lm-evaluation-harness

统一测试生成式语言模型的多任务评估框架

Language Model Evaluation Harness Open LLM Leaderboard GPT-NeoX Hugging Face vLLM Github 开源项目

该项目提供统一框架，用于评估生成式语言模型，通过60多个标准学术基准和数百个子任务实现多样化测试。更新包括新的Open LLM Leaderboard任务、内部重构、基于配置的任务创建、Jinja2提示设计支持等高级配置选项，旨在简化和优化模型评估。支持快速高效推理、商业API、本地模型和基准测试。被广泛应用于机构如NVIDIA、Cohere、BigScience等，也支撑了🤗 Hugging Face的Open LLM Leaderboard。

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Github

Huggingface

介绍相关项目

easyllm - 开源工具库助力简化大语言模型应用开发

API客户端EasyLLMGithubOpenAI兼容大语言模型开源项目

EasyLLM是一个开源项目，为开发者提供简化大语言模型操作的工具和方法。该项目实现了兼容OpenAI API的客户端，支持HuggingFace、Amazon SageMaker和Amazon Bedrock等平台的模型。EasyLLM允许开发者轻松切换不同语言模型，实现聊天、文本补全和嵌入等功能。此外，项目还包含进化指令生成和提示词工具等辅助模块，有效简化了大语言模型的应用开发流程。

VLMEvalKit - 开源的大型视觉语言模型评估工具包

GithubVLMEvalKit多模态数据集大型视觉语言模型开源开源项目评估工具包

VLMEvalKit是一款开源的大型视觉语言模型评估工具包，支持即插即用的评估操作，无需繁重的数据准备。该工具包支持多种顶级数据库和最新模型测试，并为用户提供精确匹配和基于LLM的答案提取两种评估结果。有效工具，帮助专业人员和研究者评估模型性能。

llm-analysis - 大型语言模型训练与推理的延迟和内存使用分析工具

GithubTransformer模型llm-analysis内存分析大语言模型延迟分析开源项目

llm-analysis 是一款为大型语言模型（LLMs），如Transformer设计的工具，用于在不同的模型、GPU、数据类型和并行配置下估算训练与推理的延迟和内存使用。通过简单设置，可以快速计算出不同训练和推理方案的系统性能，以确定最优和可行的配置方案。此外，llm-analysis 支持多种并行化和重计算策略，并提供多种预定义配置和命令行接口，极大简化了配置和调试流程。它功能强大且易于集成，是开发和优化LLMs的理想工具。

uptrain - 开源平台评估优化LLM应用

GithubLLM应用UpTrain开源平台开源项目改进评估

UpTrain是一个专注于评估和优化大型语言模型(LLM)应用的开源平台。它提供全面的工具和功能,用于衡量LLM应用性能、识别问题并持续改进。该平台支持自动化评估、错误分析和性能跟踪,有助于提高LLM应用的质量和可靠性。UpTrain提供多种评估指标和定制选项,适用于各种LLM应用场景。

FLASK - 细粒度语言模型评估框架

FLASKGithub对齐评估开源项目技能集细粒度分析语言模型评估

FLASK是一个开源的语言模型评估框架，采用细粒度的实例级技能集作为评估指标。该框架提供任务无关的评估协议，包含模型推理、GPT-4评估和结果分析功能。FLASK还具备自动元数据标注能力，可标注领域、技能集和难度级别。项目包含详细使用说明和在线演示，为语言模型评估提供全面解决方案。

continuous-eval - 优化LLM应用的数据驱动评估工具

GithubLLM评估continuous-eval开源开源项目数据驱动评估指标

continuous-eval是一个开源软件包，旨在为LLM驱动的应用提供全面的数据驱动评估。项目特点包括模块化评估系统，全面的度量指标库，可结合用户反馈进行评估，且支持生成大规模合成数据集以验证应用性能，适用于多种LLM应用场景的定制化评估。

llm-comparator - 交互式可视化工具对比分析大语言模型性能

GithubJSON格式LLM ComparatorPython库可视化工具开源项目模型评估

LLM Comparator是一个开源的交互式可视化工具,用于分析和比较大语言模型的评估结果。用户可上传自定义JSON文件或使用示例数据,通过多种可视化方式展示不同模型在各类任务中的表现差异。工具配套Python库可生成兼容JSON文件,支持自动模型评估和原理聚类。研究人员和开发者可借助此工具深入洞察不同模型的优劣,为大语言模型研究提供直观分析支持。

evalplus - 提升大语言模型代码生成评估的框架

EvalPlusGithubHumanEval+LLM评估MBPP+代码生成开源项目

EvalPlus是一个开源框架,旨在严格评估大语言模型的代码生成能力。它包含HumanEval+和MBPP+两个增强数据集,测试用例数量大幅提升。该框架提供精确评估、代码严谨性检验、LLM生成样本等功能,可显著加速相关研究。EvalPlus支持代码生成、后处理和评估全流程,在GitHub开源并提供Docker镜像,便于研究人员使用。

awesome-LLM-resourses - 中文大语言模型全面资源汇总数据处理到评估应有尽有

GithubLLMRAG大语言模型开源项目微调推理评估

该项目汇总了中文大语言模型(LLM)领域的全面资源，包含数据处理、微调、推理和评估等多个环节的开源工具。资源库涵盖最新LLM技术，并收录RAG系统和AI代理等前沿应用。项目为LLM研究者和开发者提供了丰富的工具和信息，有助于推进相关项目的开发与应用。

llm-toys - 微调小型语言模型实现多任务处理

Githubllm-toys任务微调低资源模型对话摘要开源项目语气变化

llm-toys 项目提供适用于释义、语气转换、对话总结和主题生成等任务的小型量化3B和7B语言模型。这些经过微调的模型能在普通消费级硬件上高效运行，并通过简单的安装步骤提升文本处理和生成能力。

相关项目

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