Evalúa modelos de lenguaje grande utilizando diversas métricas para asegurar que funcionen bien en diferentes tareas.
Del README
pip install -U deepeval
- LLM apps end-to-end as black boxes
- Complete agent trajectories across every decision and action
- Individual agent steps such as LLM calls, tool use, retrieval, and sub-agent handoffs
Extractos del README del proyecto sobre GitHub. Los derechos de autor y las licencias permanecen con los respectivos autores.
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Gratis · sin tarjeta · cancela cuando quierasEl marco de evaluación de LLM
deepeval tiene 18k estrellas en GitHub. Se ha bifurcado 1.9k veces. deepeval está escrito principalmente en Python. Se desarrolla activamente desde 2023. deepeval está disponible bajo la licencia Apache-2.0. Sus temas principales son: evaluation-framework, evaluation-metrics, llm-evaluation, llm-evaluation-framework.
¿Qué es deepeval?
El marco de evaluación de LLM
¿deepeval es de código abierto?
deepeval es un proyecto de código abierto. Se distribuye bajo la licencia Apache-2.0.
¿deepeval es gratis?
Sí. deepeval es gratuito y de código abierto: puedes usarlo, modificarlo y alojarlo tú mismo.
¿Bajo qué licencia está deepeval?
deepeval está disponible bajo la licencia Apache-2.0.
¿En qué lenguaje está escrito deepeval?
deepeval está escrito principalmente en Python.
Agrega este distintivo en vivo a tu README — tus estrellas de GitHub y rango en el directorio, actualizados diariamente.
[](https://olud.ai/project/confident-ai-deepeval.html)
Medido a partir de los topics de GitHub comunes a ambos proyectos, ponderados por su rareza.