これはDeepEvalというWindowsアプリで、最新リリースはNewInterfaces,ReduceETLCode_50_!sourcecode.tar.gzとしてダウンロードできます。ワークステーション向けの無料ホスティングプロバイダーであるOnWorksでオンラインで実行できます。
OnWorks で DeepEval というアプリを無料でダウンロードしてオンラインで実行します。
このアプリを実行するには、次の手順に従ってください。
-1。このアプリケーションをPCにダウンロードしました。
--2。ファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXに必要なユーザー名を入力します。
-3。このアプリケーションをそのようなファイルマネージャにアップロードします。
-4。このWebサイトからOSOnWorksオンラインエミュレーターを起動しますが、Windowsオンラインエミュレーターの方が優れています。
-5。起動したばかりのOnWorksWindows OSから、必要なユーザー名でファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXにアクセスします。
-6。アプリケーションをダウンロードしてインストールします。
-7.LinuxディストリビューションソフトウェアリポジトリからWineをダウンロードします。 インストールしたら、アプリをダブルクリックして、Wineで実行できます。 また、人気のあるWindowsプログラムやゲームのインストールに役立つWine上の豪華なインターフェイスであるPlayOnLinuxを試すこともできます。
WineはLinux上でWindowsソフトウェアを実行する方法ですが、Windowsは必要ありません。 Wineは、任意のLinuxデスクトップでWindowsプログラムを直接実行できるオープンソースのWindows互換性レイヤーです。 基本的に、Wineは、実際にWindowsを必要とせずに、これらすべてのWindowsアプリケーションを実行できるように、十分な数のWindowsを最初から再実装しようとしています。
スクリーンショットは
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ディープエバル
DESCRIPTION
DeepEvalは、大規模言語モデルシステムの評価とテストに使用できる、使いやすいオープンソースのLLM評価フレームワークです。Pytestに似ていますが、LLM出力のユニットテストに特化しています。DeepEvalは最新の研究成果を取り入れ、G-Eval、幻覚、回答の関連性、RAGASなどの指標に基づいてLLM出力を評価します。評価には、ローカルマシンで実行されるLLMやその他の様々なNLPモデルが使用されます。アプリケーションがRAG、ファインチューニング、LangChain、LlamaIndexのいずれで実装されている場合でも、DeepEvalは対応します。DeepEvalを使用すると、最適なハイパーパラメータを簡単に決定してRAGパイプラインを改善し、プロンプトのドリフトを防止したり、OpenAIから独自のLlama2ホスティングに移行したりすることができます。
オプション
- すぐに使用できるさまざまな LLM 評価指標（すべて説明付き）を、任意の LLM で利用できます。
- 数行のコードで LLM アプリケーションの 40 以上の安全性の脆弱性をレッドチームで検証します
- ドキュメントが利用可能
- 利用可能な例
- 20行未満のPythonコードで、データセット全体を一括して並列評価できます。PytestのようなCLI、またはevaluate()関数を使って実行できます。
- DeepEvalの基本メトリッククラスを継承することで、DeepEvalのエコシステムに自動的に統合される独自のカスタムメトリックを作成します。
プログラミング言語
Python
カテゴリー
このアプリケーションは、https://sourceforge.net/projects/deepeval.mirror/ からも入手できます。OnWorks でホストされているため、無料のオペレーティングシステムから最も簡単にオンラインで実行できます。
