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。

llmperf-leaderboard - LLM推理服务性能基准测试与比较

GithubLLMPerfLLM推理提供商吞吐量响应时间开源项目性能基准测试

LLMPerf Leaderboard 项目对多家LLM推理服务进行性能评测，主要衡量输出令牌吞吐量和首个令牌响应时间(TTFT)。测试涵盖Llama-2系列的7B、13B和70B聊天模型，为开发者提供客观透明的性能数据和可复现的测试方法，有助于选择合适的LLM服务。

LawBench - 通过司法认知多维度评估大模型法律能力

GithubLawBench大语言模型开源项目数据集法律知识评估认知水平

LawBench通过模拟司法认知的三个维度，设计了20个任务，全面评估大语言模型的法律能力。这些任务包括法律知识记忆、理解和应用，涵盖了法律实体识别、阅读理解、犯罪金额计算和咨询等实际应用场景。LawBench还设立了“弃权率”作为独立评估指标，以衡量模型在法律问询下的回应情况。通过注重实际应用，LawBench为用户提供了可靠的大语言模型法律能力评估工具。

nosqlbench - 开源可扩展的NoSQL基准测试工具

GithubNoSQLNoSQLBench开源开源项目性能测试数据生成

NoSQLBench是一款开源的NoSQL基准测试工具，提供命令行测试、虚拟数据生成、自定义工作负载设计和高级脚本环境等功能。作为一个可编程的性能测试平台，NoSQLBench支持多种协议和驱动程序，适用于Linux、Mac和Windows系统。该项目由DataStax赞助，旨在为NoSQL生态系统提供全面的性能评估解决方案。

featureform - 使数据科学家能够定义、管理并服务于机器学习模型的特征的虚拟特征库

FeatureformGithub开源开源项目数据科学机器学习特征存储

Featureform 是一个虚拟特征库，使数据科学家能够定义、管理并服务于机器学习模型的特征。它通过协调现有基础设施，将变换、特征、标签和训练集标准化，促进团队协作和资源共享。Featureform 支持从个人数据科学家到大型企业团队的多种应用场景，并提供内置合规支持，包括角色访问控制和审计日志。该开源项目兼容现有数据基础设施，适用于本地和云端部署。

llm-engine - 自定义和部署大语言模型的开源解决方案

GithubLLM EngineScale大语言模型开源项目推理API模型微调

LLM Engine是一款Python库、CLI和Helm图表，能够在Scale托管基础设施或自有Kubernetes云中自定义和部署基础模型。支持LLaMA、MPT和Falcon等开源基础模型的API部署和服务，并允许在自有数据上微调以优化性能。该引擎优化推理功能和开源集成，提高部署和微调效率，未来还将提供K8s安装文档和快速冷启动时间。

FastDeploy - 多场景AI模型部署工具

AI模型部署FastDeployGithubNLPPaddlePaddle开源项目视觉任务

高性能AI模型部署工具，支持文本、视觉、语音及跨模态模型的优化，适用于云端、移动端和边缘设备。支持160多种模型，涵盖图像分类、目标检测、OCR、人脸检测、抠图、跟踪、NLP、语音合成等任务，满足多场景、多硬件、多平台的需求。

fairness-indicators - Tensorflow 的公平性评估和可视化工具包

Fairness IndicatorsGithubTensorflow二分类和多分类分类器公平性指标开源项目模型评估

Fairness Indicators支持团队评估和改进模型的公平性，适用于二元和多分类模型。通过TensorFlow工具包，可以计算常见的公平性指标，并分析数据集分布及模型性能。该工具能处理大规模数据集，并提供信心区间和多阈值评估功能。Fairness Indicators与TensorFlow Data Validation、TensorFlow Model Analysis和What-If Tool紧密集成，助力优化模型。

benchmarks - Node.js Web框架性能基准测试和对比分析

FastifyGithubNode.jsweb框架开源项目性能基准测试服务器比较

Benchmarks项目进行了全面的Node.js Web框架性能对比测试。通过严格的测试方法，比较了多个流行框架的请求处理速度、延迟和吞吐量。测试结果显示Fastify、Polka等框架性能表现优异。项目采用autocannon工具测试不同框架，结果以表格形式呈现，直观展示各框架性能差异。这些数据可帮助开发者根据项目需求选择合适的Web框架。

easyllm - 开源工具库助力简化大语言模型应用开发

API客户端EasyLLMGithubOpenAI兼容大语言模型开源项目

EasyLLM是一个开源项目，为开发者提供简化大语言模型操作的工具和方法。该项目实现了兼容OpenAI API的客户端，支持HuggingFace、Amazon SageMaker和Amazon Bedrock等平台的模型。EasyLLM允许开发者轻松切换不同语言模型，实现聊天、文本补全和嵌入等功能。此外，项目还包含进化指令生成和提示词工具等辅助模块，有效简化了大语言模型的应用开发流程。

LLMs-Planning - 大型语言模型规划与推理能力评估与分析工具

GithubLLM人工智能基准测试开源项目规划评估

LLMs-Planning项目包含PlanBench和大型语言模型规划能力分析两个子项目。PlanBench提供可扩展的基准测试，用于评估大型语言模型在规划和推理变化方面的表现。项目还对大型语言模型的规划能力进行了批判性调查，为自然语言处理和人工智能规划领域的研究者提供了重要参考。

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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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