Pokud se zajímáte o umělou inteligenci (AI), tento článek vám poskytne hlubší vhled do její komplexní problematiky. Cílem tohoto textu je provést vás světem platforem LLMOps a objasnit klíčové nástroje, které se nabízejí pro testování, zdokonalování a implementaci rozsáhlých jazykových modelů (LLM).
Platformy, které jsou zde uvedeny, hrají zásadní roli při maximalizaci potenciálu jazykových modelů a prezentují inovativní řešení pro jejich vývoj a správu.
Významné organizace jako Google, OpenAI a Microsoft využívají LLMOps platformy k důkladnému testování, neustálému vylepšování a efektivnímu nasazení svých jazykových modelů, což vede ke spolehlivým a přesným výsledkům.
Vzhledem k tomu, že LLM mohou být pro mnohé novou technologií, začneme s definováním pojmu LLM: jejich význam, funkce a přínosy.
S tímto základem pak můžeme přejít k našemu hlavnímu cíli – identifikovat optimální nástroje pro naše čtenáře, s ohledem na jejich specifické požadavky. Počáteční seznam v tomto článku poslouží jako průvodce k dosažení tohoto cíle.
Co je to LLMOps?
LLMOps je zkratka pro Language Model Operations, česky Operace Jazykových Modelů. Jedná se o správu, nasazení a vylepšování velkých jazykových modelů, které se využívají v umělé inteligenci. LLMOps zahrnuje nástroje a procesy pro trénování, testování a údržbu těchto modelů, což zajišťuje jejich správnou funkčnost a přesnost v průběhu času.
I když lze LLM relativně snadno prototypovat, jejich komerční využití představuje určité výzvy. Vývojový cyklus LLM zahrnuje komplexní kroky, jako je příprava dat, ladění modelu a implementace, které vyžadují bezproblémovou týmovou práci. LLMOps pokrývá tento cyklus a zajišťuje plynulé experimentování, implementaci a zdokonalování.
V následující části si definujeme platformu LLMOps, která vám pomůže lépe pochopit a orientovat se v této oblasti, což vám po přečtení tohoto textu přinese kýžené výsledky.
Platforma LLMOps podporuje spolupráci mezi datovými vědci a inženýry a napomáhá iterativnímu prozkoumávání dat. Umožňuje spolupráci v reálném čase, sledování experimentů, správu modelů a řízené nasazování LLM. LLMOps automatizuje operace, synchronizaci a monitorování během celého životního cyklu strojového učení (ML).
Jak funguje LLMOps?
Platformy LLMOps zjednodušují celý životní cyklus jazykových modelů. Centralizují přípravu dat, umožňují experimentování a dolaďují modely pro specifické úlohy. Tyto platformy také usnadňují hladké nasazení, nepřetržité monitorování a bezproblémový přechod mezi verzemi.
Podporována je spolupráce, minimalizovány jsou chyby díky automatizaci a je podporováno neustálé zdokonalování. LLMOps v podstatě optimalizuje správu jazykových modelů pro různé aplikace.
Výhody LLMOps
Mezi hlavní výhody, které jsou zásadní, patří efektivita, přesnost a škálovatelnost. Následuje podrobnější popis výhod, které LLMOps nabízí:
- Efektivita: Platformy LLMOps optimalizují celý cyklus vývoje, testování a nasazení jazykového modelu, což vede k úspoře času a úsilí.
- Spolupráce: Tyto platformy podporují bezproblémovou spolupráci mezi datovými vědci, inženýry a zúčastněnými stranami a podporují tak efektivní týmovou práci.
- Přesnost: LLMOps udržuje a zvyšuje přesnost modelu v průběhu času díky neustálému sledování a zdokonalování modelů.
- Automatizace: LLMOps automatizuje několik úkolů, včetně předzpracování a monitorování dat, čímž se snižuje potřeba manuálního zásahu.
- Škálovatelnost: Platformy LLMOps dokážou efektivně škálovat modely, a snadno tak vyhovět zvýšenému pracovnímu zatížení nebo požadavkům.
- Snadné nasazení: LLMOps zajišťuje bezproblémovou integraci modelů do aplikací nebo systémů, a minimalizuje tak problémy spojené s implementací.
LLMOps v podstatě zlepšuje efektivitu, přesnost a škálovatelnost, a zároveň podporuje spolupráci, automatizaci a bezproblémové nasazení.
