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LLM Agent 协作评估难?这 3 款评估监控工具来帮忙

编者按: 在构建基于大语言模型的应用时,你是否遇到过这样的困扰:多个 AI Agent 协同工作时,如何确保它们的表现符合预期?如何有效监控它们之间的互动质量?这些问题不仅影响着产品的性能,更直接关系到用户体验的好坏。 本文作者基于实际项目经验,深入剖析了 Agentneo、Arize Phoenix 和 TruLens 这三款主流评估工具的特点和应用场景。通过具体的代码示例和实践建议,展示了如何从对话记录、执行流程、提示词效果等多个维度来评估和优化 AI 助手的表现。 如果你正在为 AI Agents 的评估和监控而烦恼,希望这篇文章能够给你带来启发。文章不仅告诉你"用什么工具",更教会你"如何用好这些工具",帮助你构建一个性能可控、效果可评估的 AI 应用系统。 作者 | Chinmay Bhalerao 编译 |岳扬 Image created by author, Background image by Hollywood reporter[1] 想象一下,一个由虚拟助手组成的团队正在协作处理客户的服务咨询。每个助手各司其职,确保提供精准、高效且经过优化的响应。这正是 LLMs...

如何在保障精度的同时,轻量级部署DeepSeek?

摘要:msModelSlim支持多种模型压缩算法(包括量化压缩、稀疏压缩等),为开发者提供更加灵活、高效的模型压缩量化方案。 最近 AI 圈可以说是被新晋“顶流”DeepSeek刷屏了,新发布的 V3/R1 系列模型,直接在全球火出圈,它的性能强劲到足以和全球顶尖模型一较高下!不过你知道吗?虽然网络版和App版已经足够好用,但只有把模型搬进自家地盘,进行本地部署,你才能享受到真正的“私人定制”,让DeepSeek R1的“深度思考”完全为你所用。 不过呢,问题也来了。原版的 DeepSeek - R1 671B 全量模型,文件体积大得离谱,足足有 720GB !这就好比你要搬一座大山回家,绝大部分个人和企业看到这样庞大的部署成本,都被吓得望而却步。 别担心,量化技术来救场!这项技术就像神奇的魔法,一边稳稳保住 DeepSeek 模型的高精度,一边还能把模型的计算效率和资源占用问题轻松搞定。这样一来,模型在实际应用中就能表现得更加出色,开发者和企业也能享受到更加灵活高效的部署方式。 什么是大模型量化 近年来,随着人工智能的发展和Transformer等架构的提出,使得深度学习的模型...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。