类、时序预测和根因分析。

🔧 ToolLearning样本 1509 个，涵盖59个领域，总计 239 种工具类别。

🔔 更新

[2023.12.27] 新增1509个ToolLearning样本，发布了相应的评测排行榜
[2023.11.27] 增加运维场景样本487例、时序预测样本640例；同步更新评测排行榜
[2023.10.30] 增加针对AIOps场景的评测排行榜
[2023.10.25] 增加AIOps样本，包含日志解析、时序异常检测、时序分类和根因分析
[2023.10.18] DevOps-Eval发布大模型评测排行版

📜 目录

🏆 排行榜
⏬ 数据
🚀 如何进行测试
🧭 TODO
🏁 Licenses
😃 引用
🗂 Miscellaneous
- ✨ Star History
- 🤝 Friendship Links

🏆 排行榜

以下是我们获得的初版评测结果，包括多个开源模型的zero-shot和five-shot准确率。我们注意到，对于大多数指令模型来说，five-shot的准确率要优于zero-shot。

👀 DevOps

Zero Shot

模型	plan	code	build	test	release	deploy	operate	monitor	平均分
DevOpsPal-14B-Chat	60.61	78.35	84.86	84.65	87.26	82.75	69.89	79.17	78.23
DevOpsPal-14B-Base	54.55	77.82	83.49	85.96	86.32	81.96	71.18	82.41	78.23
Qwen-14B-Chat	60.61	75.4	85.32	84.21	89.62	82.75	69.57	80.56	77.18
Qwen-14B-Base	57.58	73.81	84.4	85.53	86.32	81.18	70.05	80.09	76.19
Baichuan2-13B-Base	60.61	69.42	79.82	79.82	82.55	81.18	70.37	83.8	73.73
Baichuan2-13B-Chat	60.61	68.43	77.98	80.7	81.6	83.53	67.63	84.72	72.9
DevOpsPal-7B-Chat	54.55	69.11	83.94	82.02	76.89	80	64.73	77.78	71.92
DevOpsPal-7B-Base	54.55	68.96	82.11	78.95	80.66	76.47	65.54	78.7	71.69
Qwen-7B-Base	53.03	68.13	78.9	75.44	80.19	80	65.06	80.09	71.09
Qwen-7B-Chat	57.58	66.01	80.28	79.82	76.89	77.65	62.64	79.17	69.75
Baichuan2-7B-Chat	54.55	63.66	77.98	76.32	71.7	73.33	59.42	79.63	66.97
Internlm-7B-Chat	60.61	62.15	77.06	76.32	66.98	74.51	60.39	78.24	66.27
Baichuan2-7B-Base	56.06	62.45	75.69	70.61	74.06	69.8	61.67	75.93	66.21
Internlm-7B-Base	54.55	58.29	79.36	78.95	77.83	70.59	65.86	75.93	65.99

Five Shot

模型	plan	code	build	test	release	deploy	operate	monitor	平均分
DevOpsPal-14B-Chat	63.64	79.49	81.65	85.96	86.79	86.67	72.95	81.48	79.69
DevOpsPal-14B-Base	62.12	80.55	82.57	85.53	85.85	84.71	71.98	80.09	79.63
Qwen-14B-Chat	65.15	76	82.57	85.53	84.91	84.31	70.85	81.48	77.81
Qwen-14B-Base	66.67	76.15	84.4	85.53	86.32	80.39	72.46	80.56	77.56
Baichuan2-13B-Base	63.64	71.39	80.73	82.46	81.13	84.31	73.75	85.19	75.8
Qwen-7B-Base	75.76	72.52	78.9	81.14	83.96	81.18	70.37	81.94	75.36
Baichuan2-13B-Chat	62.12	69.95	76.61	84.21	83.49	79.61	71.98	80.56	74.12
DevOpsPal-7B-Chat	66.67	69.95	83.94	81.14	80.19	82.75	68.6	76.85	73.61
DevOpsPal-7B-Base	69.7	69.49	82.11	81.14	82.55	82.35	67.15	79.17	73.35
Qwen-7B-Chat	65.15	66.54	82.57	81.58	81.6	81.18	65.38	81.02	71.69
Baichuan2-7B-Base	60.61	67.22	76.61	75	77.83	78.43	67.31	79.63	70.8
Internlm-7B-Chat	60.61	63.06	79.82	80.26	67.92	75.69	60.06	77.31	69.21
Baichuan2-7B-Chat	60.61	64.95	81.19	75.88	71.23	75.69	64.9	79.17	69.05
Internlm-7B-Base	62.12	65.25	77.52	80.7	74.06	78.82	63.45	75.46	67.17

