BenchLLM

Was ist BenchLLM?

BenchLLM ist ein Tool, das entwickelt wurde, um die Leistung und Qualität von Anwendungen zu bewerten, die auf Large Language Models (LLMs) basieren. Es bietet ein flexibles und umfassendes Framework zum Erstellen von Testsuiten, zum Generieren von Qualitätsberichten und zur Überwachung der Modellleistung. Egal, ob Sie automatisierte, interaktive oder benutzerdefinierte Evaluierungsstrategien benötigen, BenchLLM bietet die Funktionen und Möglichkeiten, um sicherzustellen, dass Ihre AI-Modelle die erforderlichen Standards erfüllen.

Wie funktioniert BenchLLM?

BenchLLM funktioniert, indem es Benutzern ermöglicht, Tests zu definieren, Modelle anhand dieser Tests auszuführen und dann die Ergebnisse zu bewerten. Hier ist eine detaillierte Aufschlüsselung:

1. Tests intuitiv definieren: Tests können im JSON- oder YAML-Format definiert werden, wodurch das Einrichten und Verwalten von Testfällen vereinfacht wird.
2. Tests in Suiten organisieren: Organisieren Sie Tests in Suiten, um eine einfache Versionierung und Verwaltung zu ermöglichen. Dies hilft bei der Pflege verschiedener Testversionen, während sich die Modelle weiterentwickeln.
3. Tests ausführen: Verwenden Sie die leistungsstarke CLI oder die flexible API, um Tests für Ihre Modelle auszuführen. BenchLLM unterstützt OpenAI, Langchain und jede andere API standardmäßig.
4. Ergebnisse bewerten: BenchLLM bietet mehrere Evaluierungsstrategien zur Bewertung der Leistung Ihrer Modelle. Es hilft, Regressionen in der Produktion zu identifizieren und die Modellleistung im Laufe der Zeit zu überwachen.
5. Berichte generieren: Generieren Sie Evaluierungsberichte und teilen Sie sie mit Ihrem Team. Diese Berichte geben Einblicke in die Stärken und Schwächen Ihrer Modelle.

Beispielcode-Schnipsel:

Hier ist ein Beispiel für die Verwendung von BenchLLM mit Langchain:

from benchllm import SemanticEvaluator, Test, Tester
from langchain.agents import AgentType, initialize_agent
from langchain.llms import OpenAI

## Keep your code organized in the way you like
def run_agent(input: str):
    llm=OpenAI(temperature=0)
    agent = initialize_agent(
        load_tools(["serpapi", "llm-math"], llm=llm),
        llm=llm,
        agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION
    )
    return agent(input)["output"]

## Instantiate your Test objects
tests = [
    Test(
        input="When was V7 founded? Divide it by 2",
        expected=["1009", "That would be 2018 / 2 = 1009"]
    )
]

## Use a Tester object to generate predictions
tester = Tester(run_agent)
tester.add_tests(tests)
predictions = tester.run()

## Use an Evaluator object to evaluate your model
evaluator = SemanticEvaluator(model="gpt-3")
evaluator.load(predictions)
evaluator.run()

Hier ist ein Beispiel für die Verwendung von BenchLLM mit der ChatCompletion API von OpenAI:

import benchllm
from benchllm.input_types import ChatInput
import openai

def chat(messages: ChatInput):
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-3.5-turbo",
        messages=messages
    )
    return response.choices[0].message.content.strip()

@benchllm.test(suite=".")
def run(input: ChatInput):
    return chat(input)

Hauptmerkmale und Vorteile

• Flexible API: Testen Sie Code im laufenden Betrieb mit Unterstützung für OpenAI, Langchain und andere APIs.
• Leistungsstarke CLI: Führen Sie Modelle mit einfachen CLI-Befehlen aus und bewerten Sie sie. Ideal für CI/CD-Pipelines.
• Einfache Evaluierung: Definieren Sie Tests intuitiv im JSON- oder YAML-Format.
• Automatisierung: Automatisieren Sie Evaluierungen innerhalb einer CI/CD-Pipeline, um eine kontinuierliche Qualität sicherzustellen.
• Aufschlussreiche Berichte: Generieren und teilen Sie Evaluierungsberichte, um die Modellleistung zu überwachen.
• Leistungsüberwachung: Erkennen Sie Regressionen in der Produktion, indem Sie die Modellleistung überwachen.

Wie verwende ich BenchLLM?

1. Installation: Laden Sie BenchLLM herunter und installieren Sie es.
2. Tests definieren: Erstellen Sie Testsuiten in JSON oder YAML.
3. Evaluierungen ausführen: Verwenden Sie die CLI oder API, um Tests für Ihre LLM-Anwendungen auszuführen.
4. Berichte analysieren: Überprüfen Sie die generierten Berichte, um Bereiche mit Verbesserungspotenzial zu identifizieren.

Für wen ist BenchLLM geeignet?

BenchLLM wurde für AI-Ingenieure und -Entwickler entwickelt, die die Qualität und Zuverlässigkeit ihrer LLM-basierten Anwendungen sicherstellen möchten. Es ist besonders nützlich für:

• AI-Ingenieure: Diejenigen, die AI-Produkte entwickeln und warten.
• Entwickler: Die LLMs in ihre Anwendungen integrieren.
• Teams: Die die Leistung ihrer AI-Modelle überwachen und verbessern möchten.

Warum BenchLLM wählen?

BenchLLM bietet eine umfassende Lösung zur Bewertung von LLM-Anwendungen und bietet Flexibilität, Automatisierung und aufschlussreiche Berichte. Es wurde von AI-Ingenieuren entwickelt, die das Bedürfnis nach leistungsstarken und flexiblen Tools verstehen, die vorhersagbare Ergebnisse liefern. Durch die Verwendung von BenchLLM können Sie:

• Die Qualität Ihrer LLM-Anwendungen sicherstellen.
• Den Evaluierungsprozess automatisieren.
• Die Modellleistung überwachen und Regressionen erkennen.
• Die Zusammenarbeit mit aufschlussreichen Berichten verbessern.

Mit der Wahl von BenchLLM entscheiden Sie sich für eine robuste und zuverlässige Lösung zur Bewertung Ihrer AI-Modelle und stellen sicher, dass diese die höchsten Leistungs- und Qualitätsstandards erfüllen.