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更新于 10-19 00:11

测试与质量

12,317 个结果

evaluating-llms-harness

lm-evaluation-harness 是一个用于在 60 多个学术基准上评估大语言模型(LLM)的工具,采用标准化提示与指标,覆盖 MMLU、HumanEval、GSM8K、TruthfulQA、HellaSwag 等任务,适用于模型质量基准测试、模型比较与结果报告。通过 pip install lm-eval 安装,支持评估任意 HuggingFace 模型,并可用 vLLM 后端加速推理;结果可输出为 JSON,便于分析、对比与绘制训练曲线。

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temporal-python-testing

这是一个面向 Temporal Python 工作流的测试技能,围绕 pytest 展开,覆盖单元测试、集成测试、重放测试和本地开发环境搭建。它强调使用时间跳跃让长达数月的流程在秒级完成测试,通过模拟活动隔离工作流逻辑,并用重放验证确定性。技能以渐进式披露方式组织资源,按需加载单元测试、集成测试、重放测试和本地设置等具体文档。适合在生产运行 Temporal 工作流前后进行快速反馈与版本校验,官方建议逻辑覆盖率目标为 80% 以上。

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