Hvis kunstig intelligens (AI) interesserer deg, vil denne artikkelen gi deg en inngående forståelse. Jeg vil veilede deg gjennom landskapet av LLMOps-plattformer og belyse de essensielle verktøyene for å teste, forbedre og implementere store språkmodeller (LLM).
Plattformene som presenteres her, er avgjørende for å realisere det fulle potensialet til språkmodeller. De tilbyr innovative løsninger for utvikling og administrasjon.
Velkjente aktører som Google, OpenAI og Microsoft bruker LLMOps-plattformer for å sikre grundige tester, kontinuerlig forbedring og effektiv distribusjon av sine språkmodeller, noe som resulterer i pålitelige og nøyaktige resultater.
LLMOps kan være nytt for mange, så la oss starte med en grunnleggende forståelse av hva det innebærer, dets betydning, funksjoner og fordeler.
Med dette fundamentet kan vi gå videre til hovedmålet vårt – å identifisere de beste verktøyene for deg, basert på dine spesifikke behov. Listen i denne artikkelen fungerer som en veiledning for å oppnå dette.
Hva er LLMOPS?
LLMOps står for Language Model Operations. Det omhandler administrasjon, distribusjon og forbedring av store språkmodeller som de som brukes i kunstig intelligens. LLMOps involverer verktøy og prosesser for å trene, teste og vedlikeholde disse modellene, slik at de fungerer godt og forblir nøyaktige over tid.
Selv om LLM-er er relativt enkle å prototype, er det utfordrende å implementere dem i kommersielle produkter. Utviklingssyklusen for LLM-er innebærer komplekse trinn som dataforberedelse, modelljustering og distribusjon, som krever sømløst samarbeid. LLMOps omfatter hele denne syklusen og sikrer jevn eksperimentering, distribusjon og forbedring.
Det er viktig å forstå hva en LLMOps-plattform er, da det vil gi deg klarhet. Med denne kunnskapen vil du få et godt utbytte av å lese videre.
En LLMOps-plattform fremmer samarbeid mellom dataforskere og ingeniører, og legger til rette for iterativ datautforskning. Den muliggjør samarbeid i sanntid, sporing av eksperimenter, modelladministrasjon og kontrollert LLM-distribusjon. LLMOps automatiserer operasjoner, synkronisering og overvåking gjennom hele ML-livssyklusen.
Hvordan fungerer LLMOPS?
LLMOps-plattformer forenkler hele livssyklusen til språkmodeller. De sentraliserer dataforberedelse, tilrettelegger for eksperimentering og muliggjør finjustering for spesifikke oppgaver. Disse plattformene forenkler også jevn distribusjon, kontinuerlig overvåking og sømløs overgang mellom versjoner.
Samarbeid oppmuntres, feil minimeres gjennom automatisering, og kontinuerlig forbedring støttes. I bunn og grunn optimaliserer LLMOps administrasjon av språkmodeller for ulike bruksområder.
Fordeler med LLMOPS
De viktigste fordelene inkluderer effektivitet, nøyaktighet og skalerbarhet. Her er en mer detaljert oversikt over fordelene ved LLMOps:
- Effektivitet: LLMOps-plattformer optimerer hele utviklingssyklusen for språkmodeller, inkludert testing og distribusjon, noe som resulterer i tids- og innsatsbesparelser.
- Samarbeid: Disse plattformene legger til rette for sømløst samarbeid mellom dataforskere, ingeniører og andre interessenter, og fremmer effektivt teamarbeid.
- Nøyaktighet: LLMOps opprettholder og forbedrer modellnøyaktigheten over tid ved å kontinuerlig overvåke og finjustere modellene.
- Automatisering: LLMOps automatiserer flere oppgaver, inkludert dataforbehandling og overvåking, noe som reduserer behovet for manuell inngripen.
- Skalerbarhet: Ved å effektivt skalere opp modeller, kan LLMOps-plattformer enkelt håndtere økte arbeidsmengder eller krav.
- Enkel distribusjon: LLMOps sikrer at modellene integreres jevnt i applikasjoner eller systemer, og minimerer utfordringer knyttet til distribusjon.
