evaluate.load 和 dataset.load_metric 是两个不同的库中用于加载评估指标的方法，分别属于 evaluate 库和 datasets 库。它们虽然功能相似，但在使用场景和细节上有一些区别。

evaluate.load(metric)

evaluate 库是 Hugging Face 提供的一个专门用于评估模型性能的库。evaluate.load 用于加载预定义的或自定义的评估指标。

import evaluate# 加载预定义的指标，例如准确率
accuracy = evaluate.load('accuracy')# 加载自定义的指标
custom_metric = evaluate.load('path/to/custom/metric')

特点：

1. 专注于评估：evaluate 库专门设计用于各种评估任务，因此它包含了大量常见的评估指标，如准确率（accuracy）、精确率（precision）、召回率（recall）等。
2. 灵活性高：支持加载和使用自定义指标，适用于需要自定义评估逻辑的场景。
3. 独立使用：可以独立于 datasets 库使用，更加专注于评估部分。

datasets.load_metric(metric)

datasets 库同样是 Hugging Face 提供的，用于处理和操作数据集。dataset.load_metric 用于加载评估指标，并且和数据集操作紧密结合。

from datasets import load_metric# 加载预定义的指标，例如准确率
accuracy = load_metric('accuracy')# 加载自定义的指标（此功能可能受限，具体视版本和实现情况而定）
# custom_metric = load_metric('path/to/custom/metric')

特点：

1. 与数据集紧密集成：datasets 库主要用于数据集的加载和处理，load_metric 提供了与数据集评估相关的便捷功能。
2. 便捷性：对于已经使用 datasets 库进行数据处理的用户，直接调用 load_metric 来评估数据会更加方便。
3. 功能有限：虽然也提供了多种预定义的评估指标，但在灵活性和可扩展性方面可能不如 evaluate 库。

选择建议

• 如果你只需要评估模型性能，并且可能需要自定义或更复杂的评估逻辑，推荐使用 evaluate.load。
• 如果你已经在使用 datasets 库处理数据集，并且你的评估需求相对简单，推荐使用 datasets.load_metric 以便捷和一致性。

总结：evaluate.load 更加专业和灵活，适合独立使用和复杂评估需求；而 datasets.load_metric 则适合与数据集处理流程结合的简单评估任务。

Tips:

因为远程加载容易连网失败，所以一般将metric的脚本下载到本地，但是经过测试，两者的"bleu"指标都不能成功的本地加载，具体也不懂（看见别人也有类似的情况，有人懂了麻烦踢一下），最后我放弃测bleu，使用sacrebleu和google_bleu 。   另外，加载本地脚本两种脚本的加载方法要对应，似乎是不能兼容的。  我最后是把datasets.load_metric下载的缓存文件直接复制出来新建的一个文件夹，然后用datasets.load_metric()加载该脚本。

运行的过程他会报一个警告：/opt/conda/envs/test/lib/python3.9/site-packages/datasets/load.py:855: FutureWarning: The repository for sacrebleu contains custom code which must be executed to correctly load the metric. You can inspect the repository content at /opt/data/private/xxx/xxx/dataset_metrics/metrics/sacrebleu/sacrebleu.py

意思是你是使用的自定义的code脚本来评估，然后你可以在/opt/data/private/xxx/xxx/dataset_metrics/metrics/sacrebleu/sacrebleu.py这里面查看脚本的具体情况。       反思：每次报错都不认真看，还得认真看警告和报错，才知道你是否本地加载成功了没啊。。。。

参考：Huggingface Evaluate包使用小坑_evaluate huggingface-CSDN博客