Pokud vás AI zajímá, tento článek vám jistě pomůže ponořit se hluboko do jejích spletitostí. Jsem tu, abych vás provedl na vaší cestě do sféry platforem LLMOps a objasnil klíčové nástroje nabízené pro testování, zlepšování a zavádění LLM.
Platformy uvedené v tomto prominentním seznamu hrají klíčovou roli při odemykání plného potenciálu jazykových modelů a představují inovativní řešení pro vývoj a správu.
Vážené organizace jako Google, OpenAI a Microsoft využívají platformy LLMOps k zajištění důkladného testování, neustálého zdokonalování a efektivního nasazení svých jazykových modelů, což vede ke spolehlivým a přesným výsledkům.
Uvědomujeme si, že LLMO mohou být pro mnohé nové, začněme tím, že si o LLMO porozumíme: jejich význam, funkce a výhody.
S tímto základem pak můžeme přistoupit k našemu primárnímu cíli – identifikaci optimálních nástrojů pro naše čtenáře na základě jejich specifických požadavků. Prvotní seznam vložený do tohoto článku slouží jako vodítko k dosažení tohoto cíle.
Table of Contents
Co je LLMOps?
LLMOps je zkratka pro Language Model Operations. Jde o správu, nasazení a vylepšování velkých jazykových modelů, jako jsou modely používané v AI. LLMOps zahrnuje nástroje a procesy pro trénování, testování a údržbu těchto modelů, což zajišťuje, že dobře fungují a zůstávají přesné v průběhu času.
Ačkoli lze LLM snadno prototypovat, jejich použití v komerčních produktech představuje problémy. Vývojový cyklus LLM zahrnuje složité kroky, jako je příprava dat, ladění modelu a nasazení, které vyžadují bezproblémovou týmovou práci. LLMOps pokrývá tento cyklus a zajišťuje hladké experimentování, nasazení a vylepšení.
A nakonec bych chtěl, abyste pochopili, co je platforma LLMOps, protože vám poskytne přesnou srozumitelnost a pohyb na této cestě vám po přečtení určitě poskytne dobrý výsledek.
Platforma LLMOps podporuje spolupráci mezi datovými vědci a inženýry a napomáhá iterativnímu zkoumání dat. Umožňuje spolupráci v reálném čase, sledování experimentů, správu modelů a řízené nasazení LLM. LLMOps automatizuje operace, synchronizaci a monitorování v průběhu životního cyklu ML.
Jak funguje LLMOps?
Platformy LLMOps zjednodušují celý životní cyklus jazykových modelů. Centralizují přípravu dat, umožňují experimentování a dolaďují konkrétní úkoly. Tyto platformy také usnadňují hladké nasazení, nepřetržité monitorování a bezproblémový přechod verzí.
Je podporována spolupráce, minimalizovány chyby prostřednictvím automatizace a je podporováno neustálé zdokonalování. LLMOps v podstatě optimalizuje správu jazykových modelů pro různé aplikace.
Výhody LLMOps
Mezi hlavní výhody, které považuji za významné, patří efektivita, přesnost a škálovatelnost. Zde je propracovaná verze 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 efektivní týmovou práci.
- Přesnost: LLMO udržují a zvyšují přesnost modelu v průběhu času neustálým sledováním a zdokonalováním modelů.
- Automatizace: LLMOps automatizuje několik úkolů, včetně předzpracování a monitorování dat, čímž snižuje potřebu ručního zásahu.
- Škálovatelnost: Efektivním škálováním modelů mohou platformy LLMOps snadno vyhovět zvýšenému pracovnímu zatížení nebo požadavkům.
- Snadné nasazení: LLMO zajišťují bezproblémovou integraci modelů do aplikací nebo systémů, čímž se minimalizují problémy spojené s nasazením.
LLMO v podstatě zlepšují efektivitu, přesnost a škálovatelnost a zároveň podporují spolupráci, automatizaci a bezproblémové nasazení.
Nyní přejdeme k našemu seznamu platforem. Tento seznam je průvodcem od etechblog.cz, ale rozhodnutí vybrat si ten nejlepší pro vás na základě vašich požadavků a potřeb je ve vašich rukou.
