Controllo locale
chat, cartelle di lavoro e chiavi API restano sul PC; i prompt vengono inviati solo all'endpoint che scegli
Prodotto
Benchmark per piccoli modelli linguistici sul tuo PC
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Pairwise LM ti aiuta a eseguire i tuoi benchmark LLM su Windows. Confronti le metriche di prestazioni dei modelli in locale, mantenendo il controllo totale. Con un modello locale nulla esce dal PC; con un endpoint cloud il testo del prompt viene inviato a quel provider.
Risultati reali
Vedi l'effettivo output della riga di comando.
Qualsiasi modello
Utilizza API locali o cloud, oppure il modello integrato.
Funzionalità
- Fileleggi, scrivi, modifica, elimina, elenca, grep, copia, sposta, crea directory.
- Shellesegui comandi, vedi il codice di uscita, compila, verifica, testa in locale o tramite SSH.
- Webcerca nel web o recupera una pagina per la documentazione.
- Screenshot e immaginigenera immagini o leggi il testo dagli screenshot con OCR.
- Orchestrazionesotto-agenti paralleli, esecuzione su modelli più grandi, competenze, controllo versione.
- Modalità di approvazioneAuto-run, Ask first, Plan only per il tuo controllo.
- Cronpianifica i prompt per l'esecuzione automatica a orari prestabiliti.
- ModelliAPI cloud, modello locale sul PC o modello integrato con pulsante di test.
Come ti aiuta
Tu scrivi gli script, l'agente li esegue e in modalità Ask first approvi ogni modifica prima che venga applicata.
Valuta il file CSV con corrispondenza esatta.
- write_file
score_results.pysalvato - edit_file
score_results.py+2 - Shell
python score_results.pyexit 0 - read_file
results.csvlettura - write_file
report.jsonsalvato
in attesa della tua conferma prima del passaggio successivoRifiutaAccetta
Guide passo passo
Eseguire un test su un piccolo modello linguistico
Scrivi il tuo script di valutazione con write_file e Shell lo esegue contro i tuoi dati CSV per produrre risultati per il confronto e l'analisi dell'output. Controlla il codice di uscita. Leggi l'output con read_file per verificare attentamente i numeri. Questo metodo è adatto per benchmark per LLM locali per attività di codifica agentic. Un piccolo modello linguistico è il modello che testi in questo flusso di lavoro. Puoi rivalutare i modelli sul leaderboard open LLM per confrontare le prestazioni. Pairwise LM esegue benchmark locali sul tuo PC e mantiene tutti i dati privati. Usa l'agente per automatizzare il processo di valutazione oggi stesso per ottenere risultati migliori.
Confrontare le metriche di prestazioni dei modelli
Pairwise LM esegue gli strumenti in autonomia su Windows e ogni azione appare nella chat come una scheda con il suo risultato reale per l'utente. Esegui i test. Confronta due modelli utilizzando metriche di prestazioni come latenza e throughput. L'agente usa Shell per eseguire il tuo comando di monitoraggio sulla tua GPU. Cattura i token al secondo e l'utilizzo massimo di memoria. Puoi anche usare web_search per trovare la metodologia di benchmark più recente. Ripeti l'esecuzione per verificare la coerenza per un modello più piccolo. L'agente scrive un nuovo script per automatizzare la valutazione del modello nel machine learning.
Cosa non fa Pairwise LM
Non è un servizio ospitato o un plugin; è destinato solo ai tuoi file, PC e server che sei autorizzato a utilizzare.
