encord-active

专为测试、验证和优化模型性能而设计的开源工具包

Encord Active 开源工具包模型评估数据标签虚拟环境 Github 开源项目

Encord Active是一个开源工具包，专为测试、验证和优化模型性能而设计。其功能包括高级错误分析、模型可解释性报告、自然语言数据搜索，以及数据集错误与偏见的检测和修复。支持本地和云端版本，适用于计算机视觉项目的各个阶段。

kitops - 基于开放标准的AI/ML项目包装与版本管理系统

AI/ML项目GithubJozu HubKitOpsModelKit包装与版本控制开源项目

KitOps是一个基于开放标准的包装与版本管理系统，旨在简化AI/ML项目的管理和部署。通过标准化的ModelKits，可以包装模型、数据集、配置和代码，确保跨工具兼容。KitOps支持本地和云环境，保证项目在开发到生产全程中的一致性和安全性。功能包括自动化操作、LLM微调、RAG流水线、防篡改和签名验证，适用于各种AI、ML和LLM项目，使部署和回滚更加简单安全。

lm-evaluation-harness - 统一测试生成式语言模型的多任务评估框架

GPT-NeoXGithubHugging FaceLanguage Model Evaluation HarnessOpen LLM LeaderboardvLLM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。

SAELens - 训练和分析稀疏自编码器的开源工具

GithubSAE Lens人工智能安全开源项目机械可解释性神经网络稀疏自编码器

SAELens是一个开源工具库，专注于稀疏自编码器的训练和分析。它为研究人员提供预训练模型加载、自定义训练和可视化分析功能，支持深入探索神经网络内部机制。该项目由多位贡献者维护，旨在促进机械解释性研究和人工智能安全发展。

aikit - 简化部署和优化大型语言模型的平台

AIKitDockerGithubKubernetesLocalAIOpenAI API开源项目

AIKit是一个全方位平台，专为快速部署、构建和微调大型语言模型（LLM）而设计。它支持OpenAI API兼容的推理和灵活的微调接口，无需GPU即可使用。AIKit还支持多模式模型、图像生成、多平台CPU和GPU加速推理以及Kubernetes部署，简化了开发流程并确保供应链安全，适用于各种环境。

odd-platform - 开源数据发现与可观察性平台

GithubODD Platform元数据管理开源项目数据发现数据可观察性数据治理

ODD Platform是一个开源的数据发现和可观察性平台,为数据团队提供现代化的用户友好环境。该平台具备联邦数据目录、端到端数据血缘、ML实验记录和数据质量监控等功能,有助于提高数据民主化效率、增强协作能力并缩短数据发现时间。作为开放数据发现规范的参考实现,ODD Platform支持多种数据源集成,适合需要改善数据治理的组织使用。

llm-transparency-tool - 深入分析Transformer语言模型的交互式可视化工具

GithubLLM Transparency Tool可视化分析开源项目神经网络语言模型贡献图

LLM Transparency Tool是一个用于分析Transformer语言模型的交互式工具。该工具支持选择模型和提示、运行推理，并通过贡献图可视化模型内部机制。它能够展示token表示、注意力头和前馈网络块的详细信息，有助于理解模型的决策过程。这个工具兼容多种模型，并提供Docker部署选项，是研究人员和开发者分析语言模型的实用资源。

Eco2AI - 量化AI模型训练的碳足迹工具

CO2排放追踪Eco2AIGithub可持续AI开源项目机器学习能源消耗监测

Eco2AI是一个开源的Python库，用于追踪机器学习模型训练过程中的CO2排放。它通过监测CPU和GPU的能耗，结合地区排放系数来估算碳排放量。使用简单，只需在Python脚本中添加几行代码。Eco2AI记录详细的运行信息，包括项目名称、实验描述、耗电量和排放量等。该工具支持装饰器语法，并提供灵活的参数设置。Eco2AI致力于帮助研究人员和开发者量化AI模型训练的环境影响，为推动可持续AI发展提供数据支持。

Test-Agent - 智能测试助理助力软件质量提升

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Test-Agent是一个开源的智能测试助理项目，融合大模型与质量工程技术。它提供多语言测试用例生成和Assert补全功能，支持Java、Python和JavaScript。项目开源的TestGPT-7B模型在用例执行通过率和场景覆盖方面表现优异。Test-Agent支持本地部署，保障数据安全。未来将持续迭代，扩展更多测试应用场景和模型规模。

bespoke_automata - 图形化设计和部署AI代理的开源工具

AI代理API部署Bespoke AutomataGithub大语言模型开源项目节点图界面

Bespoke Automata是一个开源的AI代理开发工具，通过图形界面简化了复杂AI系统的设计过程。它整合了本地和远程语言模型、数据库操作、逻辑处理和API调用等功能，使开发者能够创建自定义AI代理。该工具支持单一API部署，兼容多种硬件平台，并可选择GPU加速，为AI项目开发提供了灵活的解决方案。作为开源项目，Bespoke Automata为AI开发社区提供了一个灵活且可扩展的开发环境。

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