spelltest

AI应用的LLM质量测试工具

Spelltest AI质量保证大语言模型模拟测试 Google Colab Github 开源项目

高效测试大型语言模型应用，确保在各种场景下提供准确的响应。通过模拟用户交互和自动质量评估，实现无缝开发流程集成，降低手动测试成本，提高用户满意度。

prompttools - 全面LLM实验评估工具集

GithubLLMPromptTools人工智能向量数据库开源项目提示词实验

PromptTools是一套开源的LLM实验工具集，支持向量数据库和提示词的测试与评估。该工具兼容OpenAI、Anthropic等多个主流API，提供代码、笔记本和本地playground界面。开发者可以便捷地比较不同模型和参数性能，并评估向量数据库检索准确性，有效提升AI开发效率。

llm_rules - RuLES基准测试评估语言模型遵循规则能力

GithubLLMRuLES基准测试开源项目规则遵循语言模型评估

RuLES是一个评估语言模型遵循规则能力的基准测试项目。它提供多种测试场景，如身份验证和问答。项目包括评估脚本、红队测试工具和测试用例可视化工具。研究人员可以评估不同语言模型遵循简单规则的表现，并计算RuLES得分。项目还包含GCG攻击和模型微调的相关代码与指南。

FlagAI - 高效易用的大规模AI模型开发工具

FlagAIGithub中文任务多模态大规模模型并行训练开源项目

FlagAI是一款高效易用的大规模AI模型开发工具。它支持Aquila、AltCLIP、GLM等30多种主流模型的快速部署和微调，特别擅长中文自然语言处理任务。FlagAI可用于文本分类、信息抽取、问答、摘要生成等多种应用场景，并提供便捷的少样本学习工具。此外，FlagAI支持简洁的并行训练实现，有助于提高开发效率。

text-to-video-synthesis-colab - 多模型文本到视频合成工具集成

AI模型ColabGithubHugging Face开源项目文本生成视频

该开源项目集成了Longscope、Zeroscope和Potat1等多个文本到视频合成模型。用户可在Colab环境中,通过输入文本生成短视频。项目支持多种分辨率和风格选择,并包含视频增强功能。这一工具集适用于多种创意和内容制作场景,为AI视频创作提供了便利。

Study Potion AI - 智能学习助手提高学习效率和考试成绩

AI学习助手AI工具StudyPotion互动学习智能笔记生成考试备考

Study Potion AI是一款智能学习辅助工具，能自动生成个性化闪卡、笔记和测验。它可分析用户上传的讲义、视频和文章，快速创建高质量学习材料。该工具还提供文档对话功能，便于用户与学习内容互动，深入理解复杂主题。其AI算法可即时生成结构清晰的笔记摘要，方便复习关键知识点。多所知名大学的学生使用后，学习效率和考试成绩均有显著提升。

litgpt - 基于最新技术的多功能大型语言模型库

AI模型GithubLitGPT大规模部署开源项目微调热门预训练

LitGPT为开发者提供超过20种高性能的大型语言模型（LLMs），具备从头开始的实现、无抽象层和企业级的性能优化。适合于训练、微调和部署大规模应用，支持新手入门，简化企业级部署流程。提供全面的Python API文档和优化教程，使得部署AI模型更快速、更经济、更有效率。

llama-2-7b-chat-bnb-4bit - 开源LLM模型训练加速工具实现2至5倍速提升并节省70%内存

GithubHuggingfaceLlama-2Unsloth人工智能大语言模型开源项目模型模型微调

该开源项目致力于优化大语言模型的训练过程，通过创新技术为Mistral、Gemma、Llama 2等主流模型提供训练加速解决方案。基于Colab平台的多个训练笔记本支持对话及文本补全功能，可实现2-5倍的训练速度提升，并将内存占用降低70%。项目支持GGUF格式导出及vLLM、Hugging Face平台部署，为计算资源受限的AI开发团队提供了高效的模型训练方案。

RoleLLM-public - 评估与提升大语言模型角色扮演能力的框架

GithubRoleLLM基准测试大语言模型开源项目微调角色扮演

RoleLLM框架旨在评估和增强大语言模型的角色扮演能力。该框架包含RoleBench数据集、Context-Instruct知识提取方法、RoleGPT风格模仿技术和RoCIT微调策略。通过这些组件，RoleLLM显著提升了开源模型的角色扮演表现，在某些方面达到了与GPT-4相当的水平。这一框架为大语言模型在角色扮演任务中的应用提供了新的研究方向。

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。

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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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