langchain-benchmarks

LLM任务基准测试工具

LangChain Benchmarks LangSmith 基准测试 LLM任务工具使用 Github 开源项目

提供多种LLM任务基准测试工具，涵盖数据集收集、任务评估等全流程。依赖LangSmith平台，附有详细文档和实例，鼓励用户优化和测试解决方案。

SiLLM - Apple Silicon大语言模型训练与推理工具包

Apple SiliconGithubMLXSiLLM低秩适应大型语言模型开源项目

SiLLM是专为Apple Silicon设计的大语言模型工具包，基于MLX框架优化LLM训练和运行流程。支持多种模型架构，提供Web应用和API服务，实现LoRA和DPO等先进训练技术。该项目还引入控制向量和特征消融等实验性功能，便于探索LLM内部机制，旨在让更广泛的Apple Silicon用户群体能够使用最新的LLM技术。

Knowledge-QA-LLM - 开源本地知识库智能问答系统

GithubKnowledge QA LLM大语言模型开源项目本地知识库模块化设计问答系统

Knowledge-QA-LLM是一个开源的本地知识库智能问答系统，基于大语言模型构建。系统采用模块化设计，支持多种常见文档格式，易于部署和扩展。项目独立于lanchain库，组件可灵活替换，代码结构清晰。除大语言模型接口外，其他部分支持CPU运行，适用于各种规模的应用场景。

FrameworkBenchmarks - Web应用框架性能评测开源基准项目

GithubTechEmpowerWeb应用框架开源项目性能测试框架基准测试

FrameworkBenchmarks是一个对Web应用框架进行性能评测的开源项目。它测试多种编程语言框架,包括Go、Python和Java等,评估纯文本响应、JSON序列化和数据库操作等性能。作为业内权威的Web框架性能评测平台,FrameworkBenchmarks为开发者提供了宝贵的参考依据。该项目提供客观数据,助力开发者选择合适框架。社区可参与贡献,持续扩展测试范围。

llmc - 开源工具压缩大型语言模型提升效率

GithubLLMCLLM压缩剪枝开源项目性能优化量化

llmc是一个压缩大型语言模型的开源工具,采用先进压缩算法提高效率和减小模型体积。它支持多种LLM和压缩方法,可在单GPU上量化评估大模型,兼容多种推理后端。项目提供LLM量化基准,帮助用户选择合适的压缩策略。

llm-starter-pack - 云原生LLM快速部署和运行入门工具包

Cloud NativeDockerGithubKubernetesLLM开源项目

llm-starter-pack是一个云原生LLM入门工具包，简化了在Kubernetes环境中部署和运行大语言模型的过程。项目提供完整脚本和工具，用于创建kind集群、应用Kubernetes配置，并启动LLM聊天机器人演示。包含从启动到关闭的全流程操作指南，支持macOS、Linux和Windows系统。适合开发者快速上手云原生LLM部署。

SLAM-LLM - 专注语音语言音频音乐处理的多模态大模型训练工具

GithubSLAM-LLM多模态大语言模型开源项目语音处理音乐处理音频处理

SLAM-LLM是一款开源深度学习工具包，为多模态大语言模型(MLLM)训练而设计。它专注于语音、语言、音频和音乐处理，提供详细训练方案和高性能推理检查点。支持自动语音识别、文本转语音等多种任务，具备易扩展性、混合精度训练和多GPU训练等特点，适合研究人员和开发者使用。

speech-to-text-benchmark - 开源语音识别基准测试框架对比多家主流引擎

Github基准测试开源项目模型大小计算效率识别准确率语音转文本

该项目提供了一个开源的语音识别基准测试框架，对比了Amazon、Azure、Google等主流云服务以及OpenAI Whisper、Picovoice等引擎的性能。框架使用LibriSpeech、TED-LIUM和Common Voice数据集，评估词错率、计算效率和模型大小等指标。测试结果客观展示了各引擎在准确度和资源消耗方面的表现，为选择语音识别解决方案提供了参考依据。

mllm - 轻量级移动设备多模态大语言模型推理引擎

AI推理引擎Githubmultimodal LLM开源项目移动设备边缘计算量化

mllm是一款针对移动和边缘设备优化的多模态大语言模型推理引擎。该引擎采用纯C/C++实现，无外部依赖，支持ARM NEON和x86 AVX2指令集，并提供4位和6位整数量化。开发者可利用mllm构建智能个人助理、基于文本的图像搜索、屏幕视觉问答等移动应用，实现本地推理而无需上传敏感数据。

checklist - 全面评估NLP模型行为的测试框架

CheckListGithubNLP开源项目模型评估测试行为测试

CheckList是一个用于全面测试NLP模型的框架,它提供了多种测试类型和工具。主要功能包括生成测试数据、扰动现有数据、创建和运行各类测试等。通过CheckList,研究人员和开发者可以更全面地评估NLP模型的行为表现,识别潜在问题和偏差。该项目包含详细教程和代码示例,支持多语言测试,并可与主流NLP库集成。

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