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EvaluationSuite.run fails with default args_for_task and mutates supplied kwargs

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#825 0 commenti 0 reazioni 0 assegnatari Vedi su GitHub

I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno

@ktz03 ci sta già lavorando.

Dal 10/10/2026.

  • #826 di @ktz03 — aperta

Valutazione

Difficoltà
2/5
Tempo stimato
1-3 ore
Idoneità per principianti
82/100
Tipo di issue
Bug
Chiarezza
Specificata chiaramente
Stato di attività
Attiva
Stack tecnologico
huggingface, python
Ambito
machine-learning

Direzione di ricerca

Inizia da lì: l'errore è in run in src/evaluate/evaluation_suite/init.py, dove args_for_task["model_or_pipeline"] viene assegnato a SubTask.args_for_task, che per impostazione predefinita è None. Poi esegui il reproducer della issue per vedere il TypeError. Il lavoro è completo quando un task con il valore predefinito None viene eseguito e il dizionario del chiamante resta invariato dopo un'esecuzione, anche quando la pipeline solleva un'eccezione.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

EvaluationSuite.run assigns runtime kwargs into SubTask.args_for_task, whose public default is None. A task with the default fails before the callable runs. A supplied dictionary is modified in place: it gains model_or_pipeline, data, subset and split, and remains changed after a pipeline exception.

Reproduced against current main a5db2ad54aaeadf15c7aa1f056bc6f7bbeeb7e5f (evaluate 0.4.7.dev0) on Windows 11 (10.0.26200), Python 3.12.14, datasets 2.21.0, transformers 4.57.1 and Torch 2.8.0+cpu. TensorFlow is not used in this reproduction.

from datasets import Dataset

from evaluate import EvaluationSuite
from evaluate.evaluation_suite import SubTask


class CallablePipeline:
    task = "text-classification"

    def __call__(self, rows, **kwargs):
        return [{"label": 1} for _ in rows]


data = Dataset.from_dict({"text": ["positive"], "label": [1]})
suite = EvaluationSuite("local")
suite.suite = [SubTask("text-classification", data=data)]
print(suite.run(CallablePipeline())[0]["accuracy"])

Actual traceback from the unchanged main reproduction:

Traceback (most recent call last):
  File "<string>", line 1, in <module>
  File "<frozen runpy>", line 287, in run_path
  File "<frozen runpy>", line 98, in _run_module_code
  File "<frozen runpy>", line 88, in _run_code
  File "D:/cursor/projects/oss/audit/2026-10-10/ai-hourly-0724/evaluate/issue-reproducer.py", line 17, in <module>
    print(suite.run(CallablePipeline())[0]["accuracy"])
          ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
  File "D:\cursor/projects/oss/worktrees/evaluate-hourly-0724-baseline/src\evaluate\evaluation_suite\__init__.py", line 119, in run
    args_for_task["model_or_pipeline"] = model_or_pipeline
    ~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
TypeError: 'NoneType' object does not support item assignment

Expected: absent kwargs use the evaluator defaults, and preparing a run leaves a supplied top-level configuration dictionary unchanged. Creating a fresh shallow dictionary per task would retain existing metric/callable objects without changing the caller's dictionary.

Lingua principale
Python
Stelle
2.5k
Fork
366
Merge medio
48m
PR unite (30g)
1

Preparare l'ambiente

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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