FlagEvalMM是北京智源人工智能研究院推出的开源多模态模型评测框架，旨在全面评估处理文本、图像、视频等多种模态的模型。该框架支持多种任务和评估指标，通过将评测与模型推理过程解耦，统一了视觉语言模型、文本生成图像、文本生成视频和图文检索等多种模型的评测流程，从而提升评测效率，便于快速适应新任务和模型。

FlagEvalMM是什么

FlagEvalMM是一个专为多模态模型设计的评测框架，由北京智源人工智能研究院开源。它能够全面评估处理文本、图像和视频等多种模态的模型，支持多种任务和评估指标。通过解耦评测与模型推理，FlagEvalMM统一了不同模型的评测流程，大大提高了评测的效率，使得适应新任务和模型变得更加快捷。

FlagEvalMM的主要功能

• 多模态模型的支持：能够评估多种类型的多模态模型，包括视觉问答(VQA)、图像检索和文本到图像生成等。
• 全面的基准测试和评估指标：支持新旧多种基准测试和评估指标，以全面衡量模型的性能。
• 模型库集成：提供模型库(model_zoo)，支持多种流行的多模态模型推理，如QWenVL和LLaVA，同时与基于API的模型如GPT、Claude和HuanYuan等进行集成。
• 多后端支持：支持多种后端引擎进行推理，如VLLM和SGLang，满足不同模型和需求。

FlagEvalMM的技术原理

• 评测与模型推理解耦：FlagEvalMM将评测逻辑与模型推理逻辑分开，使得评测框架独立于模型的更新，从而提高了框架的灵活性与可维护性。
• 统一的评测架构：基于统一架构处理不同类型的多模态模型评测，减少了重复代码，提高了代码的复用性。
• 插件化设计：框架采用插件化设计，用户可添加新的插件以扩展支持的模型、任务和评估指标。
• 后端引擎适配：框架支持多种后端引擎，通过适配层处理不同后端引擎的接口差异，使用户能够在不同引擎间无缝切换。

FlagEvalMM的项目地址

• GitHub仓库：https://github.com/flageval-baai/FlagEvalMM

FlagEvalMM的应用场景

• 学术研究：研究人员可以使用该框架评估和比较不同多模态模型在视觉问答、图像检索等任务中的性能，以支持学术论文的发表。
• 工业应用：企业可以利用FlagEvalMM测试和优化其多模态产品，如智能客服系统，以提升用户体验。
• 模型开发：开发者在构建新的多模态模型时，可以通过该框架进行评估，以确保模型的实际表现符合预期。
• 教育领域：教育机构能够评估教学辅助系统中的多模态交互模型，从而提升教学效果。
• 内容创作：内容创作者可利用此框架评估和选择适合生成图文内容的模型，提高创作效率和质量。

常见问题

• FlagEvalMM是否支持自定义模型？是的，框架支持用户添加自定义模型和评估指标。
• 如何获取技术支持？用户可以通过GitHub提交问题或在相关社区寻求帮助。
• 可以在本地运行FlagEvalMM吗？是的，用户可以在本地环境中部署和运行该框架。
• FlagEvalMM的使用是否收费？作为开源项目，FlagEvalMM是免费的。