🔥 AIOps

Zero Shot

模型	日志解析	根因分析	时序异常检测	时序分类	时序预测	平均分
Qwen-14B-Base	66.29	58.8	25.33	43.5	62.5	52.25
DevOpsPal-14B—Base	63.14	53.6	23.33	43.5	64.06	50.49
Qwen-14B-Chat	64.57	51.6	22.67	36	62.5	48.94
DevOpsPal-14B—Chat	60	56	24	43	57.81	48.8
Qwen-7B-Base	50	39.2	22.67	54	43.75	41.48
DevOpsPal-7B—Chat	56.57	30.4	25.33	45	44.06	40.92
Baichuan2-13B-Chat	64	18	21.33	37.5	46.88	39.3
Qwen-7B-Chat	57.43	38.8	22.33	39.5	25.31	36.97
Internlm-7B—Chat	58.86	8.8	22.33	28.5	51.25	36.34
Baichuan2-7B-Chat	60.86	10	28	34.5	39.06	36.34
Baichuan2-7B-Base	53.43	12.8	27.67	36.5	40.31	35.49
Baichuan2-13B-Base	54	12.4	23	34.5	42.81	34.86
DevOpsPal-7B—Base	46.57	20.8	25	34	38.75	33.94
Internlm-7B—Base	48.57	18.8	23.33	37.5	33.75	33.1

One Shot

模型	日志解析	根因分析	时序异常检测	时序分类	时序预测	平均分
DevOpsPal-14B—Chat	66.29	80.8	23.33	44.5	56.25	54.44
DevOpsPal-14B—Base	60	74	25.33	43.5	52.5	51.13
Qwen-14B-Base	64.29	74.4	28	48.5	40.31	50.77
Qwen-7B-Base	56	60.8	27.67	44	57.19	49.44
Qwen-14B-Chat	49.71	65.6	28.67	48	42.19	46.13
Baichuan2-13B-Base	56	43.2	24.33	41	46.88	42.89
Baichuan2-7B-Chat	58.57	31.6	27	31.5	51.88	41.83
DevOpsPal-7B—Base	52.86	44.4	28	44.5	36.25	41.2
Baichuan2-7B-Base	48.29	40.4	27	42	40.94	39.86
Qwen-7B-Chat	54.57	52	29.67	26.5	27.19	38.73
Baichuan2-13B-Chat	57.43	44.4	25	25.5	30.63	37.75
DevOpsPal-7B—Chat	56.57	27.2	25.33	41.5	33.44	37.46
Internlm-7B—Chat	62.57	12.8	22.33	21	50.31	36.69
Internlm-7B—Base	48	33.2	29	35	31.56	35.85

🔧 ToolLearning

FuncCall-Filler	dataset_name	fccr	1-fcffr	1-fcfnr	1-fcfpr	1-fcfnir	aar
Qwen-14b-chat	luban	61	100	97.68	63.32	100	69.46
Qwen-7b-chat	luban	50.58	100	98.07	52.51	100	63.59
Baichuan-7b-chat	luban	60.23	100	97.3	62.93	99.61	61.12
Internlm-chat-7b	luban	47.88	100	96.14	51.74	99.61	61.85
Qwen-14b-chat	fc_data	98.37	99.73	99.86	98.78	100	81.58
Qwen-7b-chat	fc_data	99.46	99.86	100	99.59	100	79.25
Baichuan-7b-chat	fc_data	97.96	99.32	100	98.64	100	89.53
Internlm-chat-7b	fc_data	94.29	95.78	100	98.5	100	88.19
CodeLLaMa-7b	fc_data	98.78	99.73	100	99.05	100	94.7
CodeLLaMa-7b-16	fc_data	98.1	99.87	99.73	98.5	100	93.14
CodeFuse-7b-4k	fc_data	98.91	99.87	99.87	99.18	100	89.5