Kort sagt, LLMOps forbedrer effektivitet, nøyaktighet og skalerbarhet samtidig som det fremmer samarbeid, automatisering og sømløs distribusjon.
La oss nå gå videre til listen over plattformer. Denne listen er veiledende fra tipsbilk.net, men valget av den beste plattformen for deg, basert på dine behov, er ditt ansvar.
Dify
Er du fascinert av den raske utviklingen innen LLM-teknologier som GPT-4, og spent på det praktiske potensialet? Dify er designet for å hjelpe deg. Det gjør det mulig for utviklere, selv de uten sterk teknisk bakgrunn, raskt å bygge verdifulle applikasjoner ved hjelp av omfattende språkmodeller. Disse applikasjonene er ikke bare brukervennlige, men også klare for kontinuerlig forbedring.
Nøkkelfunksjoner:
- Brukervennlig LLMOPS-plattform: Utvikle AI-applikasjoner med GPT-4 og administrer dem visuelt.
- Kontekstuell AI med dine data: Bruk dokumenter, nettinnhold eller konseptnotater som AI-kontekst. Dify håndterer forbehandling og mer, og sparer utviklingstid.
- Frigjør potensialet til LLM-er: Dify sikrer sømløs modelltilgang, kontekstintegrering, kostnadskontroll og datakommentarer for smidig AI-utvikling.
- Ferdiglagde maler: Velg mellom dialog- og tekstgenereringsmaler, klare til å tilpasses dine spesifikke applikasjoner.
Agenta
Hvis du er ute etter fleksibiliteten til å bruke kode for å lage LLM-apper, uten begrensninger i modeller, biblioteker eller rammeverk, er Agenta løsningen. Agenta er en åpen kildekode, ende-til-ende-plattform designet for å forenkle prosessen med å bringe komplekse LLM-applikasjoner (Large Language Model) i produksjon.
Med Agenta kan du raskt eksperimentere med versjoner, parametere og komplekse strategier. Dette inkluderer læring i kontekst med innebygginger, agenter og tilpasset forretningslogikk.
Nøkkelfunksjoner:
- Parameterutforskning: Spesifiser applikasjonens parametere direkte i koden og eksperimenter enkelt med dem via en intuitiv nettbasert plattform.
- Ytelsesvurdering: Evaluer effektiviteten til applikasjonen på testsett ved hjelp av metoder som eksakt samsvar, AI-kritiker, menneskelig evaluering og mer.
- Testrammeverk: Lag testsett enkelt ved hjelp av brukergrensesnittet, enten ved å laste opp CSV-filer eller koble til dataene dine via API.
- Samarbeidsmiljø: Fremme teamarbeid ved å dele applikasjonen din med kolleger for tilbakemeldinger og innsikt.
- Enkel distribusjon: Start applikasjonen din som en API med ett klikk, og forenkle distribusjonsprosessen.
Agenta fremmer også samarbeid med eksperter for rask utvikling og evaluering. Et annet høydepunkt er Agentas evne til systematisk å evaluere LLM-appene dine og forenkle distribusjon med ett klikk.
Phoenix
Få umiddelbar innsikt i MLOps med Phoenix. Dette verktøyet gir observerbarhet i modellers ytelse, drift og datakvalitet, uten kompliserte konfigurasjoner.
Phoenix er et Python-bibliotek som fokuserer på notatbøker, og benytter kraften i innebygging for å avdekke skjulte forhold i LLM-, CV-, NLP- og tabellmodeller. Forbedre modellene dine med de unike egenskapene til Phoenix.
Nøkkelfunksjoner:
- Driftundersøkelse: Dykk ned i UMAP-punktsskyskart under betydelige euklidiske avstander og identifiserer driftklynger.
- Drifts- og ytelsesanalyse via klynging: Del dataene dine inn i klynger med betydelig drift eller dårlig ytelse ved hjelp av HDBSCAN.
- UMAP-drevet utforskende dataanalyse: Vis UMAP-punktsskyskart basert på modellens attributter, drift og ytelse, og avdekk problematiske segmenter.
