This is the Linux app named DeepEval whose latest release can be downloaded as NewInterfaces,ReduceETLCode_50_!sourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
I-download at patakbuhin online ang app na ito na pinangalanang DeepEval sa OnWorks nang libre.
Sundin ang mga tagubiling ito upang patakbuhin ang app na ito:
- 1. Na-download ang application na ito sa iyong PC.
- 2. Ipasok sa aming file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX kasama ang username na gusto mo.
- 3. I-upload ang application na ito sa naturang filemanager.
- 4. Simulan ang OnWorks Linux online o Windows online emulator o MACOS online emulator mula sa website na ito.
- 5. Mula sa OnWorks Linux OS na kasisimula mo pa lang, pumunta sa aming file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXX gamit ang username na gusto mo.
- 6. I-download ang application, i-install ito at patakbuhin ito.
MGA LALAKI
Ad
DeepEval
DESCRIPTION
Ang DeepEval ay isang simpleng-gamitin, open-source na balangkas ng pagsusuri ng LLM, para sa pagsusuri at pagsubok ng mga sistema ng modelo ng malalaking wika. Ito ay katulad ng Pytest ngunit dalubhasa para sa pagsubok ng yunit ng mga LLM na output. Isinasama ng DeepEval ang pinakabagong pananaliksik upang suriin ang mga LLM na output batay sa mga sukatan gaya ng G-Eval, guni-guni, pagkakaugnay ng sagot, RAGAS, atbp., na gumagamit ng mga LLM at iba pang mga modelo ng NLP na tumatakbo nang lokal sa iyong makina para sa pagsusuri. Naipatupad man ang iyong aplikasyon sa pamamagitan ng RAG o fine-tuning, LangChain, o LlamaIndex, sakop ka ng DeepEval. Sa pamamagitan nito, madali mong matutukoy ang pinakamainam na hyperparameter para mapahusay ang iyong RAG pipeline, maiwasan ang agarang pag-anod, o maging ang paglipat mula sa OpenAI patungo sa pagho-host ng sarili mong Llama2 nang may kumpiyansa.
Mga tampok
- Malaking iba't ibang sukatan ng pagsusuri ng LLM na handa nang gamitin (lahat ay may mga paliwanag) na pinapagana ng ANUMANG LLM na iyong pinili
- Red team ang iyong LLM application para sa 40+ na kahinaan sa kaligtasan sa ilang linya ng code
- Available ang dokumentasyon
- Available ang mga halimbawa
- Suriin ang iyong buong dataset nang maramihan sa ilalim ng 20 linya ng Python code nang magkatulad. Gawin ito sa pamamagitan ng CLI sa isang Pytest-like na paraan, o sa pamamagitan ng aming evaluate() function
- Lumikha ng sarili mong mga custom na sukatan na awtomatikong isinama sa ecosystem ng DeepEval sa pamamagitan ng pagmamana sa base metric class ng DeepEval
Wika ng Programming
Sawa
Kategorya
Ito ay isang application na maaari ding kunin mula sa https://sourceforge.net/projects/deepeval.mirror/. Na-host ito sa OnWorks upang mapatakbo online sa pinakamadaling paraan mula sa isa sa aming mga libreng Operative System.
