llm-tournament offre une approche modulaire et extensible pour le benchmarking des grands modèles de langage. Les utilisateurs définissent les participants (LLMs), configurent les brackets de tournoi, spécifient les prompts et la logique de scoring, et exécutent des rounds automatisés. Les résultats sont agrégés dans des tableaux de classement et des visualisations, permettant des décisions basées sur les données pour la sélection et l’ajustement fin des LLM. Le framework supporte des définitions de tâches personnalisées, des métriques d’évaluation, et l’exécution par lot en environnement cloud ou local.

Weights & Biases (W&B) est une plateforme complète de développement IA conçue pour rationaliser le processus d'entraînement, de réglage fin et de gestion des modèles d'apprentissage automatique. Elle fournit des outils permettant aux développeurs de suivre les expériences, de visualiser les résultats et de gérer le cycle de vie des modèles ML. En centralisant ces opérations, W&B garantit que les scientifiques des données et les ingénieurs machine learning peuvent surveiller efficacement les performances de leurs modèles, détecter les régressions et maintenir une documentation claire de l'évolution du modèle.