లోకల్ LLM బెంచ్‌మార్కింగ్‌లో ఎన్‌కోడింగ్ లోపాలను పరిష్కరించడం

నేను లోకల్ LLM మోడళ్లను మార్చడానికి మరియు బెంచ్‌మార్క్ చేయడానికి ఒక సాధనాన్ని తయారు చేయాలనుకున్నాను. వాటిని మరింత మెరుగ్గా పరీక్షించడానికి నేను అనేక కొరియన్ బెంచ్‌మార్క్ ప్రశ్నలను కూడా జోడించాను.

నేను బెంచ్‌మార్క్‌లను రన్ చేసే వరకు అంతా బాగానే సాగింది. కానీ నాకు ఈ ఎర్రర్ పదేపదే కనిపిస్తూనే ఉంది: UnicodeEncodeError: 'cp949' codec can't encode characters.

సమస్య నా పైథాన్ కోడ్‌లోనే ఉందని నేను అనుకున్నాను. నా ఎన్‌కోడింగ్ సెట్టింగ్‌లను utf-8కి మార్చడానికి ప్రయత్నించాను. స్ట్రింగ్‌లను మాన్యువల్‌గా డీకోడ్ చేయడానికి ప్రయత్నించాను. గంటల తరబడి ఏదీ పని చేయలేదు.

అసలు సమస్య నా స్క్రిప్ట్‌లో లేదు. లోకల్ LLM వర్కర్, సిస్టమ్ డిఫాల్ట్ ఎన్‌కోడింగ్‌ను ఉపయోగించి మోడల్ స్పందనలను సేవ్ చేయడానికి ప్రయత్నిస్తోంది. విండోస్‌లో, ఇది తరచుగా CP949 గా ఉంటుంది. వర్కర్ CP949ని ఉపయోగించి కొరియన్ అక్షరాలను సేవ్ చేయడానికి ప్రయత్నించినప్పుడు, అది విఫలమైంది.

పరిష్కారం చాలా సరళమైనది. ఫైళ్లను సేవ్ చేసేటప్పుడు స్పష్టంగా utf-8ని ఉపయోగించేలా నేను వర్కర్‌ను మార్చాను.

ఈ ప్రక్రియను నిర్వహించడానికి నేను ఒక ఆటోమేటెడ్ సిస్టమ్‌ను కూడా రూపొందించాను. ఇది ఈ క్రింది దశలను అనుసరిస్తుంది:

ఈ ఆటోమేషన్ ద్వారా, కొరియన్ భాషా పనుల కోసం EXAONE మోడల్ కంటే Gemma2:2b చాలా మెరుగ్గా పనిచేస్తుందని నేను కనుగొన్నాను. ఇది అదే వేగంతో మరింత సహజమైన సమాధానాలను మరియు మెరుగైన సృజనాత్మక ఫలితాలను అందిస్తుంది.

నేర్చుకున్న పాఠాలు:

మూలం: https://dev.to/junhee916/resolving-cp949-errors-in-local-llm-benchmarking-and-building-an-automatic-model-recommendation-128g

ఐచ్ఛిక అభ్యాస సమూహం: https://t.me/GyaanSetuAi