面向生产环境的 LLM 基准测试框架：7 维评估体系
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I wrote a practical framework for benchmarking LLMs before putting them into production.
在将大语言模型投入生产之前，我编写了一个用于基准测试 LLMs 的实用框架。
The main idea: a benchmark score alone doesn't tell you which model should ship.
核心理念：仅凭基准分数并不能告诉你应该部署哪个模型。
I break evaluation into 7 dimensions:
我将评估分为 7 个维度：
- Quality
- Reliability
- Latency
- Cost
- Safety
- Scalability
- Production fit
- 质量
- 可靠性
- 延迟
- 成本
- 安全性
- 可扩展性
- 生产环境适配度
I also cover golden datasets, controlled experiments, LLM-as-judge, failure analysis, statistical confidence, and turning evaluation evidence into a production decision.
我还涵盖了黄金数据集、受控实验、LLM-as-judge（以大模型为裁判）、失败分析、统计置信度，以及如何将评估证据转化为生产决策。
I'd especially like feedback from people who have built LLM evaluation systems in production.
我特别希望收到那些在生产环境中构建过 LLM 评估系统的人的反馈。
link - https://medium.com/@hamzashaikhm123/how-to-benchmark-llms-for-production-e375abcd157a
链接 - https://medium.com/@hamzashaikhm123/how-to-benchmark-llms-for-production-e375abcd157a
更进一步：量化金融体系
看懂新闻只是起点——沿量化金融路径，把它变成能交付的工程能力