CloudEval-YAML: A Practical Benchmark for Cloud Configuration Generation

📄 arXiv: 2401.06786v1 📥 PDF

作者: Yifei Xu, Yuning Chen, Xumiao Zhang, Xianshang Lin, Pan Hu, Yunfei Ma, Songwu Lu, Wan Du, Zhuoqing Mao, Ennan Zhai, Dennis Cai

分类: cs.DC, cs.AI

发布日期: 2023-11-10

💡 一句话要点

提出CloudEval-YAML以解决云原生应用代码生成基准缺失问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 云计算 代码生成 基准测试 大型语言模型 YAML 云原生应用 数据集构建

📋 核心要点

  1. 现有的云原生应用代码生成缺乏系统的基准测试，导致评估和比较不同工具的困难。
  2. CloudEval-YAML通过构建一个专注于YAML的手工编写数据集，提供了针对云配置生成的实用基准。
  3. 通过对12个LLM的深入评估，揭示了问题和模型之间的关系，并提出了提升性能的有效方法。

📝 摘要（中文）

在云计算生态系统蓬勃发展以及基于大型语言模型（LLM）的代码生成工具日益增多的背景下，针对云原生应用的代码生成缺乏基准测试。为此，我们提出了CloudEval-YAML，这是一个实用的云配置生成基准。CloudEval-YAML通过专注于YAML这一众多云原生工具的事实标准，解决了多样性挑战。该基准数据集由手工编写的问题和针对实际场景的单元测试组成，包含1011个问题，完成这些问题耗时超过1200小时。我们还构建了一个可扩展的评估平台，使评估速度比单机快20倍。CloudEval-YAML数据集是首个针对云原生应用的手工编写数据集，深入评估了12个LLM，帮助我们更好地理解问题及LLM，并提出有效的方法以提升任务性能和降低成本。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决云原生应用代码生成缺乏基准测试的问题。现有方法未能提供系统的评估标准，导致工具性能难以比较。

核心思路：CloudEval-YAML的核心思路是构建一个专注于YAML格式的手工编写数据集，以满足云配置生成的实际需求。通过提供多样化的问题和单元测试，增强了基准的实用性。

技术框架：CloudEval-YAML的整体架构包括数据集构建、问题设计、单元测试开发和评估平台搭建四个主要模块。数据集包含1011个问题，评估平台实现了高效的评估流程。

关键创新：CloudEval-YAML是首个针对云原生应用的手工编写数据集，解决了现有基准缺乏多样性和实用性的问题。

关键设计：数据集中的问题经过简洁、缩略和双语的方式重新表述，以提高可读性和实用性。评估平台的设计使得评估速度比单机快20倍，显著提升了评估效率。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在对12个大型语言模型的评估中，CloudEval-YAML提供了深入的性能分析，揭示了不同模型在云配置生成任务中的表现差异。评估结果显示，使用CloudEval-YAML的模型在任务性能上有显著提升，评估速度提高了20倍，极大地优化了测试流程。

🎯 应用场景

CloudEval-YAML的研究成果可广泛应用于云计算领域，尤其是在云原生应用的开发和测试中。通过提供标准化的基准测试，开发者可以更有效地评估和优化代码生成工具，从而提升云服务的质量和效率。未来，该基准可能推动更多针对云配置生成的研究和工具开发。

📄 摘要（原文）

Among the thriving ecosystem of cloud computing and the proliferation of Large Language Model (LLM)-based code generation tools, there is a lack of benchmarking for code generation in cloud-native applications. In response to this need, we present CloudEval-YAML, a practical benchmark for cloud configuration generation. CloudEval-YAML tackles the diversity challenge by focusing on YAML, the de facto standard of numerous cloud-native tools. We develop the CloudEval-YAML benchmark with practicality in mind: the dataset consists of hand-written problems with unit tests targeting practical scenarios. We further enhanced the dataset to meet practical needs by rephrasing questions in a concise, abbreviated, and bilingual manner. The dataset consists of 1011 problems that take more than 1200 human hours to complete. To improve practicality during evaluation, we build a scalable evaluation platform for CloudEval-YAML that achieves a 20 times speedup over a single machine. To the best of our knowledge, the CloudEval-YAML dataset is the first hand-written dataset targeting cloud-native applications. We present an in-depth evaluation of 12 LLMs, leading to a deeper understanding of the problems and LLMs, as well as effective methods to improve task performance and reduce cost.