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开源的语言模型监控与分析工具LangKit

LangKit文本质量安全性与隐私情感和毒性分析安装Github开源项目

LangKit是一个开源的文本度量工具集，专门用于监控语言模型。它提供多种方法从输入和输出文本中提取相关信号，并兼容数据记录库whylogs。主要功能包括文本质量、文本相关性、安全与隐私、情感与毒性分析。通过简单的安装步骤，用户可以在WhyLabs平台或其他工具中可视化和监控这些度量结果，从而确保语言模型的安全和性能。

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介绍相关项目
llms_tool - 多功能大语言模型训练测试工具包
GithubHuggingFaceRLHF分布式训练大语言模型开源项目预训练
llms_tool是一个基于HuggingFace的大语言模型工具包，支持多种模型的训练、测试和部署。它提供预训练、指令微调、奖励模型训练和RLHF等功能，支持全参数和低参数量训练。工具包集成WebUI和终端预测界面，以及DeepSpeed分布式训练。涵盖ChatGLM、LLaMA、Bloom等主流模型，提供多种训练方法和量化选项。
LangGPT - 面向大语言模型的结构化提示词设计框架
AIGPTGithubLangGPT开源项目提示词结构化
LangGPT是一个为大语言模型设计的结构化提示词框架，将提示词创作转变为类似面向对象编程的过程。它通过模板、变量和命令，使高质量提示词的创建变得直观高效。LangGPT提供系统化、可适应的方法，帮助用户快速掌握提示词工程技巧，实现大规模生产高质量提示词。这一框架旨在让更多人能够轻松创建出色的提示词，从而更好地发挥大语言模型的潜力。
langchain-chatbot - 使用Langchain的复杂任务处理工具
AI聊天机器人GithubLangchainMIT LicenseOpenAI APIPinecone Database开源项目
langchain-chatbot项目为用户提供了一个互动界面，可以高效处理复杂任务。借助Langchain技术，此聊天机器人支持多种文件类型，并通过API密钥配置和数据库连接优化，用户设置过程简便。聊天界面高度可定制，未来还将支持更多文件类型和离线模型。加入社区获取帮助并贡献代码，享受MIT许可的开源项目。
tiger - 开源的语言模型开发与安全测评工具包
GithubTigerArmorTigerDATigerLabTigerRAGTigerTune开源项目
TigerLab开源工具套件，包括TigerRAG、TigerTune、TigerDA和TigerArmor，专为增强AI系统安全性与专业性设计，弥合LLM与数据的差距。
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。
mergekit - 合并预训练语言模型的工具
GPT-NeoXGithubHugging FaceLlamamergekit开源项目模型融合
MergeKit是一款合并预训练语言模型的工具，支持Llama、Mistral、GPT-NeoX等多种模型。该工具采用先进的方法，在资源有限的情况下执行复杂的合并操作。MergeKit可以在CPU或最低8GB VRAM环境下运行，支持多种合并算法，如线性插值、任务算术、TIES等。还提供图形用户界面并集成到Hugging Face Spaces，简化了模型合并流程。
whylogs - 开源数据日志库 追踪分析数据变化与质量
GithubWhyLabswhylogs开源项目数据日志数据概要机器学习监控
whylogs是一款开源数据日志库，可生成数据集摘要(whylogs profiles)。它能追踪数据变化、设置约束条件、快速可视化关键统计信息。whylogs profiles具有高效、可定制、可合并的特点，支持多种数据类型。该库集成了AWS S3、Apache Airflow等工具，可用于数据漂移检测、质量验证和探索性分析等任务，为数据科学家和工程师提供有力支持。
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。
langchainrb - 通过Ruby开发LLM驱动的智能应用
GithubLLMLangchain.rbRuby向量搜索开源项目聊天机器人
Langchain.rb使用Ruby构建LLM驱动的应用程序，支持深度Rails集成。提供统一接口，兼容多种LLM提供商如OpenAI、GooglePalm、Cohere等，以及向量搜索数据库如Chroma、Pinecone和Weaviate。功能涵盖提示管理、输出解析、RAG系统构建等，并提供付费咨询服务，了解更多请联系开发者。
checklist - 全面评估NLP模型行为的测试框架
CheckListGithubNLP开源项目模型评估测试行为测试
CheckList是一个用于全面测试NLP模型的框架,它提供了多种测试类型和工具。主要功能包括生成测试数据、扰动现有数据、创建和运行各类测试等。通过CheckList,研究人员和开发者可以更全面地评估NLP模型的行为表现,识别潜在问题和偏差。该项目包含详细教程和代码示例,支持多语言测试,并可与主流NLP库集成。
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