LangKit
LangKit er et åpen kildekodeverktøy for tekstmetrikk, designet for å overvåke store språkmodeller effektivt.
Motivasjonen bak LangKit var erkjennelsen av at det å implementere språkmodeller, inkludert LLM-er, i produksjon innebærer risiko. De utallige potensielle inputkombinasjonene, som fører til mange output, utgjør en betydelig utfordring.
Nøkkelfunksjoner:
- Rask injeksjonsanalyse: Mål likhetspoeng med kjente angrep via rask injeksjon.
- Sentimentanalyse: Vurder sentimentet i teksten.
- Tekstkvalitetsvurdering: Evaluer lesbarhet, kompleksitet og karakterpoeng.
- Jailbreak-deteksjon: Identifiser likhetspoeng med kjente jailbreak-forsøk.
- Toksisitetsanalyse: Oppdag nivåer av toksisitet i innholdet.
Den ustrukturerte naturen til tekst kompliserer det ytterligere når det gjelder ML-observerbarhet – en utfordring som krever en løsning. Manglende innsikt i en modells atferd kan ha store konsekvenser.
LiteLLM
Med LiteLLM forenkler du interaksjonen med ulike LLM-APIer – Anthropic, Huggingface, Cohere, Azure OpenAI og mer – ved hjelp av en lett pakke i OpenAI-format.
Denne pakken effektiviserer prosessen med å kalle API-endepunkter fra leverandører som OpenAI, Azure, Cohere og Anthropic. Den oversetter input til de relevante leverandørenes fullførings- og integreringsendepunkter og sikrer enhetlig output. Du kan alltid få tilgang til tekstsvar på [«choices»][0][«message»][«content»].
Nøkkelfunksjoner:
- Strømlinjeformet LLM API-kalling: Forenkler samhandlingen med LLM-APIer som Anthropic, Cohere, Azure OpenAI osv.
- Lett pakke: En kompakt løsning for å kalle OpenAI-, Azure-, Cohere-, Anthropic- og API-endepunkter.
- Inputoversettelse: Administrerer oversettelse av input til de respektive leverandørenes fullførings- og integreringsendepunkter.
- Unntakstilpasning: Tilpasser standard unntak fra forskjellige leverandører til OpenAI-unntakstyper for standardisert feilhåndtering.
Pakken inkluderer også en funksjon for unntakstilpasning. Den tilpasser standard unntak fra ulike leverandører til OpenAI-unntakstyper for å sikre konsistens i håndtering av feil.
LLM-app
Begynn reisen med å lage din egen Discord AI-chatbot, med evnen til å svare på spørsmål, eller utforsk lignende AI-bot-ideer. Alle disse spennende funksjonene samles i LLM-app.
Vi presenterer Pathways LLM-App – et Python-bibliotek designet for å akselerere utviklingen av AI-applikasjoner.
Nøkkelfunksjoner:
- Laget for lokale ML-modeller: LLM-appen er konfigurert for å kjøre med lokale ML-modeller, og holde seg innenfor organisasjonens grenser.
- Sanntidsdatahåndtering: Dette biblioteket administrerer live datakilder, inkludert nyhetsfeeder, APIer og Kafka-datastrømmer, med brukertillatelser og robust sikkerhet.
- Jevne brukerøkter: Bibliotekets forespørselsbehandlingsprosess håndterer brukerøkter effektivt, noe som sikrer sømløs interaksjon.
Denne ressursen gir deg mulighet til å levere umiddelbare svar som gjenspeiler menneskelig interaksjon, når du adresserer brukerforespørsler. Dette oppnås ved å effektivt hente den nyeste innsikten fra datakildene dine.
LLMFlows
LLMFlows fremstår som et rammeverk som er skreddersydd for å forenkle, tydeliggjøre og skape åpenhet i utviklingen av LLM-applikasjoner, for eksempel chatbots, spørsmål- og svar-systemer og agenter.
Kompleksiteten kan øke i virkelige scenarier på grunn av intrikate forhold mellom forespørsler og LLM-anrop.