⏬ 数据

下载

方法一：下载zip压缩文件（你也可以直接用浏览器打开下面的链接）：

wget https://huggingface.co/datasets/codefuse-admin/devopseval-exam/resolve/main/devopseval-exam.zip

然后可以使用 pandas加载数据：

import os
import pandas as pd

File_Dir="devopseval-exam"
test_df=pd.read_csv(os.path.join(File_Dir,"test","UnitTesting.csv"))

方法二：使用Hugging Face datasets直接加载数据集。示例如下：

from datasets import load_dataset
dataset=load_dataset(r"DevOps-Eval/devopseval-exam",name="UnitTesting")

print(dataset['val'][0])
# {"id": 1, "question": "单元测试应该覆盖以下哪些方面？", "A": "正常路径", "B": "异常路径", "C": "边界值条件"，"D": 所有以上，"answer": "D", "explanation": ""}  ```

方法三：使用modelscope下载相关所有数据。示例如下：

from modelscope.msdatasets import MsDataset
MsDataset.clone_meta(dataset_work_dir='./xxx', dataset_id='codefuse-ai/devopseval-exam')

👀 说明

为了方便使用，我们已经整理出了 55 个细分类别以及它们的中英文名称。具体细节请查看 category_mapping.json 。格式如下：

{
  "UnitTesting.csv": [
    "unit testing",
    "单元测试",
    {"dev": 5, "test": 32}
    "TEST"
  ],
  ...
  "file_name":[
  "英文名称",
  "中文名称",
  "样本数量",
  "类别(PLAN,CODE,BUILD,TEST,RELEASE,DEPOLY,OPERATE,MONITOR八选一)"
  ]
}

每个细分类别由两个部分组成：dev 和 test。每个细分类别的 dev 集包含五个示范实例以及为 few-shot 评估提供的解释。而 test 集则用于模型评估，并且test数据已包含准确标签。

下面是 dev 数据的示例，来自"版本控制"细分类别：

id: 4
question: 如何找到Git特定提交中已更改的文件列表？
A: 使用命令 `git diff --name-only SHA`
B: 使用命令 `git log --name-only SHA`
C: 使用命令 `git commit --name-only SHA`
D: 使用命令 `git clone --name-only SHA`
answer: A
explanation: 
分析原因：
git diff --name-only SHA命令会显示与SHA参数对应的提交中已修改的文件列表。参数--name-only让命令只输出文件名，而忽略其他信息。其它选项中的命令并不能实现此功能。

🔥 AIOps样本示例

👀 👀 此处以日志解析和时序异常检测为例，对AIOps样本做一些简要的展示:

日志解析

id: 0
question:
下面是一些运行日志
 0 04:21:15,429 WARN Cannot open channel to 2 at election address /10.10.34.12:3888
 1 19:18:56,377 WARN ******* GOODBYE /10.10.34.11:52703 ********
 2 19:13:46,128 WARN ******* GOODBYE /10.10.34.11:52308 ********
 3 19:16:26,268 WARN ******* GOODBYE /10.10.34.11:52502 ********
 4 09:11:16,012 WARN Cannot open channel to 3 at election address /10.10.34.13:3888
 5 16:37:13,837 WARN Cannot open channel to 2 at election address /10.10.34.12:3888
 6 09:09:16,008 WARN Cannot open channel to 3 at election address /10.10.34.13:3888
 7 15:27:03,681 WARN Cannot open channel to 3 at election address /10.10.34.13:3888
日志最前面三部分别为序号、时间戳和日志Level，在不考虑这三部分内容的情况下，此处我们设定日志的变量用'<*>'代替，token与token之间用空格分隔，那么请问上述日志的日志模版具体是什么？
A: Notification time out: <*> 和 Connection broken for id <*>, my id = <*>, error =
B: Send worker leaving thread 和 Connection broken for id <*>, my id = <*>, error =
C: Received connection request /<*>:<*> 和 Interrupting SendWorker
D: Cannot open channel to <*> at election address /<*>:<*> 和 ******* GOODBYE /<*>:<*> ********
answer: D
explanation: 根据日志中的内容，选项D是最符合日志模板的。日志中包含了"Cannot open channel to &lt;*&gt; at election address /&lt;*&gt;:&lt;*&gt;"和"******* GOODBYE /&lt;*&gt;:&lt;*&gt; ********"这两个固定的模板片段，它们都在选项D中出现了。同时，其他选项中的模板片段与日志中的内容不匹配。因此，选项D是最符合日志模板的。

