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AWS基础模型基准测试工具

FMBench 基础模型 AWS 性能基准测试生成式AI Github 开源项目

FMBench是一个用于基准测试AWS生成式AI服务上基础模型性能的Python工具。它支持在SageMaker、Bedrock、EKS和EC2等平台上评估开源、第三方和专有模型。FMBench可帮助用户比较不同模型和部署选项的性能和准确性,从而优化生成式AI工作负载。

amazon-bedrock-workshop - 实践教程助力掌握生成式AI应用

AWSAmazon BedrockGithub基础模型开源项目机器学习生成式AI

Amazon Bedrock Workshop提供一系列实践实验，涵盖文本生成、知识库构建、模型定制、图像处理和智能代理等生成式AI应用。开发者通过动手实践，可以掌握Bedrock API和SDK的使用方法，学习如何将基础模型应用于实际场景，提升开发效率。本教程适合希望深入了解Amazon Bedrock功能并探索生成式AI潜力的技术人员。

TFB - 时间序列预测评估框架

GithubTFB基准测试开源库开源项目时序预测评估框架

TFB是一个为时间序列预测研究设计的开源库。它提供清晰的代码库，支持对预测模型进行端到端评估，并通过多种策略和指标比较模型性能。TFB特点包括多样化数据集、全面基线模型、灵活评估策略和丰富评估指标。研究人员可利用TFB开发新方法或评估自有时间序列数据。

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。

powerful-benchmarker - 高效模型基准测试工具，支持无监督域适应和度量学习

GithubPowerful Benchmarker域适应安装指南开源项目指标学习文件组织

提供功能强大的模型基准测试工具，适用于无监督域适应和度量学习，特色包括三种新验证方法和大规模基准排名。项目提供简便的安装步骤、路径设置和丰富的脚本支持，同时还包含Jupyter notebooks、各种脚本和测试代码，确保实验顺利进行。

awesome-foundation-model-leaderboards - 基础模型评估榜单和工具的综合汇总

Github人工智能基础模型开源项目排行榜机器学习评估基准

本项目收录了多样化的基础模型评估榜单、开发工具和评估机构信息。涵盖文本、图像、代码、数学等领域的模型评估,同时包含解决方案和数据导向的评估。项目提供榜单搜索功能,便于快速查找。这一资源有助于研究人员和开发者比较和分析不同基础模型的性能。

reward-bench - 用于评估使用如Starling、PairRM、OpenAssistant和DPO等算法的奖励模型的能力和安全性的基准工具

GithubRewardBenchanymodel开源项目数据集文献评价标准

RewardBench是一款基准工具，用于评估使用如Starling、PairRM、OpenAssistant和DPO等算法的奖励模型的能力和安全性。该工具提供通用的推理代码、统一的数据集格式和测试，以确保公平评估，并拥有强大的分析与可视化功能。用户可以通过pip快速安装并运行评估脚本，测试各种奖励模型的性能和偏好集。

yet-another-applied-llm-benchmark - 基于真实场景的大语言模型能力评估基准

API密钥Docker容器GithubLLM基准测试开源项目数据流DSL模型评估

yet-another-applied-llm-benchmark是一个评估大语言模型在实际应用场景中表现的基准测试项目。该项目包含近100个源自真实使用情况的测试案例，涵盖代码转换、反编译、SQL生成等多种任务。通过简单的数据流DSL设计测试，项目提供了一个灵活的框架来评估大语言模型的实际能力。这个基准虽不是严格的学术标准，但为开发者提供了衡量大语言模型在日常编程任务中表现的实用方法。

MultiBench - 多模态学习的多尺度标准基准

BenchmarkGithubMultiBenchMultimodal学习开源项目数据集深度学习

MultiBench是一个系统化、统一的大规模基准，用于多模态表征学习，覆盖15个数据集、10种模态、20个预测任务和6个研究领域。它提供自动化的端到端机器学习管道，简化数据加载、实验设置和模型评估，确保在真实世界中的适用性和鲁棒性。

VBench - 视频生成模型多维度质量评估套件

GithubPython包VBench基准套件开源项目视频生成模型评价

VBench项目提供一个全面的基准测试套件，专用于评估视频生成模型的多维质量。通过分层的评估维度，VBench可以细化并客观地评估视频生成质量的多个方面。套件包含详细的提示和评估方法，并提供人类偏好注释，确保结果与人类感知一致。用户可以选择对自定义视频或标准提示进行评估，以确保模型间的公平对比。

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。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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