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mac-ml-speed-test

Apple Silicon Mac机器学习性能测试工具

Mac机器学习性能测试PyTorchTensorFlowGithub开源项目

mac-ml-speed-test是一个专为Apple Silicon Mac设计的机器学习性能测试项目。通过简单脚本对比不同Mac设备上的机器学习模型速度,涵盖计算机视觉和自然语言处理等领域。项目使用PyTorch、TensorFlow等主流框架,并提供详细配置指南,便于用户进行性能评估。测试内容包括图像分类、文本分类和LLM文本生成等任务,使用CIFAR100、Food101和IMDB等数据集。此外,项目还包括与NVIDIA TITAN RTX和Google Colab免费版的性能对比,为用户提供更全面的参考数据。

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介绍相关项目
awesome-macos - macOS优质软件精选清单 助力系统效能全面提升
GithubmacOS软件工具集应用程序开源开源项目生产力
本清单汇集了macOS平台优质软件，涵盖学术、音频、备份、生产力等多个领域。包含开源、付费和免费应用，并附有编者推荐。列表旨在为macOS用户提供多样化的软件选择，以充分发挥系统性能，提高工作效率。无论日常使用还是专业需求，都能在此找到合适的高质量工具，全面提升macOS使用体验。
Apple-Automation - Apple设备自动化与效率提升探索
AppleScriptGithubiOSmacOS开源项目效率自动化
Apple-Automation是一个致力于iOS和macOS自动化及效率提升的开源项目。该项目提供了多种脚本和工具，涵盖语音命令、任务管理等多个方面。项目整合了Drafts、OmniFocus和Reminders等常用应用，并优化了键盘快捷键的使用。其中包括谷歌娘语音命令行、macOS快速发送文本到Drafts 4等实用功能，同时还在持续开发网易云音乐JavaScript脚本、SVN Keyboard Maestro集成等新特性。通过探索Apple设备的自动化潜力，该项目旨在帮助提升日常工作效率。
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。
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。
Confident AI - 开源LLM评估平台加速企业AI应用落地优化
AI工具AI评估DeepEvalLLM测试开源工具性能分析
Confident AI作为开源大语言模型评估平台，提供全面LLM测试方案。平台支持多种评估指标和快速单元测试，并具备A/B测试、输出分类和报告功能。这些特性有助于企业优化LLM工作流程，提高投资回报率，加快AI解决方案的市场化进程。Confident AI为企业提供了可靠的工具，以更高效地将LLM应用部署到生产环境。
Aspen - macOS专用API测试工具 内置AI助手提升效率
AI工具AI集成API测试AspenmacOS开发工具
Aspen是专为macOS设计的API测试工具，主要用于REST API测试。采用零信任策略，无需登录，保障数据安全。内置AI助手可生成数据模型、OpenAPI规范和集成代码，提高测试效率。作为原生应用，Aspen优化了用户体验，适合API开发和集成工作。
mac-setup - macOS 开发环境搭建全面指南
GitHubGithubmacOS命令行工具开发环境开源项目编程语言
该指南详细介绍了macOS开发环境的搭建过程，涵盖从基础系统设置到多种编程语言和库的安装。内容包括Node、Python、C++和Ruby等主流开发环境的配置。指南设计兼顾了新手和有经验开发者的需求，同时推荐了一些实用的日常应用。项目采用开源方式，鼓励社区参与完善。
ML-Bench - 评测大型语言模型和代理在代码库级机器学习任务上的效果
GitHub仓库GithubML-Bench代码评估大语言模型开源项目机器学习任务
本文详细说明了如何在代码库级别评估大型语言模型和代理的表现，包括环境设置、数据准备、模型微调和API调用等内容。提供了相关脚本和工具，帮助研究者复现实验结果，适用于机器学习和模型评估领域的专业人员和研究者。
swift-coreml-diffusers - Swift应用中集成Core ML实现Stable Diffusion模型
Core MLGithubStable DiffusionSwiftiOSmacOS开源项目
swift-coreml-diffusers项目展示如何在Swift应用中集成Apple的Core ML Stable Diffusion实现。该应用支持macOS和iOS设备，采用DPM-Solver++调度器提高性能。首次启动时自动下载量化Core ML模型，可利用CPU、GPU和Neural Engine加速。项目适合快速迭代开发，也可作为在Apple设备上实现AI图像生成的示例代码。
config - macOS和iOS应用及配置优化指南
GithubiOSmacOS应用程序开源项目生产力工具配置
本项目全面介绍macOS和iOS设备上的应用程序、命令行工具及配置。涵盖生产力工具、开发工具、社交应用等多类软件推荐和个性化设置。同时提供iOS设备应用布局、小部件和快捷方式使用建议。适合希望优化macOS和iOS工作流程的用户参考，是一份实用的系统配置指南。
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