Refactor benchmark base class and update main function

- Removed unused imports and constants
- Simplified run method signature by swapping num_ctx and context_size parameters
- Added test case name logging for better traceability
- Updated main function to pass context_size to benchmark run method
- Improved code clarity and maintainability

src/benchmarks/base.py

@@ -1,14 +1,9 @@
 import logging
 import time
-import os
-import json
 from typing import Dict, Any, List
 from abc import ABC, abstractmethod
 from models.ollama_client import OllamaClient
 
-# Импортируем константы
-from constants import TEST_SEPARATOR
-
 class Benchmark(ABC):
     """Базовый класс для всех бенчмарков."""
 
@@ -46,13 +41,14 @@ class Benchmark(ABC):
         """
         pass
 
-    def run(self, ollama_client: OllamaClient, model_name: str, num_ctx: int = 32000, context_size: int = None) -> Dict[str, Any]:
+    def run(self, ollama_client: OllamaClient, model_name: str, context_size: int = 32000) -> Dict[str, Any]:
         """
         Запуск бенчмарка.
 
         Args:
             ollama_client: Клиент для работы с Ollama
             model_name: Название модели
+            context_size: Размер контекста для модели
 
         Returns:
             Результаты бенчмарка
@@ -65,6 +61,7 @@ class Benchmark(ABC):
         for i, test_case in enumerate(test_cases, 1):
             try:
                 self.logger.info(f"Running test case {i}/{len(test_cases)} for {self.name}")
+                self.logger.info(f"Test name: {test_case['name']}")
 
                 # Замер времени
                 start_time = time.time()
@@ -78,7 +75,7 @@ class Benchmark(ABC):
                     # Для Ollama параметры контекста передаются в options
                     options['num_ctx'] = context_size
                     self.logger.debug(f"Setting context size to {context_size}")
-                
+
                 self.logger.debug(f"About to call generate with model={model_name}, prompt length={len(prompt)}, options={options}")
                 model_response = ollama_client.generate(
                     model=model_name,

src/main.py

@@ -26,6 +26,7 @@ def run_benchmarks(ollama_client: OllamaClient, model_name: str, benchmarks: Lis
         ollama_client: Клиент для работы с Ollama
         model_name: Название модели
         benchmarks: Список имен бенчмарков для запуска
+        context_size: Размер контекста для модели
 
     Returns:
         Список результатов бенчмарков
@@ -45,7 +46,7 @@ def run_benchmarks(ollama_client: OllamaClient, model_name: str, benchmarks: Lis
 
         logging.info(f"Running {benchmark_name} benchmark...")
         benchmark = benchmark_classes[benchmark_name]()
-        result = benchmark.run(ollama_client, model_name)
+        result = benchmark.run(ollama_client, model_name, context_size)
         results.append(result)
 
     return results