Cómo Usar Confident AI
Instalar DeepEval: Ejecutar 'pip install -U deepeval' para instalar la biblioteca DeepEval
Importar módulos requeridos: Importar assert_test, metrics y LLMTestCase de deepeval
Crear un caso de prueba: Crear un objeto LLMTestCase con input y actual_output
Definir métrica de evaluación: Crear un objeto métrico, por ejemplo, HallucinationMetric, con los parámetros deseados
Ejecutar afirmación: Usar assert_test() para evaluar el caso de prueba contra la métrica
Ejecutar pruebas: Ejecutar 'deepeval test run test_file.py' para ejecutar pruebas
Ver resultados: Verificar los resultados de las pruebas en la salida de la consola
Registrar en la plataforma Confident AI: Usar el decorador @deepeval.log_hyperparameters para registrar resultados en Confident AI
Analizar resultados: Iniciar sesión en la plataforma Confident AI para ver análisis e información detallada
Preguntas Frecuentes de Confident AI
Confident AI es una empresa que proporciona infraestructura de evaluación de código abierto para Modelos de Lenguaje Grande (LLMs). Ofrecen DeepEval, una herramienta que permite a los desarrolladores realizar pruebas unitarias de LLMs en menos de 10 líneas de código.
Tendencias de Tráfico Mensual de Confident AI
Confident AI experimentó un 34,1% de aumento en el tráfico, alcanzando 140K visitas. El crecimiento moderado puede atribuirse al creciente enfoque en la evaluación de IA y al sólido conjunto de características del producto, que incluye 14 métricas para experimentos con LLM e integración de retroalimentación humana. Además, la entrada de DeepSeek en el mercado y la reducción de la brecha de rendimiento entre los modelos de IA estadounidenses y chinos podrían estar impulsando el interés en herramientas de evaluación integral.
Ver historial de tráfico
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