param

全面评估AI训练平台性能的综合基准测试套件

PARAM Benchmarks AI训练性能评估通信基准计算基准 Github 开源项目

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。

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介绍相关项目

benchmark - 开源基准测试集评估PyTorch性能

GithubPyTorch基准测试安装开源项目性能评估模型

PyTorch Benchmarks是评估PyTorch性能的开源基准测试集。它提供修改过的流行工作负载、标准化API和多后端支持。项目包含安装指南、多种基准测试方法和低噪声环境配置工具。支持自定义基准测试和库集成。通过夜间CI运行，持续评估PyTorch最新版本性能。

benchmarks - TensorFlow模型性能评估工具集

CNNGithubPerfZeroTensorFlow基准测试开源项目性能评估

TensorFlow benchmarks 是一个用于评估TensorFlow模型性能的开源工具集。它主要包含PerfZero基准测试框架，同时还保留了不再维护的CNN基准测试脚本。这些工具可用于测试各种神经网络模型的性能，进行跨平台比较，以及优化深度学习应用。对于研究TensorFlow模型性能的开发者，这是一个有价值的资源。

benchmarks - 主流机器学习库全面性能基准测试

CatBoostGPU加速Github基准测试开源项目性能比较机器学习

Benchmarks是GitHub上的开源项目，致力于多个主流机器学习库的性能对比。该项目涵盖CatBoost、XGBoost、LightGBM和H2O等库，对比范围包括二元分类、训练速度、模型评估、排序任务和SHAP值计算。此外还提供CPU与GPU性能对比和Kaggle竞赛数据集上的质量评估。这些全面的基准测试为机器学习从业者提供了客观的性能参考数据。

FrameworkBenchmarks - Web应用框架性能评测开源基准项目

GithubTechEmpowerWeb应用框架开源项目性能测试框架基准测试

FrameworkBenchmarks是一个对Web应用框架进行性能评测的开源项目。它测试多种编程语言框架,包括Go、Python和Java等,评估纯文本响应、JSON序列化和数据库操作等性能。作为业内权威的Web框架性能评测平台,FrameworkBenchmarks为开发者提供了宝贵的参考依据。该项目提供客观数据,助力开发者选择合适框架。社区可参与贡献,持续扩展测试范围。

bench - LLM性能评估与工作流标准化工具

BenchGitHubGithubLLMpython开源项目评估

Bench是一款适用于生产环境的LLM评估工具，支持比较不同的LLM、提示词和生成超参数（如温度和令牌数量）。它提供统一接口，实现LLM评估流程标准化，可测试开源LLM在特定数据上的表现，并将排行的排名转化为实际用例评分。用户可以安装Bench、创建并运行测试套件，通过本地UI查看结果。

promptbench - 大语言模型的评估与理解综合工具包

GithubPrompt EngineeringPromptBench大语言模型对抗性提示开源项目评估

基于Pytorch的Python包，提供评估和理解大语言模型的友好API。支持快速模型性能评估、提示工程、对抗性提示评估和动态评估框架。兼容多种模型（如GPT-4、Llama2、BLIP2）和数据集（如GLUE、SQuAD、VQAv2）。适合研究人员和开发者使用与扩展。

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。

Parameter-Efficient-Transfer-Learning-Benchmark - 统一视觉参数高效迁移学习评测基准

GithubV-PETL Bench参数高效迁移学习基准测试开源项目模型评估计算机视觉

V-PETL Bench是一个统一的视觉参数高效迁移学习评测基准。该项目选择30个多样化数据集，涵盖图像识别、视频动作识别和密集预测任务，评估25种主流PETL算法。提供模块化代码库和完整训练资源，为计算机视觉研究提供全面评测平台。

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

Github开源项目性能评估数据集机器学习算法表格数据

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。

BIG-bench - 评估大型语言模型能力的开放基准

BIG-benchGithub任务创建基准测试开源项目模型评估语言模型

BIG-bench是一个开放的基准测试项目，致力于评估大型语言模型的能力并预测其未来发展。该项目包含200多个多样化任务，涉及算术、推理等多个领域。研究人员可通过JSON或编程方式贡献新任务，并利用公开模型进行评估。BIG-bench Lite作为24个精选任务的子集，提供了高效的模型性能评估方法。这一平台为深入研究语言模型能力提供了宝贵资源。

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