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Flow-Judge-v0.1-AWQ

高效的开源小型模型用于多领域AI评估

Flow-Judge-v0.1-AWQ是一个源自Phi-3.5-mini-instruct的开源模型,专为多领域LLM系统评估而设计。尽管体积小巧,这款3.8B模型在多种评分尺度下表现出色,支持定性反馈,并生成结构化评估结果,非常适合需要利用自定义评分标准进行高效低成本评估的开发者和企业。

AutoAWQ - 面向大型语言模型的高效4位量化框架
AutoAWQGPU加速Github大语言模型开源项目推理量化
AutoAWQ是一个专门针对大型语言模型的4位量化框架,通过实现激活感知权重量化算法,可将模型速度提升3倍,同时减少3倍内存需求。该框架支持Mistral、LLaVa、Mixtral等多种模型,具备多GPU支持、CUDA和ROCm兼容性以及PEFT兼容训练等特性。AutoAWQ为提升大型语言模型的推理效率提供了有力工具。
deepeval - 简化LLM输出评估的开源框架
AI测试DeepEvalGithubLLM评估开源框架开源项目指标评估
DeepEval是一款开源的大型语言模型(LLM)输出评估框架。它提供G-Eval、幻觉检测和答案相关性等多种评估指标,支持本地运行。该框架适用于RAG和微调应用,可与LangChain和LlamaIndex等工具集成。DeepEval具备批量评估、自定义指标创建功能,易于集成到CI/CD环境。此外,它还支持对主流LLM基准进行简易评估,并可与Confident AI平台对接,实现持续评估和结果分析。
Awesome-LLM-Eval - 集成了评估工具、数据集、演示与论文资源的平台
GithubLLM应用LLM技术边界大模型评估开源项目评估工具评估数据集
Awesome-LLM-Eval 包罗万象,集成了评估工具、数据集、演示与论文资源,深入探讨大型语言模型的评估技术和方法。该平台支撑学术探索与实际应用,并致力于提升语言模型的透明度及可信度。
llmeval-1 - 系统评估中文大语言模型的创新研究项目
GithubLLMEVAL-1大模型大语言模型评测开源项目排行榜评测方法
LLMEVAL-1项目致力于系统研究大语言模型评价方法。该项目涵盖17个大类、453个问题,内容包括事实性问答、阅读理解和框架生成等多个领域。评测采用分项和对比两种方式,从正确性、流畅性、信息量、逻辑性和无害性五个维度进行。LLMEVAL-1通过结合众包和专业评测,为中文大语言模型提供了全面、客观的评估基准。
lighteval - 轻量级LLM评估框架,支持多任务处理与复杂模型配置
GithubHugging FaceLLMLightEval安装开源项目评估
lighteval是一款轻量级LLM评估套件,兼容datatrove和nanotron库,支持CPU和多GPU环境,能处理超大模型。多任务配置允许自定义和社区任务,具备数据并行、管道并行及Hugging Face Hub集成功能。适用于复杂模型配置和推理端点。
evalverse - 开源大语言模型评估工具集
AI研究EvalverseGithubLLM评估开源项目评估报告
Evalverse是一个开源的大语言模型评估工具集,提供统一、标准化的评估解决方案。支持多种评估方法,可无代码进行评估并生成报告。通过子模块扩展评估能力,集成lm-evaluation-harness和FastChat等框架。生成的详细报告包含分数、排名和可视化,便于比较不同模型性能。适用于AI研究人员及LLM领域新手。
Mythalion-13B-AWQ - 利用高效的低比特量化提升Transformer推理速度
GithubHuggingfaceMythalion 13B伪人AI开源项目文本生成模型模型整合量化
该项目提供高效的AWQ模型文件,支持4比特量化在多用户环境中实现快速Transformer推理。虽然未量化模型的整体吞吐量更高,但通过使用更小的GPU,AWQ模型显著降低了部署成本,例如仅需1台48GB GPU即可运行70B模型。该模型适合需要高吞吐量并行推理的场景,用户可借助vLLM或AutoAWQ轻松调用以降低成本并简化部署。
PhiFlow - 注重物理模拟与机器学习的开源仿真工具
GPU执行GithubPhiFlowPython开源项目机器学习模拟工具包
PhiFlow 是一款开源仿真工具包,专为优化和机器学习应用设计。它主要用 Python 编写,与 NumPy、PyTorch、Jax 和 TensorFlow 深度集成,利用这些框架的自动微分功能,简化涉及学习模型和物理仿真的可微函数构建。PhiFlow 特别适用于流体现象的 PDE 操作,通过联网操作支持实时可视化和交互控制,并支持 GPU 执行,为用户提供简洁、灵活且可扩展的编码体验。
InternVL2-2B-AWQ - 跨多语言多图像任务的高效视觉语言模型
API接口GithubHuggingfaceInternVL2-2B图像文本多模态开源项目模型模型量化
InternVL2-2B-AWQ以AWQ算法实现4bit权重量化,模型推理速度较FP16提升至2.4倍。lmdeploy兼容众多NVIDIA GPU进行W4A16推理,提升离线批量推理效率。同时,该项目提供RESTful API服务并兼容OpenAI接口,快速部署和应用于视觉-语言任务。此多语言兼容的模型不仅提高推理效率,还具备灵活的服务特性。
wiseflow - 基于LLM的轻量级信息提取与分类工具
GithubLLM应用PocketBaseWiseFlow信息提取开源项目智能分类
WiseFlow是一个开源的信息提取和分类工具,利用大型语言模型从网站、微信公众号和社交媒体中提取关键信息。它具有轻量级设计,无需GPU即可运行。该工具特别适合处理微信公众号文章,可集成到Agent项目中作为动态知识库。WiseFlow使用Pocketbase数据库,并提供多种编程语言的SDK支持,实现高效的信息过滤和关键点组织。
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