uptrain

开源平台评估优化LLM应用

UpTrain是一个专注于评估和优化大型语言模型(LLM)应用的开源平台。它提供全面的工具和功能,用于衡量LLM应用性能、识别问题并持续改进。该平台支持自动化评估、错误分析和性能跟踪,有助于提高LLM应用的质量和可靠性。UpTrain提供多种评估指标和定制选项,适用于各种LLM应用场景。

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介绍相关项目

LLM-Workshop - 大语言模型实践与应用工作坊

GithubLLM人工智能开源项目机器学习深度学习自然语言处理

LLM-Workshop 是 Sourab Mangrulkar 创建的大语言模型工作坊。该项目为开发者和研究人员提供 LLM 技术学习平台，内容包括模型训练、调优技巧、应用开发等。工作坊旨在帮助参与者掌握 AI 和自然语言处理领域的实用技能，适合想要深入了解大语言模型技术的人员参与。

phasellm - 探索和评估大型语言模型的框架

API集成GithubPhaseLLM大语言模型开源开源项目性能评估

PhaseLLM是一个创新的框架，旨在帮助用户管理和测试由大型语言模型（LLM）驱动的体验，如ChatGPT及其变种。该框架提供标准化API，兼容OpenAI、Cohere、Anthropic等多家服务提供商，构建评估体系，并新增自动化功能，使开发者和数据科学家能更容易地启动新的产品。适合各类品牌和产品经理，简化和加速大型语言模型的集成与评估过程。

ScaleLLM - 优化大语言模型推理，兼容多种开源模型

GithubScaleLLM大模型推理开源项目生产环境集成开发高效性能

ScaleLLM是一个为大语言模型（LLMs）设计的高效推理系统，适用于生产环境。支持Llama3.1、Gemma2、Bloom、GPT-NeoX等多种开源模型，集成了CUDA图、前缀缓存、分块填充和推测解码等高级功能。项目正在积极开发，目标是提高效率并加入更多特性。现已上架PyPI，可通过pip安装。ScaleLLM还提供兼容OpenAI的REST API和本地聊天机器人UI，支持离线批量推理和在线分布式推理。

dclm - 大型语言模型训练与评估的开源综合框架

DataComp-LMGithub大语言模型开源项目数据处理模型训练评估

DataComp-LM是一个开源的大型语言模型训练和评估框架。它提供了超过300T的CommonCrawl标准语料库、基于open_lm的预训练方案和50多项评估指标。研究人员可利用该框架在411M至7B参数规模下进行数据集构建实验。通过数据集优化，DataComp-LM已显著提升了模型性能，创建了多个跨规模表现优异的高质量数据集。

LLM Playground - 多模型在线交互平台，探索大语言模型技术

AI工具APILLM Playground人工智能模型选择聊天界面

LLM Playground是一个开放的大语言模型交互平台。它整合了多个AI模型，具备系统提示定制、网络搜索和语音输入等功能。平台支持文本对话和内容生成，并提供聊天记录管理。用户可自定义API端点，实现灵活的AI交互。作为开源项目，LLM Playground致力于推动大语言模型技术的发展和应用，欢迎社区贡献。

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。

OpenPipe - 开源模型微调和托管平台，兼容多种LLM

GPT-3.5GithubMistralOpenPipe开源项目模型微调模型托管

OpenPipe是一个开源平台，专注于通过昂贵的大型语言模型（LLM）对小型模型进行微调，满足特定需求。平台支持OpenAI和微调模型间的无缝切换，提供强大的日志查询和模型评估功能，用户可轻松导入数据集并优化模型性能。支持Python和TypeScript SDK，兼容OpenAI聊天完成端点，提供GPT 3.5、Mistral、Llama 2等多种模型的微调和托管服务。

large_language_model_training_playbook - 大规模语言模型训练指南与实用技巧

GithubLLM Training Playbook大语言模型开源项目张量精度模型并行策略模型架构

此页面提供了大规模语言模型训练的实用指南和资源，涉及模型架构选择、并行策略、模型规模、张量精度、训练超参数设定、最大化吞吐量、稳定性问题、数据处理以及软件和硬件故障调试等主题。这些开放的技巧和工具可以帮助更高效地训练大规模语言模型，并提升其性能和稳定性。

Chinese-Tiny-LLM - 中文大语言模型训练流程与高质量语料库开源项目

Chinese-Tiny-LLMGithub中文语料库开源项目自然语言处理语言模型预训练

Chinese-Tiny-LLM项目提供完整的中文网络语料清洗流程和预训练代码，包含MAP-CC（8000亿中文token预训练数据集）、CHC-Bench（中文难例指令理解基准测试）和CT-LLM（2B参数中文中心语言模型）。该项目突破了传统依赖英语语料库的LLM训练方法，为构建更具包容性和适应性的语言模型奠定基础。

T-Eval - 分步骤评估大语言模型工具使用能力的基准测试框架

GithubT-Eval基准测试大语言模型工具使用能力开源项目评估

T-Eval是一个评估大语言模型工具使用能力的基准测试框架。它将评估过程分解为指令遵循、规划、推理、检索、理解和审查等多个子过程，实现了细粒度分析。该项目提供英文和中文评测数据集、测试脚本和排行榜。T-Eval为研究人员和开发者提供了一个深入分析语言模型工具使用能力的新方法。

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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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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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有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案，通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享，有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

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Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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