Nyní se zaměříme na seznam platforem. Tento seznam vychází z průvodce od etechblog.cz, ale rozhodnutí, kterou platformu vybrat, závisí na vašich individuálních požadavcích a potřebách.
Dify
Zaujaly vás rychlé pokroky v technologii LLM, jako je GPT-4, a jste nadšeni jejich praktickým potenciálem? Dify je navržena tak, aby vyhovovala právě vám. Umožňuje vývojářům, i těm bez silného technického zázemí, rychle vytvářet užitečné aplikace pomocí rozsáhlých jazykových modelů. Tyto aplikace jsou nejen uživatelsky přívětivé, ale také připravené na neustálé vylepšování.
Klíčové vlastnosti:
- Uživatelsky přívětivá platforma LLMOps: Snadno vyvíjejte aplikace AI s pomocí GPT-4 a spravujte je vizuálně.
- Kontextová umělá inteligence s vašimi daty: Využijte dokumenty, webový obsah nebo poznámky z Notion jako kontext pro umělou inteligenci. Dify zpracovává předběžné zpracování a další, což vám ušetří čas na vývoj.
- Uvolněte potenciál LLM: Dify zajišťuje bezproblémový přístup k modelu, vkládání kontextu, řízení nákladů a anotace dat pro plynulé vytváření AI.
- Předpřipravené šablony: Vybírejte ze šablon pro generování dialogů a textu, které jsou připraveny k přizpůsobení pro vaše specifické aplikace.
Agenta
Pokud hledáte flexibilitu pro použití kódování při vytváření aplikací LLM, bez omezení modelů, knihoven nebo rámců, pak je Agenta vaše řešení. Agenta se jeví jako open-source, end-to-end platforma navržená k zefektivnění procesu uvádění komplexních aplikací LLM do produkce.
S Agentou můžete rychle experimentovat a upravovat výzvy, parametry a komplexní strategie. To zahrnuje učení v kontextu s vkládáním, agenty a vlastní obchodní logikou.
Klíčové vlastnosti:
- Zkoumání parametrů: Zadejte parametry své aplikace přímo v kódu a bez námahy s nimi experimentujte prostřednictvím intuitivní webové platformy.
- Posouzení výkonu: Vyhodnoťte účinnost své aplikace v testovacích sadách pomocí různých metodologií, jako je přesná shoda, kritika AI, lidské hodnocení a další.
- Testovací rámec: Vytvářejte testovací sady bez námahy pomocí uživatelského rozhraní, ať už nahráváním souborů CSV nebo bezproblémovým připojením k vašim datům prostřednictvím našeho API.
- Prostředí pro spolupráci: Podpořte týmovou práci sdílením aplikace se spolupracovníky a pozváním jejich zpětné vazby a postřehů.
- Snadné nasazení: Spusťte svou aplikaci jako API jediným kliknutím, což zjednodušuje proces implementace.
Agenta navíc podporuje spolupráci s odborníky, za účelem rychlého návrhu a vyhodnocení. Dalším významným aspektem je schopnost Agenty systematicky vyhodnocovat vaše LLM aplikace a usnadnit nasazení vaší aplikace jedním kliknutím.
Phoenix
Vydejte se na cestu k okamžité analýze statistik MLOps pomocí Phoenix. Tento důmyslný nástroj bezproblémově odhaluje data o výkonu modelu, posunu a kvalitě dat, a to vše bez složitých konfigurací.
Phoenix jako průkopnická knihovna Python zaměřená na notebooky využívá sílu vkládání k odhalování skrytých složitostí v rámci LLM, CV, NLP a tabulkových modelů. Pozvedněte své modely pomocí bezkonkurenčních schopností, které Phoenix nabízí.
Klíčové vlastnosti:
- Zabudované zkoumání driftů: Ponořte se do UMAP mračen bodů během případů značné euklidovské vzdálenosti a shluků přesných driftů.
- Analýza posunu a výkonu prostřednictvím shlukování: Rozložte svá data do shluků s výrazným posunem nebo podprůměrným výkonem prostřednictvím HDBSCAN.
- Průzkumná analýza dat založená na UMAP: Stínujte mračna bodů UMAP na základě atributů, posunu a výkonu vašeho modelu a odhalte problematické segmenty.
