foundation-model-benchmarking-tool

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。

js-framework-benchmark - JavaScript框架性能评估基准测试工具

GithubJavaScript框架Web性能js-framework-benchmark基准测试开源项目性能测试

js-framework-benchmark提供了186种JavaScript框架实现的性能对比。通过创建大型随机数据表并测量渲染、更新、选择等操作的执行时间,以及内存使用和启动时间,该工具能客观评估各框架在不同场景下的性能表现。开发者可借此选择最适合项目需求的高性能框架。

data-solutions-framework-on-aws - AWS数据解决方案框架加速企业数据平台构建

AWSCDKGithub基础设施即代码开源项目数据解决方案框架最佳实践

Data Solutions Framework on AWS是基于AWS CDK开发的数据解决方案框架，内置AWS最佳实践。该框架支持TypeScript和Python，提供智能默认配置和可定制模块，让开发者能通过基础设施即代码(IaC)快速组建数据平台。DSF大幅缩短了数据平台的开发周期，同时保证了解决方案的质量和规范。框架的抽象层设计使开发者能够专注于业务逻辑，而不必深入云基础设施细节。

aws-ai-ml-workshop-kr - AWS人工智能与机器学习韩语学习资源库

AI/MLAWSGithubSageMaker开源项目机器学习深度学习

此项目是AWS AI/ML韩语学习资源库，包含多类示例代码，涵盖AI服务、应用AI、SageMaker、集成应用及生成式AI等领域。提供丰富学习材料和实践案例，适合不同水平的开发者深入了解AWS AI/ML服务。资源包括自学指南和实际应用示例，全面支持韩语用户学习和应用AWS人工智能技术。项目还包括AWS Neuron相关示例，涉及Inferentia和Tranium等技术，为开发者提供更广泛的AWS AI基础设施应用知识。资源库采用Apache 2.0许可证，鼓励社区贡献，但目前正在完善外部贡献机制。

benchmark - Google Benchmark C++性能基准测试库

BenchmarkC++Github代码优化开源库开源项目性能测试

Google Benchmark是一个C++性能基准测试库，用于精确测量代码片段的执行效率。它支持C++03以上版本，提供简洁API便于开发者对比代码性能。该库具备详细文档、跨平台兼容性和CMake集成，是一个强大的代码性能分析工具。

terraform-aws-observability-accelerator - Terraform加速AWS环境可观察性部署与监控

AWS Observability AcceleratorGithubTerraform可观察性开源开源项目监控

这个开源项目为AWS环境提供基于Terraform的可观察性加速器，集成Amazon Managed Service for Prometheus和Amazon Managed Grafana等AWS托管服务。它包含精选的指标、日志、跟踪收集方案，以及预配置的告警规则和Grafana仪表板。项目涵盖EKS、ECS等多个模块，可快速为AWS基础设施和自定义应用实现全面监控，帮助用户在短时间内建立深度可观察性系统。

prometheus-eval - 前沿的大语言模型生成任务评估工具

BiGGen-BenchGithubPrometheus 2 BGBPrometheus-Eval开源项目评估语言模型

Prometheus-Eval是一个评估生成任务中大型语言模型（LLMs）的开源项目。最新的Prometheus 2版本内置多种高性能评估模型，并集成了提供9项核心能力、77个任务和765个实例的BiGGen-Bench评估平台。该项目支持本地推理和通过VLLM及LLM API进行远程评估，且能够方便地在Python环境中安装和使用。项目持续更新，以确保评估的准确性和效率。访问官方仓库获取更多信息。

SEED-Bench - 多模态大语言模型评估基准

GithubSEED-Bench人工智能基准测试多模态大语言模型开源项目评估维度

SEED-Bench是一个全面评估多模态大语言模型的基准测试。它包含28K个多项选择题，涵盖34个评估维度，包括文本和图像生成能力。该项目提供SEED-Bench-H、SEED-Bench-2-Plus等多个版本，分别针对不同评估方面。SEED-Bench为研究人员提供了一个客观比较多模态大语言模型性能的工具。

factool - 增强型AI文本事实性检测框架

AIFacToolGithub事实检测大语言模型开源项目生成式AI

FacTool是一款专注于检测大型语言模型生成文本中事实性错误的增强型框架。该工具支持知识问答、代码生成、数学推理和科学文献综述四个领域的检测任务。通过识别错误并提供分析和修正建议，FacTool显著提升了AI生成内容的可靠性和准确性。这一创新工具为AI研究和开发提供了有力支持，有助于推动生成式AI技术的整体进步。

wandb - 专注于机器学习流程优化的工具

GithubWeights & Biases开源项目数据可视化机器学习模型管理模型训练

Weights & Biases（简称W&B）是一个专注于机器学习流程优化的工具，它通过追踪和可视化机器学习的各个阶段——从数据集处理到模型部署——以提高开发效率。W&B 允许用户在一处平台上管理和比较多个实验，便捷地监控实验的运行效果及进度。

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。

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