Локальний контроль
чати, робочі папки та API-ключі залишаються на ПК; запити надходять лише до обраного ендпоінту
Продукт
бенчмарки малих LLM на вашому ПК
01
Pairwise LM допомагає запускати власні LLM-бенчмарки на Windows. Ви порівнюєте метрики продуктивності моделей локально, маючи повний контроль. З локальною моделлю дані не залишають ПК; з хмарним ендпоінтом ваш текст запиту надходить до цього провайдера.
Реальні результати
Бачите фактичний вивід команд.
Будь-яка модель
Використовуйте хмарні або локальні API, або вбудовану модель.
Функції
- Файлиread_file, write_file, edit_file, видалення, перелік, grep, копіювання, переміщення, створення папки.
- Shellзапуск команд, перегляд коду виходу, збірка, лінтинг, тестування локально або через SSH.
- Вебпошук у мережі або отримання однієї сторінки для документації.
- Знімки екрана та зображеннягенерація зображень або читання тексту зі знімків екрана за допомогою OCR.
- Оркестраціяпаралельні субагенти, запуск на більших моделях, навички, контроль версій.
- Режими затвердженняAuto-run, Ask first, Plan only для вашого контролю.
- Cronпланування запитів для автоматичного запуску у встановлений час.
- Моделіхмарний API, локальна модель на ПК або вбудована модель з кнопкою тестування.
Як це допомагає
Ви пишете скрипти, агент їх виконує, а в режимі Ask first ви затверджуєте кожну зміну перед її застосуванням.
Оцініть CSV-файл за точним збігом.
- write_file
score_results.pyзбережено - edit_file
score_results.py+2 - Shell
python score_results.pyexit 0 - read_file
results.csvчитання - write_file
report.jsonзбережено
чекає на вашу згоду перед наступним крокомВідхилитиПрийняти
Інструкції
Запустіть тест малої мовної моделі
Напишіть свій скрипт оцінювання за допомогою write_file, і Shell виконає його на ваших CSV-даних, щоб отримати результати для порівняння та аналізу виводу. Перевірте код виходу. Прочитайте вивід за допомогою read_file, щоб ретельно перевірити числа. Цей метод підходить для бенчмарків локальних LLM для агентних задач кодування. Невелика мовна модель — це модель, яку ви тестуєте в цьому робочому процесі. Ви можете повторно оцінити моделі на відкритому лідерборді LLM, щоб порівняти продуктивність. Pairwise LM запускає локальні бенчмарки на вашому ПК і зберігає всі дані приватними. Використовуйте агента для автоматизації процесу оцінювання вже сьогодні для кращих результатів.
Порівняйте метрики продуктивності моделей
Pairwise LM автономно запускає інструменти на Windows, і кожна дія відображається в чаті як картка з її реальним результатом для користувача. Запустіть тести. Порівняйте дві моделі за метриками продуктивності, такими як затримка та пропускна здатність. Агент використовує Shell для запуску вашої команди моніторингу на вашій графічній карті. Він фіксує токени за секунду та пікове використання пам'яті. Ви також можете використати web_search, щоб знайти останню методологію бенчмарків. Повторіть запуск, щоб перевірити стабільність для меншої моделі. Агент пише новий скрипт для автоматизації оцінювання моделей у машинному навчанні.
Чого не робить Pairwise LM
Це не хостований сервіс або плагін; він призначений лише для ваших власних файлів, ПК та серверів, до яких ви маєте дозвіл.