LangKit
LangKit je open-source sada nástrojů pro textové metriky, navržená k efektivnímu monitorování velkých jazykových modelů.
Impulzem pro vytvoření LangKit bylo uvědomění, že transformace jazykových modelů, včetně LLM, do produkčního prostředí s sebou nese různá rizika. Nespočet možných kombinací vstupů, které vedou k stejně početným výstupům, představuje značnou výzvu.
Klíčové vlastnosti:
- Analýza rychlé injekce: Změřte skóre podobnosti s rozpoznanými rychlými injekčními útoky.
- Analýza sentimentu: Posuďte tón sentimentu v textu.
- Hodnocení kvality textu: Vyhodnoťte čitelnost, složitost a známkujte skóre.
- Detekce útěku z vězení: Identifikujte skóre podobnosti se známými pokusy o útěk z vězení.
- Analýza toxicity: Detekuje úrovně toxicity v poskytnutém obsahu.
Nestrukturovaná povaha textu dále komplikuje záležitosti v oblasti pozorovatelnosti ML – což je výzva, která si zaslouží řešení. Koneckonců, nedostatek vhledu do chování modelu může mít významné důsledky.
LiteLLM
S LiteLLM zjednodušte své interakce s různými API LLM – Anthropic, Huggingface, Cohere, Azure OpenAI a dalšími – pomocí odlehčeného balíčku ve formátu OpenAI.
Tento balíček zjednodušuje proces volání koncových bodů API od poskytovatelů, jako jsou OpenAI, Azure, Cohere a Anthropic. Převádí vstupy do koncových bodů dokončení a vkládání příslušného poskytovatele, čímž zajišťuje jednotný výstup. K textovým odpovědím máte vždy přístup na adrese [‘choices’][0][‘message’][‘content’].
Klíčové vlastnosti:
- Zjednodušené volání LLM API: Zjednodušuje interakci s LLM API jako Anthropic, Cohere, Azure OpenAI atd.
- Lehký balíček: Kompaktní řešení pro volání koncových bodů OpenAI, Azure, Cohere, Anthropic a API.
- Překlad vstupů: Spravuje překlad vstupů do koncových bodů dokončení a vkládání příslušného poskytovatele.
- Mapování výjimek: Mapuje běžné výjimky mezi poskytovateli na typy výjimek OpenAI pro standardizované zpracování chyb.
Balíček navíc obsahuje funkci mapování výjimek. Sjednocuje standardní výjimky u různých poskytovatelů s typy výjimek OpenAI, čímž zajišťuje konzistenci při zpracování chyb.
Aplikace LLM
Vydejte se na cestu vytváření svého jedinečného chatbota Discord AI, obohaceného o schopnost odpovídat na otázky, nebo se ponořte do zkoumání podobných nápadů na AI roboty. Všechny tyto podmanivé funkce se sbíhají prostřednictvím Aplikace LLM.
Představujeme Pathways LLM-App – knihovnu Pythonu pečlivě navrženou k urychlení vývoje převratných aplikací AI.
Klíčové vlastnosti:
- Vytvořeno pro místní modely ML: Aplikace LLM je nakonfigurována tak, aby běžela s místními modely ML a zůstala v rámci hranic organizace.
- Zpracování dat v reálném čase: Tato knihovna obratně spravuje živé zdroje dat, včetně zpravodajských kanálů, rozhraní API a datových toků Kafka, s uživatelskými oprávněními a robustním zabezpečením.
- Hladké uživatelské relace: Proces vytváření dotazů knihovny efektivně zpracovává uživatelské relace a zajišťuje bezproblémové interakce.
Tato výjimečná knihovna vám umožňuje poskytovat okamžité reakce, které odrážejí lidské interakce při řešení uživatelských dotazů. Dosahuje tohoto pozoruhodného výkonu efektivním čerpáním nejnovějších poznatků skrytých ve vašich zdrojích dat.
LLMF toky
LLMF toky se objevuje jako rámec šitý na míru, aby zjednodušil, vyjasnil a přinesl transparentnost do vývoje aplikací s velkým jazykovým modelem (LLM), jako jsou chatboti, systémy odpovědí na otázky a agenti.
Složitost se může zvýšit ve scénářích reálného světa kvůli složitým vztahům mezi výzvami a voláními LLM.
