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开源工具评估大语言模型API性能

LLMPerf LLM 性能评估 API测试 Ray Github 开源项目

LLMPerf是一个评估大语言模型API性能的开源工具。它通过负载测试和正确性测试来衡量模型的响应延迟、生成吞吐量和输出准确性。该工具支持OpenAI、Anthropic、TogetherAI等主流LLM API,并可扩展适配新API。LLMPerf采用Ray框架处理并发请求,能够模拟实际负载环境。开发者和研究人员可利用LLMPerf便捷地评估和对比不同LLM API的性能表现。

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介绍相关项目

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。

llm-api - 灵活易用的跨平台大语言模型API框架

API接口Docker容器GPU加速GithubLLM API大语言模型开源项目

LLM-API是一个灵活的大语言模型API框架，支持在多种硬件平台上运行各类LLM模型。通过简单的YAML配置，它能自动下载模型并提供统一的API接口。支持Docker容器和本地运行，兼容Llama、GPT等多种模型。项目还包含Python客户端和LangChain集成，大大简化了LLM的应用开发过程，使其强大功能更易于开发者使用。

llm-analysis - 大型语言模型训练与推理的延迟和内存使用分析工具

GithubTransformer模型llm-analysis内存分析大语言模型延迟分析开源项目

llm-analysis 是一款为大型语言模型（LLMs），如Transformer设计的工具，用于在不同的模型、GPU、数据类型和并行配置下估算训练与推理的延迟和内存使用。通过简单设置，可以快速计算出不同训练和推理方案的系统性能，以确定最优和可行的配置方案。此外，llm-analysis 支持多种并行化和重计算策略，并提供多种预定义配置和命令行接口，极大简化了配置和调试流程。它功能强大且易于集成，是开发和优化LLMs的理想工具。

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。

benchllm - 简化大语言模型和AI应用的连续集成与测试

BenchLLMGithubLLMPython开源开源项目测试

BenchLLM是一个开源Python库，用于简化大语言模型和AI应用的测试。它提供多种测试和评估方法，包括语义相似度和字符串匹配，并具有缓存功能。BenchLLM支持链、代理和各种LLM模型的测试，有助于消除不稳定因素，确保代码的可靠性。便捷的安装和使用方式使其适用于开发者进行自动化集成和模型评估。

llm-numbers - LLM开发者必知的关键数据和实用见解

AIGPUGithubLLMOpenAIRay开源项目

该项目汇集了LLM开发中的重要数据和见解，包括提示工程、模型训练和GPU内存管理等方面。内容涵盖成本比率、训练费用和GPU内存要求，为开发者提供决策参考和资源优化指导。这些信息有助于快速评估和理解LLM开发的关键因素，是大语言模型开发者的实用参考资料。

OpenLLM - 一键部署开源LLM，支持企业级云部署和OpenAI兼容API

GithubOpenAI兼容APIOpenLLM云部署开源项目热门自托管LLM量化模型

OpenLLM为开发者提供一键部署各种开源大型语言模型(LLM)到企业级云环境的解决方案，支持OpenAI兼容的API端点。该项目集成最新的加速解码技术，并提供内置的ChatGPT界面，能够快速实现模型的互动和部署。用户只需简单的命令，即可本地运行或部署到云端，轻松管理和使用各种顶尖LLM，如Llama 3.1、Mistral和Qwen2等。

llm-comparator - 交互式可视化工具对比分析大语言模型性能

GithubJSON格式LLM ComparatorPython库可视化工具开源项目模型评估

LLM Comparator是一个开源的交互式可视化工具,用于分析和比较大语言模型的评估结果。用户可上传自定义JSON文件或使用示例数据,通过多种可视化方式展示不同模型在各类任务中的表现差异。工具配套Python库可生成兼容JSON文件,支持自动模型评估和原理聚类。研究人员和开发者可借助此工具深入洞察不同模型的优劣,为大语言模型研究提供直观分析支持。

LLMTest_NeedleInAHaystack - LLM长上下文检索能力测试工具

AnthropicCohereGithubLLMsNeedle In A HaystackOpenAI开源项目

LLMTest_NeedleInAHaystack是一个用于评估长上下文语言模型检索能力的开源工具。通过在长文本中插入特定信息并要求模型检索，它可以测试OpenAI、Anthropic和Cohere等主流LLM的性能。该项目提供灵活的参数配置和结果可视化，有助于研究人员和开发者分析不同模型的上下文理解能力。

LLM-X - 多模型集成的大语言模型API管理平台

AI工具API集成LLM-X.AI大语言模型安全管理开发工具

LLM-X平台通过单一API整合多个大语言模型，提供安全的令牌管理和统一的LLM集成。该平台支持OpenAI、Anthropic等知名提供商，并具备API使用可视化功能。LLM-X简化了开发流程，无需管理基础设施，使开发者能专注于创新而非技术细节，从而提高工作效率。平台支持多个领先的大语言模型，让开发者能够轻松地在工作流中使用各种LLM，并通过成本跟踪功能优化资源利用。

相关项目

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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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