BenchLLM

BenchLLM이란 무엇인가요?

BenchLLM은 대규모 언어 모델(LLM) 기반 애플리케이션의 성능과 품질을 평가하도록 설계된 도구입니다. 테스트 스위트 구축, 품질 보고서 생성 및 모델 성능 모니터링을 위한 유연하고 포괄적인 프레임워크를 제공합니다. 자동화된, 대화형 또는 사용자 지정 평가 전략이 필요한 경우에도 BenchLLM은 AI 모델이 필요한 표준을 충족하도록 보장하는 기능과 성능을 제공합니다.

BenchLLM은 어떻게 작동하나요?

BenchLLM은 사용자가 테스트를 정의하고, 해당 테스트에 대해 모델을 실행한 다음, 결과를 평가할 수 있도록 하여 작동합니다. 자세한 분석은 다음과 같습니다.

1. 직관적으로 테스트 정의: 테스트는 JSON 또는 YAML 형식으로 정의할 수 있으므로 테스트 케이스를 쉽게 설정하고 관리할 수 있습니다.
2. 테스트를 스위트로 구성: 쉬운 버전 관리 및 관리를 위해 테스트를 스위트로 구성합니다. 이는 모델이 발전함에 따라 다양한 버전의 테스트를 유지하는 데 도움이 됩니다.
3. 테스트 실행: 강력한 CLI 또는 유연한 API를 사용하여 모델에 대해 테스트를 실행합니다. BenchLLM은 OpenAI, Langchain 및 기타 API를 즉시 지원합니다.
4. 결과 평가: BenchLLM은 모델의 성능을 평가하기 위한 다양한 평가 전략을 제공합니다. 이는 프로덕션 환경에서 회귀를 식별하고 시간이 지남에 따라 모델 성능을 모니터링하는 데 도움이 됩니다.
5. 보고서 생성: 평가 보고서를 생성하고 팀과 공유합니다. 이러한 보고서는 모델의 강점과 약점에 대한 통찰력을 제공합니다.

코드 스니펫 예시:

Langchain과 함께 BenchLLM을 사용하는 방법의 예는 다음과 같습니다.

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()

OpenAI의 ChatCompletion API와 함께 BenchLLM을 사용하는 방법의 예는 다음과 같습니다.

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)

주요 기능 및 이점

• 유연한 API: OpenAI, Langchain 및 기타 API에 대한 지원을 통해 즉석에서 코드를 테스트합니다.
• 강력한 CLI: 간단한 CLI 명령으로 모델을 실행하고 평가합니다. CI/CD 파이프라인에 이상적입니다.
• 쉬운 평가: JSON 또는 YAML 형식으로 직관적으로 테스트를 정의합니다.
• 자동화: 지속적인 품질을 보장하기 위해 CI/CD 파이프라인 내에서 평가를 자동화합니다.
• 통찰력 있는 보고서: 평가 보고서를 생성하고 공유하여 모델 성능을 모니터링합니다.
• 성능 모니터링: 모델 성능을 모니터링하여 프로덕션 환경에서 회귀를 감지합니다.

BenchLLM을 사용하는 방법

1. 설치: BenchLLM을 다운로드하여 설치합니다.
2. 테스트 정의: JSON 또는 YAML로 테스트 스위트를 만듭니다.
3. 평가 실행: CLI 또는 API를 사용하여 LLM 애플리케이션에 대해 테스트를 실행합니다.
4. 보고서 분석: 생성된 보고서를 검토하여 개선이 필요한 영역을 식별합니다.

BenchLLM은 누구를 위한 것인가요?

BenchLLM은 LLM 기반 애플리케이션의 품질과 안정성을 보장하려는 AI 엔지니어와 개발자를 위해 설계되었습니다. 특히 다음과 같은 경우에 유용합니다.

• AI 엔지니어: AI 제품을 구축하고 유지 관리하는 사람.
• 개발자: LLM을 애플리케이션에 통합합니다.
• 팀: AI 모델의 성능을 모니터링하고 개선하려는 사람.

BenchLLM을 선택하는 이유

BenchLLM은 LLM 애플리케이션을 평가하기 위한 포괄적인 솔루션을 제공하여 유연성, 자동화 및 통찰력 있는 보고를 제공합니다. 예측 가능한 결과를 제공하는 강력하고 유연한 도구가 필요한 AI 엔지니어가 구축했습니다. BenchLLM을 사용하면 다음을 수행할 수 있습니다.

• LLM 애플리케이션의 품질을 보장합니다.
• 평가 프로세스를 자동화합니다.
• 모델 성능을 모니터링하고 회귀를 감지합니다.
• 통찰력 있는 보고서로 협업을 개선합니다.

BenchLLM을 선택하면 AI 모델을 평가하고 최고의 성능과 품질 표준을 충족하는지 확인하기 위한 강력하고 안정적인 솔루션을 선택하는 것입니다.