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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 via: twine/6.1.0 CPython/3.10.16

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Hashes for langevaluate-0.2.7.tar.gz
Algorithm Hash digest
SHA256 aef691a5c60b7438b135fd6f9416b57ff37d756158cca92e3ec2ac0ad1cf6ada
MD5 da1571af0546af3b2fc487145fe5a299
BLAKE2b-256 0e9b3dc7880b7a133035556788eff8bef07fefe16a5c7398b83f366a7f0a11c3

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  • Tags: Python 3
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File hashes

Hashes for langevaluate-0.2.7-py3-none-any.whl
Algorithm Hash digest
SHA256 8f53784f83f44c1047daa1687837c96710a1b0d26d3c3f935de7b00160db7afc
MD5 2a29381022cbb87c783fb324b680fbb6
BLAKE2b-256 0fee71b56425c4101947d673f28a97bde15e5efc35d93dacb4a194cbf62e4707

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