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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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Uploaded Python 3

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Hashes for langevaluate-0.2.4.tar.gz
Algorithm Hash digest
SHA256 7106e3cb2bd708cec9c418f977bb490a76a83dec3cc247971639583f8d1b3906
MD5 bb55cb7d146ba608ac97bdb0d46259f9
BLAKE2b-256 05b7965eff1aec0d14d66730bbc5fba57bf5643fe784a07054d62195aace7b86

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Hashes for langevaluate-0.2.4-py3-none-any.whl
Algorithm Hash digest
SHA256 2026612013df70146ee5a5d469f206b312e6af1bf1adcaf41fec351d8ae99cba
MD5 8a6dbc794c68128b7e2a97598d1f1d11
BLAKE2b-256 1f13e8a3c6337e06536c2695d84cab8a3bb81795fe2bcb9d3907b8ab06129a20

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