时序异常检测

id: 0
question:
分析如下时间序列
[50,62,74,84,92,97,99,98,94,87,77,65,265,40,28,17,8,3,0,0,4,10,20,31,43,56,68,79,89,95,99,99,96,91,82,71,59,46,34,22,12,5,1,0,2,7,15,25,37,49]
请找出其中明显异常点的下标。所谓的异常点一般指的是明显与数据整体趋势不符的点。
A: 46
B: 0
C: 37
D: 12
answer: D
explanation: 根据分析，题目中的时间序列在12点出的值265要明显大于周围数据，存在着突增现象，因此选择D是正确的。

🔧 ToolLearning样本示例

工具学习样本的数据格式与OpenAI的函数调用格式兼容。详情请参阅tool_learning_info_zh.md。工具学习评测过程，详情请参阅见 tool_learning_evalution.md。

🚀 如何进行测试

如果需要在自己的 HuggingFace 格式的模型上进行测试的话，总的步骤分为如下几步:

编写 Model 的 loader 函数
编写 Model 的 context_builder 函数
注册模型到配置文件中
执行测试脚本如果模型在加载进来后不需要特殊的处理，而且输入也不需要转换为特定的格式（e.g. chatml 格式或者其他的 human-bot 格式），请直接跳转到第四步直接发起测试。

1. 编写 loader 函数

模型加载时还需要做一些额外的处理（e.g. tokenizer 调整），需要继承 ModelAndTokenizerLoader 类来覆写对应的 load_model 和 load_tokenizer 函数，如下所示：

class QwenModelAndTokenizerLoader(ModelAndTokenizerLoader):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        pass
    
    @override
    def load_model(self, model_path: str):
    # Implementation of the method
        pass
    
    @override
    def load_tokenizer(self, model_path: str):
    # Implementation of the method
        pass

2. 编写 Model 的 context_builder 函数

如果输入需要转换为特定的格式（e.g. chatml 格式或者其他的 human-bot 格式），则需要继承 ContextBuilder 类来覆写 make_context 函数，如下所示：

class QwenChatContextBuilder(ContextBuilder):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        
    @override
    def make_context(self, model, tokenizer, query: str, system: str = "hello！"):
    # Implementation of the method
        pass

3. 注册模型到配置文件中

去 conf 中的 model_conf.json，注册对应的模型名和这个模型将要使用的 loader 和 context_builder，示例如下：

{
  "Qwen-Chat": {
  "loader": "QwenModelAndTokenizerLoader",
  "context_builder": "QwenChatContextBuilder"
  }
}

4. 执行测试脚本

直接运行以下代码发起测试

python src/run_eval.py \
--model_path path_to_model \
--model_name model_name_in_conf \
--model_conf_path path_to_model_conf \
--eval_dataset_list all \
--eval_dataset_fp_conf_path path_to_dataset_conf \
--eval_dataset_type test \
--data_path path_to_downloaded_devops_eval_data \
--k_shot 0

👀 👀 具体评测流程见📖 数据集评测教程

🧭 TODO

添加AIOps样本
添加AIOps场景，比如时间预测
增加 ToolLearning 样本
当前各类别样本量不平均，后续进一步增加样本数量
增加困难程度的样本集
增加样本的英文版本

🏁 Licenses

This project is licensed under the Apache License (Version 2.0).

😃 引用

如果您使用了我们的数据集，请引用我们的论文。 Coming soon...

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