Test de plusieurs LLM locaux avec LM Studio

Pour LM Studio, ce workflow automatisé permet de tester plusieurs modèles de langage local en intégrant des analyses de texte et des métriques de réponse. Il facilite la collecte de données sur la lisibilité et le temps de réponse, tout en enregistrant les résultats dans Google Sheets pour un suivi facile. Grâce à une configuration simple, il aide à optimiser les performances des modèles en ajustant les paramètres et en fournissant des retours d'analyse clairs.

04/07/2025
21 nœuds
Complexe
rktiztdblvr6uzsgw3xdiseiujd7xgbamanuelcomplexesticky notelangchaingooglesheetssplitoutavancéapiintégration
Catégories:
Data Processing & AnalysisManual TriggeredComplex Workflow
Intégrations:
Sticky NoteLangChainGoogleSheetsSplitOut

Public Cible

Public cible


- Développeurs : Les développeurs souhaitant intégrer plusieurs modèles LLM dans leurs applications.
- Chercheurs : Ceux qui mènent des études sur les performances des modèles de langage.
- Analystes de données : Les analystes qui souhaitent évaluer et comparer les résultats de différents modèles.
- Entreprises : Les entreprises qui cherchent à améliorer la qualité de leurs interactions clients à l'aide de modèles de langage avancés.

Problème Résolu

Problème résolu


Ce flux de travail automatise le processus de test et d'analyse des modèles de langage locaux, permettant aux utilisateurs de :
- Évaluer la lisibilité des réponses générées par les modèles.
- Mesurer les performances des modèles en termes de temps de réponse et de qualité des réponses.
- Centraliser les résultats dans une feuille Google pour une analyse facile et une prise de décision éclairée.

Étapes du Flux

Étapes du flux de travail


1. Déclenchement manuel : Le flux commence par un déclencheur manuel lorsque le message de chat est reçu.
2. Récupération des modèles : Le flux interroge le serveur LM Studio pour obtenir la liste des modèles LLM chargés.
3. Configuration du système : Un prompt système est ajouté pour guider les réponses des modèles vers une lisibilité optimale.
4. Analyse des réponses : Les réponses des modèles sont analysées pour obtenir des métriques telles que le nombre de mots, le nombre de phrases, et le score de lisibilité.
5. Sauvegarde des résultats : Les résultats de l'analyse sont sauvegardés dans une feuille Google pour une consultation ultérieure.
6. Calcul des temps : Le flux calcule le temps pris pour générer les réponses, facilitant ainsi l'évaluation des performances.

Guide de Personnalisation

Guide de personnalisation


- Modifier le prompt système : Les utilisateurs peuvent ajuster le prompt système pour changer le ton ou le style des réponses des modèles.
- Adapter les paramètres du modèle : Les utilisateurs peuvent modifier des paramètres comme la température et le top P pour influencer la créativité et la diversité des réponses.
- Personnaliser les colonnes de la feuille Google : Les utilisateurs peuvent ajouter ou supprimer des colonnes dans la feuille Google pour mieux répondre à leurs besoins d'analyse.
- Changement d'URL de base : Les utilisateurs doivent mettre à jour l'URL de base pour pointer vers leur propre instance de serveur LM Studio.