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evaluate

多框架兼容的机器学习评估工具库

Evaluate指标评估机器学习模型比较Github开源项目

evaluate是一个开源的机器学习评估工具库，支持Numpy、Pandas、PyTorch、TensorFlow和JAX等多种框架。它提供了数十种涵盖自然语言处理和计算机视觉等领域的常用评估指标。用户可以使用evaluate进行模型评估、性能对比和结果报告。该库还支持创建新的评估模块并推送至Hugging Face Hub，便于比较不同指标的输出。evaluate的其他特点包括类型检查、指标卡片和社区指标功能，为研究人员和开发者提供了全面的模型评估支持。

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介绍相关项目
GPTEval3D - 基于GPT-4V的文本到3D生成模型评估框架
GPTEval3D是一个实现了《GPT-4V(ision) is a Human-Aligned Evaluator for Text-to-3D Generation》论文评估指标的开源项目。该框架提供了完整的文本到3D生成模型评估流程，包括数据准备、模型评估和比赛评分。研究者可以利用GPTEval3D评估自己的模型或组织3D生成模型比赛。项目还包含110个精选图像提示和详细的使用说明，方便研究人员快速上手。
other - 高性能开源自然语言处理框架
GithubHuggingfacetransformers人工智能开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理
Transformers是一个开源的自然语言处理框架，提供多种预训练模型和工具。支持文本分类、问答和生成等任务，适用于研究和生产环境。该框架易用且灵活，可处理多语言文本，支持迁移学习。Transformers定期更新，紧跟NLP领域最新进展，为用户提供丰富的API和优化的性能。
Eval - 智能编程辅助工具 加速软件开发过程
Eval平台为开发者提供AI辅助的结对编程体验，支持多种编程语言和集成开发环境。通过智能代码建议、自动单元测试编写、代码文档生成以及代码解释和分析等功能，显著提高编码效率，加快软件开发进度。该平台致力于优化编程流程，使开发过程更加高效和智能化。
langtest - 开源工具助力语言模型全面测试与优化
AI偏见检测GithubLangTestNLP开源项目模型评估语言模型测试
LangTest是一款强大的开源工具,专为语言模型的测试和优化而设计。该工具提供超过60种测试类型,全面评估模型的鲁棒性、偏见、表示、公平性和准确性。LangTest兼容多个主流NLP框架,如Spark NLP、Hugging Face和Transformers。此外,它还能对OpenAI、Cohere等大型语言模型进行问答、毒性检测和临床测试等方面的评估。通过使用LangTest,数据科学家可以开发出更安全、可靠和负责任的自然语言处理模型。
quickai - 简化复杂机器学习模型的实验过程
GithubPythonQuickAIYOLO卷积神经网络开源项目机器学习
QuickAI 是一个 Python 库，简化了前沿机器学习模型的实验流程。支持 EfficientNet、VGG、ResNet 等图像分类模型和 GPT-NEO、Distill BERT 等自然语言处理模型。只需1-2行代码即可完成模型训练和评估，兼容 TensorFlow 和 PyTorch，并提供 Docker 容器便于环境配置。适用于各水平用户，助力快速推进机器学习项目。
auto-j - 开源大语言模型评估工具
Auto-JGithub大语言模型对齐评估开源开源项目生成式评判
Auto-J是一款开源的大语言模型评估工具,可评估模型与人类偏好的对齐程度。该工具覆盖58个真实场景,支持成对响应比较和单一响应评估,并提供详细的自然语言评论。Auto-J具有通用性强、灵活性高、可解释性好等特点,在多项评估任务中表现优异,为大语言模型的对齐研究提供支持。
param - 全面评估AI训练平台性能的综合基准测试套件
AI训练GithubPARAM Benchmarks开源项目性能评估计算基准通信基准
PARAM (PyTorch based Arbitrary Range Micro-benchmarks) Benchmarks是一个评估AI训练和推理平台的综合基准测试库。它包括通信和计算微基准测试以及完整工作负载，弥补了独立C++基准测试和应用级基准测试之间的空白。PARAM能够深入分析系统架构和框架级开销，涵盖通信、计算和端到端工作负载评估。该开源项目采用MIT许可证，欢迎社区贡献。
mlforecast - 高性能可扩展的机器学习时间序列预测框架
GithubMLForecast分布式训练开源项目时间序列预测机器学习特征工程
mlforecast是一个基于机器学习模型的时间序列预测框架,具有高效的特征工程实现和良好的可扩展性。该框架支持pandas、polars、spark等多种数据格式,兼容sklearn API,能够处理海量数据。除了支持概率预测和外生变量,mlforecast还提供分布式训练功能,适用于大规模生产环境的时间序列预测任务。框架采用熟悉的fit和predict接口,便于快速上手和集成到现有项目中。
interpret - 集合先进机器学习解释技术的开源工具包
EBMGithubInterpretML可解释性开源项目机器学习模型
InterpretML 是集合先进机器学习解释技术的开源工具包，使用户能训练可解释模型及分析黑箱系统。工具包支持模型调试、特征工程、公平性检测和人工智能协作等，帮助用户全方位理解模型行为并确保法规与高风险应用的合规性。通过实例展示，InterpretML 不仅增强了模型透明度，也提高了其可信度。
EvaluationPapers4ChatGPT - ChatGPT等大型语言模型评估资源库
ChatGPTGithub大语言模型开源项目性能测试自然语言理解评估
EvaluationPapers4ChatGPT项目是一个综合性资源库，专注于评估ChatGPT等大型语言模型的性能。该项目汇集了丰富的数据集、评估论文和检测工具，涵盖自然语言理解、伦理偏见、长文本摘要和推理能力等多个领域。研究人员可借此深入分析ChatGPT的能力范围及其在不同任务中的表现。项目不断更新，反映了语言模型评估领域的最新发展动态。
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