#性能指标

Scouter是一款面向开源软件的应用性能监控工具，支持Java、Linux、Windows等平台，提供实时指标、用户行为分析及资源使用情况等数据分析功能。集成Telegraf支持Redis、nginx等服务监控，并通过Zipkin-Scouter存储可视化显示多种语言的应用性能数据，帮助高效管理系统性能。

ceph_exporter是一个Prometheus导出器，用于收集运行中Ceph集群的元信息。它支持Nautilus、Octopus和Pacific版本，无需额外配置即可使用。该工具提供多种指标收集功能，包括RGW统计、自定义配置和Docker部署支持。ceph_exporter通过与Ceph监视器交互，为Ceph集群监控提供全面的数据支持。

torch-fidelity是一个开源的PyTorch库，提供多种生成模型评估指标的实现。该库支持ISC、FID、KID、PRC和PPL等指标，特点是计算精确、效率高且易于扩展。它通过特征共享和缓存机制优化性能，适用于学术研究和模型训练中的实时评估。torch-fidelity还支持自定义，可适应不同的数据类型和模型结构。

gopsutil是一款高效的跨平台系统和进程信息采集库，支持Linux、FreeBSD、OpenBSD、macOS和Windows等主流操作系统。该库提供了全面的API，可轻松获取CPU、内存、磁盘、网络等系统信息及详细的进程数据。gopsutil无需cgo依赖，通过Go语言重新实现C结构体，确保了良好的性能和兼容性。项目采用日历化版本管理，定期更新，并注重保持向后兼容。作为一个可靠的工具，gopsutil适用于各种系统监控和性能分析应用场景。

22Analytics提供网站数据分析、多站点比较和AI交互功能。平台包含用户友好的仪表板，展示网站性能指标，支持竞争对手基准测试。通过实时警报功能，用户可及时了解市场变化。平台集成GPT-4+模型，实现网站智能交互，助力企业快速验证创意，制定市场策略。

prometheus-fastapi-instrumentator是一个为FastAPI设计的Prometheus监控工具，具有高度可配置性和模块化特性。它默认收集请求总数、大小、响应大小和持续时间等指标，同时支持自定义指标添加、路由忽略和指标暴露控制。该工具提供灵活的配置选项，能够满足复杂的监控需求，适用于各种规模的FastAPI项目。它简化了Prometheus监控的实现过程，同时保持了性能优化的可能性。

collectd是一个轻量级守护进程,用于定期收集系统信息并提供多种方式存储和监控数据。它可收集CPU、内存、磁盘、网络等众多系统指标,并支持输出到多种目标。采用插件化架构,collectd兼容大量输入和输出插件,具有很高的灵活性和扩展性。作为开源项目,collectd在系统监控和数据采集领域得到广泛应用。可用于服务器性能监控、网络流量分析、应用程序性能跟踪等多种场景。

mactop是一款专为Apple Silicon芯片开发的终端监控工具。它实时显示CPU和GPU使用率、E核心和P核心状态以及功耗等系统指标。该工具支持所有Apple Silicon型号，界面清晰易读，提供可自定义的布局和颜色主题。作为一款功能强大的系统性能监控工具，mactop为Mac用户提供了便捷的性能分析方案。

作为一款开源的系统性能监控工具，Zenith在终端中提供图形化界面，实时展示CPU、内存、网络和磁盘的使用情况。它能高亮显示资源占用最高的进程，监控电池状态，并支持NVIDIA GPU使用率追踪。Zenith的特色功能包括可过滤的进程表、图表缩放和性能数据保存。目前兼容Linux和MacOS系统，未来有望支持更多平台。

Windows_exporter是一款针对Windows系统的Prometheus指标导出工具。它提供多种收集器,可收集CPU、内存、磁盘、网络等系统指标,以及Active Directory、IIS、SQL Server等Windows服务指标。支持灵活配置收集器,提供MSI安装包和Docker镜像,适用于Windows Server 2016及更高版本。该工具作为Prometheus生态系统的一部分,可与Prometheus监控系统无缝集成,实现对Windows环境的全面监控。它采用Go语言开发,性能高效,资源占用低。用户可通过命令行参数或配置文件自定义收集器和监控指标,满足不同场景的需求。

SeaPhi3-medium是一个优化的意大利语模型，由Toti Riccardo开发，并在Apache-2.0许可协议下发布。该模型源自Phi-3-medium-4k并经过意大利语数据集Seacom/rag-data微调，提升了表现。在意大利语模型排行榜中，该模型在hellaswag_it、arc_it及m_mmlu_it的5-shot测试中的表现备受关注。

SFR-Embedding-Mistral是基于Mistral架构的多语言文本嵌入模型，通过MTEB基准测试验证其在文本分类、语义匹配和信息检索领域的性能表现。模型在AmazonPolarity分类测试中实现95.97%准确率，可用于多语言文本向量化处理。

CrystalChat是一个基于Llama 2进行指令微调的模型，运用各类公开数据集及自有的WebAlpaca输入，擅长处理语言和编程任务。该模型在多任务处理方面展现出色的表现，尤其在MMLU和HumanEval评测中取得高分。在未经RLHF安全调整的前提下，该开源模型依然保证高度透明和用户可理解性。

mmlw-e5-small是一个针对波兰语优化的文本嵌入模型。它在MTEB基准测试的多个任务中表现优异，包括聚类、分类和检索。模型支持多种评估指标，如准确率、F1分数、MAP和NDCG。该工具主要用于句子相似度、特征提取和检索等自然语言处理任务。

该项目是Llama-3-Chinese-8B-Instruct-v3的量化版本，专为提升对话与问答表现而设计，支持多平台使用。建议在内存充裕时使用Q6_K或Q8_0配置以达最佳效果。用户可在HF Space体验，详情与说明参见GitHub页面。