一、机器学习模型评估工具

开源库与框架

- scikit-learn：

提供分类（准确率、F1分数等）、回归（RMSE、MAE）及混淆矩阵等常用指标，支持可视化工具。

- TensorFlow & PyTorch：内置评估指标，支持自定义损失函数和可视化工具链。

云平台服务

- AWS SageMaker：

集成模型评估工具，支持自动化调参和可视化。

- Azure Machine Learning & Google Cloud AI Platform：提供全面的评估指标和协作功能。

专业评估平台

- LM Arena：

集成ChatGPT等AI模型，支持多模型对比评估。

二、性能测试工具（适用于生产模型测试）

开源工具

- Apache JMeter：

模拟高并发场景，支持分布式测试和报告生成，适合企业级应用。

- LoadRunner：专业性能测试工具，可模拟数千用户操作，评估系统负载。

商业工具

- Taurus & NeoLoad：

支持自动化测试脚本和实时监控，适用于复杂系统性能评估。

三、易制造性评估工具（工业设计领域）

风险分析与流程优化

- MindOnMap：

可视化思维导图工具，辅助风险分析和流程改进。

- RiskMaster：综合性FMEA软件，支持详细风险评估和报告生成。

设计协作平台

- BIM 360 Team：

支持2D/3D模型在线评审、参数追踪，适用于建筑和工程领域。

四、其他相关工具

Excel插件：如"AI模型评估决策支持平台"提供自动化指标计算和对比功能。

专业领域软件：如MATLAB（数值分析）、Tableau（数据可视化）等，辅助特定场景的模型验证。

总结

选择评估工具时需结合具体场景：机器学习场景优先考虑scikit-learn或深度学习框架；生产环境性能测试推荐JMeter或LoadRunner；工业设计易制造性评估需结合FMEA工具；而云平台服务适合快速部署和多模型对比。