Dies ist die Linux-App namens DeepEval, deren neueste Version als NewLoadingBars,AndCloudStoragesourcecode.tar.gz heruntergeladen werden kann. Sie kann online beim kostenlosen Hosting-Anbieter OnWorks für Workstations ausgeführt werden.
Download and run online this app named DeepEval with OnWorks for free.
Befolgen Sie diese Anweisungen, um diese App auszuführen:
- 1. Diese Anwendung auf Ihren PC heruntergeladen.
- 2. Geben Sie in unserem Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX den gewünschten Benutzernamen ein.
- 3. Laden Sie diese Anwendung in einem solchen Dateimanager hoch.
- 4. Starten Sie den OnWorks Linux-Online- oder Windows-Online-Emulator oder den MACOS-Online-Emulator von dieser Website.
- 5. Rufen Sie vom gerade gestarteten OnWorks Linux-Betriebssystem aus unseren Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX mit dem gewünschten Benutzernamen auf.
- 6. Laden Sie die Anwendung herunter, installieren Sie sie und führen Sie sie aus.
SCREENSHOTS:
DeepEval
BESCHREIBUNG:
DeepEval is a simple-to-use, open-source LLM evaluation framework, for evaluating and testing large-language model systems. It is similar to Pytest but specialized for unit testing LLM outputs. DeepEval incorporates the latest research to evaluate LLM outputs based on metrics such as G-Eval, hallucination, answer relevancy, RAGAS, etc., which uses LLMs and various other NLP models that run locally on your machine for evaluation. Whether your application is implemented via RAG or fine-tuning, LangChain, or LlamaIndex, DeepEval has you covered. With it, you can easily determine the optimal hyperparameters to improve your RAG pipeline, prevent prompt drifting, or even transition from OpenAI to hosting your own Llama2 with confidence.
Eigenschaften
- Large variety of ready-to-use LLM evaluation metrics (all with explanations) powered by ANY LLM of your choice
- Red team your LLM application for 40+ safety vulnerabilities in a few lines of code
- Dokumentation vorhanden
- Beispiele verfügbar
- Evaluate your entire dataset in bulk in under 20 lines of Python code in parallel. Do this via the CLI in a Pytest-like manner, or through our evaluate() function
- Create your own custom metrics that are automatically integrated with DeepEval's ecosystem by inheriting DeepEval's base metric class
Programmiersprache
Python
Kategorien
This is an application that can also be fetched from https://sourceforge.net/projects/deepeval.mirror/. It has been hosted in OnWorks in order to be run online in an easiest way from one of our free Operative Systems.