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LLM和RAG评估框架

Tonic Validate LLM评估数据安全 RAG系统性能监测 Github 开源项目

Tonic Validate是一个开源的高性能LLM输出和RAG评估框架，通过多种度量方法评估输出的精度和稳定性。它还集成了可视化UI，便于结果追踪与监控，并提供了Tonic Textual工具，以支持RAG系统的数据处理和性能提升。

文档

chinese-llm-benchmark - 中文大模型性能基准测试与排行榜

CLiBGithub中文大模型开源模型开源项目能力排行评测榜单

项目持续更新,目前已评测113个中文大模型,包括GPT-4、文心一言、通义千问等商用模型和百川、Qwen、GLM等开源模型。评测维度全面,涵盖分类、信息抽取、阅读理解、数据分析、中文编码效率等。提供综合能力和细分能力排行榜,并开放原始评测数据。为选择和研究中文大模型提供客观依据。

Algomax - 高效的大型语言模型和检索增强生成评估平台

AI工具AI评估LLM评估RAG模型实验跟踪质量指标

Algomax平台专注于大型语言模型(LLM)和检索增强生成(RAG)模型的评估。通过精确评估引擎、深入洞察分析和全面指标体系,简化模型评估流程,优化提示词开发,加快整体开发进度。平台可轻松集成现有系统,提供直观的质性分析仪表盘,适用于客户服务、文档摘要和报告生成等多个领域。

llmperf - 开源工具评估大语言模型API性能

API测试GithubLLMLLMPerfRay开源项目性能评估

LLMPerf是一个评估大语言模型API性能的开源工具。它通过负载测试和正确性测试来衡量模型的响应延迟、生成吞吐量和输出准确性。该工具支持OpenAI、Anthropic、TogetherAI等主流LLM API,并可扩展适配新API。LLMPerf采用Ray框架处理并发请求,能够模拟实际负载环境。开发者和研究人员可利用LLMPerf便捷地评估和对比不同LLM API的性能表现。

phasellm - 探索和评估大型语言模型的框架

API集成GithubPhaseLLM大语言模型开源开源项目性能评估

PhaseLLM是一个创新的框架，旨在帮助用户管理和测试由大型语言模型（LLM）驱动的体验，如ChatGPT及其变种。该框架提供标准化API，兼容OpenAI、Cohere、Anthropic等多家服务提供商，构建评估体系，并新增自动化功能，使开发者和数据科学家能更容易地启动新的产品。适合各类品牌和产品经理，简化和加速大型语言模型的集成与评估过程。

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。

Awesome-RAG - 深入探索RAG的最佳实践与常见挑战

全面了解Retrieval Augmented Generation (RAG)，涵盖对话路由、LLM模型、向量检索、提示策略、生成、评估、性能与成本、隐私和安全等方面的实践与挑战。探索先进的RAG模式、多模态RAG、知识图谱和自动提示优化等技术，提升生成质量和可靠性。

tegon - 面向工程团队的 AI 优先问题跟踪工具

AIGithubTegon开源开源项目自动化问题跟踪

Tegon是一款AI优先的开源问题跟踪软件，通过智能自动化任务和工作流程，为工程师提供更多任务背景信息。它解决了传统工具中任务管理费时、跨平台信息查找困难和优先级管理不足的问题。Tegon具备直观的布局、AI建议、自然语言过滤和自动分类等功能，并支持Slack和Github集成，帮助工程团队高效组织、协作和跟踪任务进度。提供自托管和私有云托管服务，适合快速发展的团队。

llama3-llava-next-8b-tokenizer - Transformers框架模型文档标准化指南

GithubHuggingfacetransformers开源项目机器学习模型模型训练模型评估环境影响

Transformers框架模型文档模板提供标准化的模型说明结构，涵盖模型详情、应用场景、风险评估、训练参数、性能评估等核心内容。该模板系统性地记录从技术架构到环境影响的关键信息，便于开发者规范化管理和共享模型资料。

Awesome-LLM-Uncertainty-Reliability-Robustness - 大语言模型的不确定性、可靠性和鲁棒性研究资源集

GithubLLM不确定性可靠性开源项目评估鲁棒性

该项目汇集了大语言模型不确定性、可靠性和鲁棒性相关的研究资源。内容包括模型评估、不确定性估计、校准、幻觉、真实性和推理能力等方面。通过整理这些资料,项目为研究人员和开发者提供了深入了解大语言模型局限性和改进方向的参考。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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