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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-samples - 全面掌握Amazon Bedrock服务的使用和管理

AI权限管理AI解决方案Amazon BedrockGithub开源项目模型微调生成式AI

该资源库提供了全面的示例帮助客户快速上手Amazon Bedrock服务，包括基础教程、模型微调、AI解决方案探索等。同时，项目还强调了如何安全和道德地使用这些高级AI技术。

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。

AgentBench - 全面评估大型语言模型在多环境下的自主代理能力

AgentBenchGithubLLM-as-Agent任务设置开源项目测试结果评估框架

AgentBench是首个评估大型语言模型（LLM）作为自主代理的基准，涵盖操作系统、数据库、知识图谱等8个不同环境。该项目通过多任务设置和完整的数据集，深入分析LLM的实际应用能力。新版AgentBench v0.2优化了框架结构，并增加了更多模型的测试结果，方便开发者扩展和使用。

langchain-benchmarks - LLM任务基准测试工具

GithubLLM任务LangChain BenchmarksLangSmith基准测试工具使用开源项目

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。

BentoML - 简化AI模型推理API的构建与部署

AI模型BentoMLDocker容器Github开源项目模型服务框架生产环境

BentoML是一个开源模型服务框架，简化了AI和ML模型的生产部署。可以将任何模型推理脚本轻松转化为REST API服务器，并通过简单配置文件管理环境、依赖和模型版本。BentoML支持高性能推理API的构建，利用动态批处理、模型并行化和多阶段流水线等优化功能，最大化CPU/GPU利用率。此外，还支持自定义AI应用、异步推理任务和定制化前后处理逻辑。通过Docker容器或BentoCloud可轻松部署至生产环境，适用于各种机器学习框架和推理运行时。

aws - 专业监控环境稳定性的统计日志工具

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这是一个用于记录云环境统计数据的专业工具。它主要用于监控环境状态，帮助识别可能导致系统不稳定的问题。通过记录和分析日志数据，开发人员可以更好地了解系统运行情况，及时发现潜在风险。该工具简单易用，适用于需要持续监控云环境稳定性的场景。它有助于预防潜在的系统故障，提高环境的稳定性和可靠性，对于维护复杂系统和快速定位问题源头至关重要。

bigcodebench - 高难度代码生成基准测试评估LLM编程能力

BigCodeBenchGithub代码生成大语言模型开源项目编程能力评估基准

BigCodeBench是一个具有挑战性的代码生成基准测试，用于评估大型语言模型的实际编程能力。它提供复杂指令和多样函数调用，包括数据集、生成和评估脚本。基于EvalPlus框架，BigCodeBench实现精确评估和排名，提供预生成样本以加速研究。支持多种评估环境，采用unittest进行代码测试，为研究人员提供全面工具。

ToolBench - 大规模工具使用指令数据集与开源语言模型

AI工具APIGithubToolBench大规模语言模型工具使用能力开源项目

ToolBench项目构建了大规模的指令微调数据集，旨在提升语言模型的工具使用能力。该项目收集了16464个真实API，覆盖单工具和多工具场景，采用深度优先搜索决策树方法生成注释。项目提供训练脚本和微调后的ToolLLaMA模型，其工具使用能力达到了与ChatGPT相当的水平。

CMB - 中文医学基准测试，全面评估医疗AI模型的知识与临床能力

CMBGithub人工智能医学基准测试开源项目数据集评估模型

Chinese Medical Benchmark (CMB)是一个全面的中文医学基准测试项目，由CMB-Exam和CMB-Clin两部分组成。CMB-Exam包含11200道测试题，覆盖6大类28个子类的医学知识。CMB-Clin提供74个复杂医疗咨询案例。该项目致力于评估医疗AI模型的知识储备和临床推理能力，为中文医疗AI发展提供参考标准。

TabularBenchmarks - 机器学习算法在表格数据上的性能评估基准

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TabularBenchmarks是一个开源项目，提供多种数据集和评估脚本，用于测试机器学习算法在表格数据上的性能。项目将数据集存放在input文件夹，算法实现则位于scripts文件夹。这些资源使研究人员能够客观比较不同算法处理表格数据的效果，有助于为特定任务选择合适的算法。

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