Skaperne av LLMFlows har utviklet en API som gir brukerne mulighet til å lage ren og lettforståelig kode. Denne API-en effektiviserer opprettelsen av komplekse LLM-interaksjoner, og sikrer sømløs flyt mellom ulike modeller.
Nøkkelfunksjoner:
- Konfigurer LLM-klasser enkelt, og velg spesifikke modeller, parametere og innstillinger.
- Sørg for robuste LLM-interaksjoner med automatiske gjentak ved modellfeil for pålitelighet.
- Optimaliser ytelse og effektivitet ved hjelp av Async Flows for parallell kjøring av LLM-er når innganger er tilgjengelige.
- Sett inn personlige strengmanipulasjonsfunksjoner direkte i flyter, og forenkle tilpassede teksttransformasjoner utover LLM-anrop.
- Behold full kontroll og oversikt over LLM-drevne applikasjoner med tilbakeringingsfunksjoner, som gir omfattende overvåking og innsikt i utførelsesprosesser.
LLMFlows» klasser gir brukerne full kontroll uten skjulte spørsmål eller LLM-anrop.
Promptfoo
Få fart på evalueringer gjennom hurtigbufring og samtidig testing ved hjelp av promptfoo. Dette verktøyet tilbyr et kommandolinjegrensesnitt (CLI) og et bibliotek for vurdering av LLM-output.
Nøkkelfunksjoner:
- Testet pålitelighet: Promptfoo er utviklet for å evaluere og forbedre LLM-apper som betjener over 10 millioner brukere i et produksjonsmiljø. Verktøyet er fleksibelt og kan tilpasses ulike oppsett.
- Brukervennlige testtilfeller: Definer evalueringer uten å måtte kode eller bruke komplekse notatbøker. En enkel tilnærming effektiviserer prosessen.
- Språkfleksibilitet: Uansett om du bruker Python, Javascript eller et annet språk, tilpasser promptfoo seg dine preferanser.
Promptfoo muliggjør også systematisk testing av ledetekster mot forhåndsdefinerte testtilfeller. Dette hjelper med å evaluere kvalitet og identifisere regresjoner ved å forenkle direkte sammenligning av LLM-output.
ZenML
Møt ZenML – et tilpasningsdyktig, åpen kildekodeverktøy utviklet for å forenkle maskinlæringspipeliner for profesjonelle og organisasjoner. Tenk deg å ha et verktøy som lar deg lage maskinlæringspipeliner klare for bruk i den virkelige verden, uavhengig av prosjektets kompleksitet.
ZenML skiller de tekniske aspektene fra koden, noe som gjør det enklere for utviklere, dataforskere, MLOps-eksperter og ML-ingeniører å samarbeide. Dette betyr at prosjektene dine kan gå fra idéfasen til å være klare for handling på en enklere måte.
Nøkkelfunksjoner:
- For dataforskere: Fokuser på å lage og teste modeller mens ZenML forbereder koden din for bruk i den virkelige verden.
- For MLOps-infrastruktureksperter: Sett opp, administrer og distribuer komplekse systemer raskt, slik at kollegene dine kan bruke dem uten problemer.
- For ML-ingeniører: Håndter hvert trinn i maskinlæringsprosjektet ditt, fra start til slutt, ved hjelp av ZenML. Dette betyr mindre overlevering og mer oversikt i organisasjonens prosess.
ZenML er laget for alle – enten du er profesjonell eller en del av en organisasjon. Det leveres med en metode for å skrive kode som er designet for maskinlæringsoppgaver, og det fungerer bra med alle skytjenester eller verktøy du bruker. Det hjelper deg også med å administrere prosjektet ditt på ett sted, slik at du ikke trenger å sjonglere flere verktøy. Skriv koden én gang og bruk den enkelt på andre systemer.
Avsluttende tanker
Husk at hver plattform har en unik nøkkel for å låse opp dine AI-ambisjoner. Ditt valg har makten til å forme din vei, så velg med omhu!
Du kan også utforske noen AI-verktøy for utviklere for å bygge apper raskere.