Project Icon

bench

LLM性能评估与工作流标准化工具

Bench是一款适用于生产环境的LLM评估工具,支持比较不同的LLM、提示词和生成超参数(如温度和令牌数量)。它提供统一接口,实现LLM评估流程标准化,可测试开源LLM在特定数据上的表现,并将排行的排名转化为实际用例评分。用户可以安装Bench、创建并运行测试套件,通过本地UI查看结果。

项目介绍:Bench

什么是Bench?

Bench是一款用于评估大语言模型(LLM)在实际生产环境中表现的工具。无论是比较不同的大语言模型、考量不同的提示词(prompts),还是测试生成参数如温度(temperature)和生成令牌(tokens)数,Bench都提供一个统一的平台来帮助用户评估LLM的性能。

Bench能帮你做什么?

如果您在使用大语言模型的过程中有以下需求,那么Bench将是您的理想选择:

  • 标准化评估流程:Bench提供统一的界面,适用于各种任务和使用场景,帮助您标准化LLM的评估流程。
  • 开源LLM测试:您可以利用Bench测试开源的LLM是否能够和顶级的闭源大语言模型API供应商在您的特定数据上表现相当。
  • 转换排行榜结果:Bench可以将LLM排行榜和基准测试结果转换为适合您实际使用场景的评分。

如何参与Bench社区?

Bench社区欢迎任何对大语言模型评估感兴趣的人士加入。可通过Discord参与社区讨论。如果发现了Bug或者有新功能的建议,也可以通过Github提交问题。

软件包安装

要将Bench安装到您的Python环境中,可以选择以下方法:

  1. 推荐安装方法(已含本地服务结果展示的可选依赖):

    pip install 'arthur-bench[server]'
    
  2. 最小依赖安装方法

    pip install arthur-bench
    

详细的安装指南可访问安装指南

使用Bench

想了解如何深入使用Bench,请参考我们提供的快速入门教程测试套件创建指南

以下是一个使用Bench创建测试套件并对候选输出进行评分的示例代码:

from arthur_bench.run.testsuite import TestSuite
suite = TestSuite(
    "bench_quickstart",
    "exact_match",
    input_text_list=["What year was FDR elected?", "What is the opposite of down?"],
    reference_output_list=["1932", "up"]
)
suite.run("quickstart_run", candidate_output_list=["1932", "up is the opposite of down"])

保存的测试套件可以在以后加载,以便在不重新准备参考数据的情况下检验测试性能:

existing_suite = TestSuite("bench_quickstart", "exact_match")
existing_suite.run("quickstart_new_run", candidate_output_list=["1936", "up"])

要在本地用户界面中查看这些运行结果,可以在命令行中运行bench(这需要安装bench的可选服务器依赖):

bench

在Bench用户界面中查看样例结果大致如下图所示:

Examples UI

从源码运行Bench

要从源码启动Bench,请遵循以下步骤:

  1. 安装依赖:

    pip install -e '.[server]'
    
  2. 构建前端:

    cd arthur_bench/server/js
    npm i
    npm run build
    
  3. 启动服务器:

    bench
    

由于使用pip -e安装,任何本地更改都会被捕捉到,但在更改之间需要重启服务器以使更改生效。

项目侧边栏1项目侧边栏2
推荐项目
Project Cover

豆包MarsCode

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。

Project Cover

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案,通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享,有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术,为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务,显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台,让商品第一时间被种草。

Project Cover

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型,免费访问各种图像生成与AI训练工具,从Stable Diffusion等基础模型开始,轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术,推动个人和企业的创新发展。

Project Cover

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器,它将改变您观看视频的方式!SubCat结合了先进的人工智能技术,为您提供即时视频字幕翻译,无论是本地视频还是网络流媒体,让您轻松享受各种语言的内容。

Project Cover

美间AI

美间AI创意设计平台,利用前沿AI技术,为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图,再到文案生成,美间让创意设计更简单、更高效。

Project Cover

AIWritePaper论文写作

AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号