LLM的实验平台有哪些：快速搭建测试大语言模型

LLM的实验平台有哪些：快速搭建测试大语言模型

低代码平台

- **Dify**：

- **简介**：基于画布和节点拖拽连接方式构建程序控制流和测试应用，支持多种大语言模型，如GPT、千问、千帆、星火等系列模型，提供直观的用户界面和灵活的API。

- **优势**：通过拖拽式的模块，用户可以将不同的功能块组合在一起，快速生成应用，无需编写大量代码，**适合代码基础薄弱的用户和需要快速原型开发的团队**。

工程观测平台

- **Langfuse**：

- **简介**：一站式的LLM工程平台，能帮助开发者解决从开发到监控的一系列问题，包括模型**可观测性、prompt管理和版本控制、模型评估与实验管理**等。

- **优势**：提供强大的日志追踪功能，支持多种评估方式，如人工打分、模型评估、自动化测试等，可帮助团队在上线前快速定位模型问题并优化产品体验。

本地应用平台

- **LM Studio**：

- **简介**：一款功能强大、易于使用的桌面应用程序，用于在本地机器上实验和评估大型语言模型，支持来自Hugging Face等更广泛的模型选择。

- **优势**：无需编写代码即可在本地测试模型性能，具有简洁友好的用户界面、高效的硬件加速支持和自动化的模型管理功能，适合对隐私、安全和速度有高要求的组织和开发者。

在线编程竞技场

- **CodeArena**：

支持多个 LLM 同时解决相同的编程问题，用户可以实时观察每个模型的代码生成过程和结果。例如，同时让 GPT-4、Llama 2 等模型生成一个简单的 Web 应用程序代码，用户可以在平台上实时看到每个模型是如何逐步构建代码的，包括函数定义、模块导入、逻辑实现等部分，清晰地对比出不同模型在代码生成速度和思路上的差异。

性能排名

平台根据 LLM 解决问题的效率、准确性和代码质量等因素进行排名。比如在一个算法题编程任务中，如实现快速排序算法，平台会记录每个模型生成代码的运行时间、是否正确实现了排序功能以及代码的简洁性、可读性等，最后根据这些指标对参与的 LLM 进行排名，让用户直观地了解各模型在该任务中的综合表现。

代码质量评估

用户可以比较不同 LLM 生成的代码，包括代码的可读性、效率和错误率等。例如对于一个图像识别任务的代码生成，用户可以对比不同模型生成的代码中对图像数据的处理方式、模型结构的定义以及训练和预测流程的代码质量，判断哪个模型的代码更易于理解、修改和维护，哪个模型的代码在运行效率上更高，以及是否存在潜在的错误或漏洞。

开源框架

- **LangChain**：

- **简介**：专注于**prompt工程和链式调用**，提供了一系列工具和接口，方便开发者进行LLM应用的开发和实验，支持多种语言和模型。

- **优势**：通过简单的配置和调用，可快速搭建起基于LLM的应用原型，并进行各种实验和测试，如不同prompt的效果比较、不同模型的性能对比等。