Dify
Zaujaly vás rychlé pokroky v technologiích LLM, jako je GPT-4, a jste nadšeni jejich praktickým potenciálem? Dify je navržen tak, aby vám vyhovoval. Umožňuje vývojářům a dokonce i těm bez silného technického zázemí rychle vytvářet hodnotné aplikace pomocí rozsáhlých jazykových modelů. Tyto aplikace nejsou jen uživatelsky přívětivé; jsou připraveny na neustálé vylepšování.
Klíčové vlastnosti:
- Uživatelsky přívětivá platforma LLMOps: Bez námahy vyvíjejte aplikace AI pomocí GPT-4 a spravujte je vizuálně.
- Kontextová umělá inteligence s vašimi daty: Využijte dokumenty, webový obsah nebo poznámky Notion jako kontext umělé inteligence. 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: Vyberte si ze šablon pro generování dialogů a textu, připravené k přizpůsobení pro vaše konkrétní aplikace.
Agenta
Pokud hledáte flexibilitu pro použití kódování pro vytváření aplikací LLM, bez omezení modelů, knihoven nebo rámců, pak Agenta je vaše řešení. Agenta se objevuje jako open-source, end-to-end platforma navržená tak, aby zefektivnila proces uvádění komplexních aplikací LLM (Large Language Model) do produkce.
S Agentou můžete rychle experimentovat a upravovat výzvy, parametry a složité 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, kritik AI, lidské hodnocení a další.
- Testovací rámec: Vytvářejte testovací sady bez námahy pomocí uživatelského rozhraní, ať už nahráním souborů CSV nebo bezproblémovým připojením k vašim datům prostřednictvím našeho rozhraní 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 nasazení.
Kromě toho Agenta podporuje spolupráci s odborníky na domény za účelem rychlého návrhu a vyhodnocení. Dalším vrcholem je schopnost Agenty systematicky vyhodnocovat vaše LLM aplikace a usnadnit nasazení vaší aplikace jedním kliknutím.
Phoenix
Vydejte se na okamžitou cestu do statistik MLOps poháněných Phoenix. Tento důmyslný nástroj bezproblémově odemyká pozorovatelnost do výkonu modelu, posunu a kvality dat, to vše bez zátěže složitými konfiguracemi.
Jako avantgardní Python knihovna zaměřená na notebooky využívá Phoenix sílu vložení k odhalování skrytých složitostí v rámci LLM, CV, NLP a tabulkových modelů. Pozvedněte své modely s bezkonkurenčními schopnostmi, které Phoenix přináší.
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 představuje open-source sadu nástrojů pro textové metriky navrženou k efektivnímu monitorování velkých jazykových modelů.
Hnací síla pro vytvoření LangKit pramení z uvědomění, že transformace jazykových modelů, včetně LLM, do produkce s sebou nese různá rizika. Nespočet možných kombinací vstupů, které vedou ke 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, absence vhledu do chování modelu může mít významné důsledky.
LiteLLM
S LiteLLMzjednodušit své interakce s různými LLM API – 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.
Představuji 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.
Toto výjimečné aktivum vám umožňuje poskytovat okamžité reakce, které odrážejí lidské interakce při řešení uživatelských dotazů. Dosahuje tohoto pozoruhodného výkonu efektivním čerpáním nejnovějších poznatků ukrytých 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 může být umocněna 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 nespoutanou autoritu bez skrytých výzev nebo volání LLM.
Promptfoo
Urychlete hodnocení pomocí ukládání do mezipaměti a souběžného testování promptfoo. Poskytuje rozhraní příkazového řádku (CLI) a knihovnu, umožňuje hodnocení kvality výstupu LLM.
Klíčové vlastnosti:
- Spolehlivost testovaná v bitvě: 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.
Navíc promptfoo 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
Pozdravte se ZenML – adaptabilní nástroj s otevřeným zdrojovým kódem navržený tak, aby profesionálům a organizacím usnadnil svět 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 odevzdání práce a větší přehlednost na cestě vaší organizace.
ZenML je stvořeno 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 této vzrušující odysei mějte vždy na paměti, že každá platforma představuje odlišný klíč schopný odemknout vaše touhy AI. Váš výběr má sílu utvářet vaši cestu, takže vybírejte moudře!
Můžete také prozkoumat některé nástroje AI pro vývojáře k rychlejšímu vytváření aplikací.