Community package: azure-ai-evaluation-openeval-adapter (evaluate() data/results <-> EvalPort interchange)
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
Chưa có ai nhận issue này.
Đánh giá
- Độ khó
- 1/5
- Thời gian dự kiến
- Dưới một giờ
- Mức phù hợp với người mới
- 35/100
- Loại issue
- Tài liệu
- Độ rõ ràng
- Cần làm rõ
- Mức độ hoạt động
- Sôi nổi
- Công nghệ
- azure, python
- Lĩnh vực
- documentation
Hướng nghiên cứu
Bắt đầu với README azure-ai-evaluation-openeval-adapter được liên kết và kiểm tra xem repository này có danh sách community-packages hoặc điểm truy cập tài liệu nào khác hay không. Không yêu cầu thay đổi repository; nếu có danh sách phù hợp, done sẽ là một liên kết ngắn gọn giúp dễ tìm hơn, nếu không thì cần làm rõ issue.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Mô tả
Hi Azure AI Evaluation team — I maintain EvalPort (Apache 2.0), an open, schema-validated JSON interchange format for portable LLM evaluation test cases, graders, suites, and results. It already has independently-tested adapter packages for ~20 other eval/observability frameworks (MLflow, LangSmith, Ragas, Vertex AI Gen AI Evaluation, Hugging Face evaluate, and others), and I built one for azure-ai-evaluation the same way.
This isn't a request for a change in this repo — I'm not proposing new API surface or asking for a design review, just flagging a working, tested community package in case it's useful to know about or link from docs.
azure-ai-evaluation-openeval-adapter
from azure.ai.evaluation import F1ScoreEvaluator, evaluate
from azure_ai_evaluation_openeval_adapter import to_openeval, evaluation_result_to_openeval
from openeval.validate import validate_suite, validate_result_set
suite = to_openeval(data="my_eval_data.jsonl", evaluators={"f1": F1ScoreEvaluator()}, suite_id="my_eval_suite")
assert validate_suite(suite).valid
result = evaluate(data="my_eval_data.jsonl", evaluators={"f1": F1ScoreEvaluator()})
result_set = evaluation_result_to_openeval(result, suite_id="my_eval_suite")
assert validate_result_set(result_set).valid
to_openeval() accepts exactly what evaluate() itself accepts for data/evaluators, so it's a pure format bridge rather than new infrastructure. The one design choice worth flagging: every evaluator (local NLP metrics like F1/BLEU/ROUGE, AI-assisted evaluators needing a live model_config, and the content-safety evaluators needing a live Foundry project) maps to EvalPort's custom grader type rather than being force-fit into semantic_similarity or llm_judge — those types require params (threshold, prompt) this adapter can't honestly fabricate from the outside. Full mapping table and the flat-row parsing logic (recovering per-metric score/passed/reason from evaluate()'s real outputs.<evaluator>.* column convention) are in the README.
21 tests, all passing locally against the real installed azure-ai-evaluation package and EvalPort's real validate_suite()/validate_result_set() — not mocked.
No action needed — this lives entirely outside azure-sdk-for-python as an independent package (pip install via git+, not yet on PyPI). Flagging mainly for discoverability; happy to adjust the mapping if the evaluation module's public API shifts, or to send a one-line docs PR if there's a community-packages list this belongs on.
Spec: https://github.com/adhabnr-ux/evalport/blob/main/spec/SPEC.md
- Ngôn ngữ chính
- Python
- Star
- 5.6k
- Fork
- 3.4k
- Merge trung bình
- 2 ngày 7 giờ
- Pull request đã merge (30 ngày)
- 206
Chuẩn bị môi trường
Khởi chạy dev container của dự án ngay trên trình duyệt, bằng tài khoản GitHub của bạn.
- Không có Dockerfile hay tệp Docker Compose
- Có mẫu pull request
- Đọc hướng dẫn đóng góp
Bắt đầu từ đâu
- Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
- Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
- Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
- Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.
Issue khác của Azure/azure-sdk-for-python
-
EngSys
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 78/100
Azure/azure-sdk-for-python#49614 · 1 reaction ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
[Teams Chatbot]: Clarify Python dev-feed publication from a branch versus PyPI releaseCó thể đã có người làm @jianingwang123 đã nhận 5 ngày trước. Đang mởcustomer-reported question
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 62/100
Azure/azure-sdk-for-python#49548 · 1 bình luận · 2 reaction · 2 người được giao ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Client customer-reported Hosted Agents needs-team-attention question Service Attention
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 78/100
Azure/azure-sdk-for-python#49477 · 4 bình luận · 1 reaction ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
azure-ai-evaluation: a content-harm score of 0 (no harm) is parsed as NaN in _parse_content_harm_response (numeric branch uses 0 < x instead of 0 <= x)Có thể đã có người làm @pujitha24 đã nhận 21 ngày trước. Đang mởEvaluation Service Attention
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 84/100
Azure/azure-sdk-for-python#49190 · 1 bình luận · 1 reaction ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Update CODEOWNERSĐang mở
Độ khó 1/5 Dưới một giờ Mức phù hợp với người mới 90/100
Azure/azure-sdk-for-python#49183 · 1 reaction ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
Tất cả issue của Azure/azure-sdk-for-python
Issue tương tự
-
documentation
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 67/100
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
good first issue module-baseline needs triage ux
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 82/100
darnitdevorg/darnit#650 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 2 ngày
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 65/100
nyjc-computing/campus#938 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 70/100
nf-osi/nf-metadata-dictionary#1027 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
bug documentation
Độ khó 1/5 Dưới một giờ Mức phù hợp với người mới 92/100
qatrackplus/qatrackplus#913 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 3 ngày