lighteval

轻量级LLM评估框架，支持多任务处理与复杂模型配置

LightEval LLM 评估 Hugging Face 安装 Github 开源项目

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。

LiteLLM - 集成多种大语言模型的统一API代理平台

AI工具API统一LiteLLM代理服务器大语言模型开源项目

LiteLLM是一个统一的API代理平台，集成了100多种大语言模型，提供认证管理、负载均衡和支出跟踪功能。采用OpenAI格式，简化了多个LLM提供商的接入流程。LiteLLM具有开源和企业版本，支持高可用性，拥有活跃的社区。核心功能涵盖模型添加、负载均衡、密钥创建和支出监控，适合需要灵活管理多个LLM资源的开发团队和企业。

EvalsOne - 全面高效的生成式AI应用评估工具

AI工具AI应用优化EvalsOneGenAILLM评估模型集成

EvalsOne是一个面向生成式AI应用的综合评估平台。它集成了多样化的评估工具，支持LLM提示词优化、RAG流程改进和AI代理性能评估。平台简化了LLMOps流程，适用于AI应用的全生命周期。EvalsOne兼容多种模型，包括主流大模型和云端部署方案。平台提供即用型评估器，并支持自定义扩展，满足各类复杂场景需求。借助EvalsOne，开发者可以轻松进行评估实验、样本准备和深度分析，从而不断优化AI驱动的产品。

openlit - 开放的 LLM 监控和评估工具

GPU性能监测GithubLLM性能监测OpenLITOpenTelemetry开源项目成本追踪

OpenLIT 是一款 OpenTelemetry 原生的工具，帮助开发者在生产环境中监控 LLM 应用的性能。它能够自动收集 LLM 的输入输出元数据，监控自托管 LLM 的 GPU 性能。OpenLIT 可以无缝集成 OpenAI 和 HuggingFace 等流行 LLM 提供商，只需一行代码即可实现性能监控。此外，还能跟踪自定义和微调模型的成本，优化资源使用并提高系统可靠性。

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。

tiny-random-llava-1.5 - 基于LLaVA-1.5的轻量级多模态模型配置工具

GithubHuggingfaceLLaVATransformers开源项目模型深度学习自然语言处理计算机视觉

tiny-random-llava-1.5是一个基于LLaVA-1.5架构的轻量级多模态模型配置工具。通过自定义配置参数，如减少隐藏层数量、缩小中间层大小和降低注意力头数，该工具显著缩减了模型规模。它支持快速原型开发和测试，并可将模型和处理器轻松推送至Hugging Face Hub。这个工具主要用于多模态AI应用的快速验证和实验，适合开发者进行初步测试和概念验证。

FLASK - 细粒度语言模型评估框架

FLASKGithub对齐评估开源项目技能集细粒度分析语言模型评估

FLASK是一个开源的语言模型评估框架，采用细粒度的实例级技能集作为评估指标。该框架提供任务无关的评估协议，包含模型推理、GPT-4评估和结果分析功能。FLASK还具备自动元数据标注能力，可标注领域、技能集和难度级别。项目包含详细使用说明和在线演示，为语言模型评估提供全面解决方案。

evalgpt - 智能化的代码解释与任务分解系统

EvalGPTGithub代码生成任务执行开源项目扩展性错误处理

EvalGPT是一个基于GPT-4、CodeLlama和Claude 2等大型语言模型的代码解释框架。此工具能自动生成代码、执行并返回结果，提升开发效率。EvalGPT的架构借鉴了Google的Borg系统，通过规划、调度和内存模块，高效地完成任务，同时确保了广泛的错误处理和可扩展性，适用于各种编程需求。

lightseq - 基于CUDA的高性能训练与推理库

BERT性能GithubLightSeqTransformer模型序列处理开源项目混合精度训练

LightSeq为基于CUDA的高性能训练与推理库，专为序列处理和生成优化，支持BERT、Transformer等主流模型。最新版本新增int8混合精度功能，显著提升训练与推理效率，完美兼容Fairseq、Hugging Face等框架。

mlc-llm - 通用大语言模型高性能部署引擎

AI模型优化GithubMLC LLMMLCEngine开源项目机器学习编译器高性能部署

MLC LLM是一款用于大语言模型的高性能部署引擎，支持用户在各种平台上开发、优化和部署AI模型。核心组件MLCEngine通过REST服务器、Python、JavaScript、iOS和Android等接口提供OpenAI兼容的API，支持AMD、NVIDIA、Apple和Intel等多种硬件平台。项目持续优化编译器和引擎，与社区共同发展。

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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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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