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LLM 기반의 자동 평가 시스템

Project description

LangEvaluate

LangEvaluate는 LLM(Large Language Model)의 성능을 평가하기 위한 Python 라이브러리입니다. 다양한 평가 메트릭과 데이터셋 관리 기능을 제공하여 LLM의 성능을 체계적으로 분석할 수 있습니다.

주요 기능

  • 다양한 LLM 지원

    • OpenAI (GPT-4, GPT-3.5)
    • Anthropic (Claude)
    • Naver (Clova)
    • DeepSeek
    • 로컬 GPU 모델
  • 다양한 평가 유형

    • 객관식 문제 (MCQ)
    • 이진 선택 문제
    • 주관식 문제
    • 다중 턴 대화
  • 데이터셋 관리

    • Hugging Face 데이터셋 통합
    • 커스텀 데이터셋 지원
    • 데이터셋 변환 및 전처리
  • 평가 메트릭

    • 정확도 (Accuracy)
    • BLEU, ROUGE 스코어
    • LLM 기반 평가
    • 사용자 정의 메트릭

설치 방법

sglang이 라이브러리를 설치하려면 requirements.txt를 설치해야합니다. 만약에 linux 체제가 아니라면 pip install sglang을 해주세요.

pip install -r requirements
pip install -e .

라이선스

이 프로젝트는 MIT 라이선스를 따릅니다.

todo

  • evaluate으로 여러개의 metric 한번에 돌릴 수 있게하기
  • benchmark dataset 추가 + 코드 짜기

Project details


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Source Distribution

langevaluate-0.1.18.tar.gz (1.5 MB view details)

Uploaded Source

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Hashes for langevaluate-0.1.18.tar.gz
Algorithm Hash digest
SHA256 db1a0482a3fb0fe255a356e9ff490a6d1e193a9d56efde0d8d0be9cdf24a01ba
MD5 9dcfe85a44d164b875f965dbd6dc2446
BLAKE2b-256 13c05f6b265e38ab36086352d72c39c241cfdaa0f43ebcb65b042401a4130fbf

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Hashes for langevaluate-0.1.18-py3-none-any.whl
Algorithm Hash digest
SHA256 f6daccdefcf486bda4629f2fe8bb25074cd6dd56b637d1ccbabc79adedd444d7
MD5 ff70b746f4e697dd13bdcd629cf864ca
BLAKE2b-256 eb20ff0bcb09bad00eec87c4b862e443b51028f8d00841d87f58c3748d52398f

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