深入了解Deep Eval：大规模语言模型评估的利器

在大规模语言模型（LLMs）进入生产环境时，评估（evals）是一个至关重要但常常被忽略的步骤。尽管设置评估可能有些复杂，但如果你打算在公司内部或产品中大规模使用LLMs，这是一个完全必要的步骤。所以今天，我将为大家介绍一个当前最受欢迎的评估框架之一：Deep Eval。Deep Eval是一个开源的评估框架，专为大规模语言模型设计，它自带了许多不同的评估方法，当然你也可以编写自己的评估指标。在这个教程中，我们将探索Deep Eval的基本概念、如何设置开发环境以运行这些评估，并创建我们的第一个评估测试。让我们开始吧！

创建工作目录和虚拟环境

首先，我们需要在终端中创建一个文件夹来保存所有的工作内容，并在这个文件夹中创建一个虚拟环境。

mkdir dp_eval_test 
cd dp_eval_test 
python -m venv 
source env/bin/activate

这样我们就创建了一个名为dp_eval_test的文件夹，并在其中激活了一个Python虚拟环境。

安装Deep Eval

接下来，我们需要在虚拟环境中安装Deep Eval。

pip install deep-eval<