ollama-grid-search学习资料汇总-自动化评估和比较LLM模型的桌面应用

📚 ollama-grid-search简介

ollama-grid-search是一个基于Rust开发的工具，用于评估LLM模型、提示词和模型参数。它可以自动化选择最佳模型、提示词或推理参数的过程，让用户能够迭代不同的组合并直观地检查结果。

🚀 主要功能

1. 自动从本地或远程Ollama服务器获取模型
2. 迭代不同的模型、提示词和参数生成推理结果
3. 同时对多个模型进行A/B测试比较不同的提示词
4. 支持每个参数组合的多次迭代
5. 允许有限并发或同步推理调用
6. 可选输出推理参数和响应元数据
7. 支持重新获取单个推理调用结果
8. 可按名称筛选模型选择
9. 列出实验并以JSON格式下载
10. 可在可读视图中检查实验
11. 可配置推理超时时间
12. 可在设置中定义自定义默认参数和系统提示

💡 使用方法

1. 安装：从releases页面下载最新版本
2. 配置：设置Ollama服务器地址和其他参数
3. 选择模型和参数：定义要测试的模型、提示词和参数组合
4. 运行实验：启动网格搜索或A/B测试
5. 分析结果：查看生成的响应和元数据，比较不同配置的效果

🔗 相关资源

• GitHub仓库：项目源代码和详细文档
• 作者博客文章：深入了解评估过程
• Ollama官网：了解Ollama服务器的安装和使用
• 并发限制说明：了解如何防止服务器过载

🛠️ 开发指南

如果您想为项目做出贡献，可以按照以下步骤进行开发：

1. 安装Rust开发环境
2. 克隆仓库：git clone https://github.com/dezoito/ollama-grid-search.git
3. 安装前端依赖：cd ollama-grid-search && bun install
4. 配置rust-analyzer运行Clippy
5. 运行开发模式：bun tauri dev

🌟 未来展望

项目计划添加以下功能：

• 结果评分和按评分过滤
• 在本地数据库中存储实验和结果
• 导入、导出和共享提示词列表和实验

ollama-grid-search为LLM模型评估和优化提供了一个强大而灵活的工具。无论您是研究人员、开发者还是AI爱好者，都可以利用这个项目来更好地理解和改进您的LLM应用。欢迎访问GitHub仓库了解更多信息，并为项目做出贡献！