Tvůrci LLMFlows si představili explicitní API, které uživatelům umožňuje vytvářet čistý a srozumitelný kód. Toto API zefektivňuje vytváření složitých LLM interakcí a zajišťuje bezproblémový tok mezi různými modely.
Klíčové vlastnosti:
- Hladce konfigurujte třídy LLM a pečlivě vybírejte konkrétní modely, parametry a nastavení.
- Zajistěte robustní LLM interakce s automatickými opakováními při selhání modelového volání, což zajišťuje spolehlivost.
- Optimalizujte výkon a efektivitu využitím asynchronních toků pro paralelní provádění LLM, když jsou dostupné vstupy.
- Zaveďte personalizované funkce pro manipulaci s řetězci přímo do toků a usnadněte přizpůsobené transformace textu nad rámec volání LLM.
- Udržujte úplnou kontrolu a dohled nad aplikacemi založenými na LLM pomocí zpětných volání, které nabízejí komplexní monitorování a přehled o prováděcích procesech.
Třídy LLMFlows poskytují uživatelům neomezenou kontrolu bez skrytých výzev nebo volání LLM.
Promptfoo
Zrychlete hodnocení pomocí ukládání do mezipaměti a souběžného testování s promptfoo. Poskytuje rozhraní příkazového řádku (CLI) a knihovnu, což umožňuje vyhodnocení kvality výstupu LLM.
Klíčové vlastnosti:
- Spolehlivost testovaná v praxi: Promptfoo byl pečlivě vytvořen pro hodnocení a vylepšení aplikací LLM, které se starají o více než 10 milionů uživatelů v produkčním prostředí. Dodávané nástroje jsou flexibilní a přizpůsobitelné různým nastavením.
- Uživatelsky přívětivé testovací případy: Definujte hodnocení bez kódování nebo potýkání se s těžkopádnými notebooky. Jednoduchý, deklarativní přístup zefektivňuje proces.
- Jazyková flexibilita: Ať už používáte Python, Javascript nebo jakýkoli jiný jazyk, promptfoo se přizpůsobí vašim preferencím.
Promptfoo navíc umožňuje systematické testování výzev proti předem definovaným testovacím případům. To pomáhá při hodnocení kvality a identifikaci regresí tím, že usnadňuje přímé srovnání výstupů LLM vedle sebe.
ZenML
Seznamte se se ZenML – adaptabilním nástrojem s otevřeným zdrojovým kódem, navrženým tak, aby profesionálům a organizacím usnadnil používání kanálů strojového učení. Představte si, že máte nástroj, který vám umožní vytvářet kanály strojového učení připravené pro použití v reálném světě, bez ohledu na to, jak složitý je váš projekt.
ZenML odděluje technické věci od kódu, takže je pro vývojáře, datové vědce, odborníky na MLOps a inženýry ML jednodušší spolupracovat. To znamená, že vaše projekty se mohou plynuleji přesunout z fáze nápadu do připravenosti k akci.
Klíčové vlastnosti:
- Pro datové vědce: Zaměřte se na vytváření a testování modelů, zatímco ZenML připravuje váš kód pro použití v reálném světě.
- Pro odborníky na infrastrukturu MLOps: Rychle nastavte, spravujte a nasaďte složité systémy, aby je vaši kolegové mohli bez problémů používat.
- Pro inženýry ML: Zvládněte každý krok svého projektu strojového učení, od začátku do konce, s pomocí ZenML. To znamená méně předávání práce a větší přehlednost v rámci vaší organizace.
ZenML je vytvořeno pro každého – ať už jste profesionál nebo součást organizace. Přichází se způsobem psaní kódu navrženým pro úlohy strojového učení a funguje dobře s jakoukoli cloudovou službou nebo nástrojem, které používáte. Navíc vám pomůže spravovat váš projekt na jednom místě, takže se nemusíte starat o žonglování s různými věcmi. Stačí napsat svůj kód jednou a snadno jej použít v jiných systémech.
Závěrečná myšlenka
V tomto fascinujícím oboru mějte na paměti, že každá platforma představuje jedinečný klíč, který může odemknout vaše možnosti v oblasti AI. Váš výběr má moc ovlivnit vaši cestu, takže vybírejte moudře!
Můžete také prozkoumat některé nástroje AI pro vývojáře, které vám pomohou s rychlejším vytvářením aplikací.