9 найкращих платформ LLMOps з відкритим кодом для розробки моделей ШІ

Якщо ви зацікавлені в ШІ, ця стаття, безсумнівно, допоможе вам глибше зануритися в його тонкощі. Я тут, щоб скерувати вас у вашу подорож у царство платформ LLMOps і надати ясність щодо важливих інструментів, які пропонуються для тестування, покращення та розгортання LLM.

Платформи, представлені в цьому відомому списку, відіграють ключову роль у розкритті повного потенціалу мовних моделей, представляючи інноваційні рішення для розробки та управління.

Поважні організації, такі як Google, OpenAI і Microsoft, використовують платформи LLMOps для забезпечення ретельного тестування, безперервного вдосконалення та ефективного розгортання своїх мовних моделей, що забезпечує надійні та точні результати.

Визнаючи, що LLMOps може бути новим для багатьох, давайте почнемо з базового розуміння LLMOps: його значення, функції та переваги.

Маючи цю основу, ми можемо перейти до нашої основної мети – визначення оптимальних інструментів для наших читачів на основі їхніх конкретних вимог. Основний список, вбудований у цю статтю, служить посібником для досягнення цієї мети.

Що таке LLMOps?

LLMOps розшифровується як Language Model Operations. Йдеться про керування, розгортання та вдосконалення великих мовних моделей, як ті, що використовуються в ШІ. LLMOps включає в себе інструменти та процеси для навчання, тестування та підтримки цих моделей, гарантуючи, що вони добре працюють і залишаються точними з часом.

Хоча LLM легко прототипувати, використання їх у комерційних продуктах створює проблеми. Цикл розробки LLM включає такі складні етапи, як підготовка даних, налаштування моделі та розгортання, що вимагає безперебійної командної роботи. LLMOps охоплює цей цикл, забезпечуючи плавне експериментування, розгортання та вдосконалення.

І, нарешті, я хотів би, щоб ви зрозуміли, що таке платформа LLMOps, оскільки вона забезпечить вам точну ясність, і просування цим шляхом обов’язково дасть вам хороший результат після прочитання.

Платформа LLMOps сприяє співпраці між науковцями та інженерами з обробки даних, сприяючи ітеративному дослідженню даних. Це дає змогу коворкінг у реальному часі, відстеження експериментів, керування моделлю та контрольоване розгортання LLM. LLMOps автоматизує операції, синхронізацію та моніторинг протягом життєвого циклу машинного навчання.

Як працює LLMOps?

Платформи LLMOps спрощують весь життєвий цикл мовних моделей. Вони централізують підготовку даних, дозволяють експериментувати та дозволяють точно налаштовувати дані для конкретних завдань. Ці платформи також сприяють плавному розгортанню, безперервному моніторингу та плавній зміні версій.

Стимулюється співпраця, мінімізуються помилки завдяки автоматизації та підтримується постійне вдосконалення. По суті, LLMOps оптимізує керування мовною моделлю для різноманітних програм.

Переваги LLMOps

Основні переваги, які я вважаю суттєвими, включають ефективність, точність і масштабованість. Ось докладна версія переваг, які пропонує LLMOps:

  • Ефективність: платформи LLMOps оптимізують повний цикл розробки, тестування та розгортання мовної моделі, заощаджуючи час і зусилля.
  • Співпраця: ці платформи сприяють безперебійній співпраці між дослідниками даних, інженерами та зацікавленими сторонами, сприяючи ефективній командній роботі.
  • Точність: LLMOps з часом підтримують і підвищують точність моделі шляхом постійного моніторингу та вдосконалення моделей.
  • Автоматизація: LLMOps автоматизує кілька завдань, включаючи попередню обробку даних і моніторинг, зменшуючи потребу в ручному втручанні.
  • Масштабованість. Завдяки ефективному масштабуванню моделей платформи LLMOps можуть легко адаптуватися до збільшених робочих навантажень або вимог.
  • Простота розгортання: LLMOps гарантує плавну інтеграцію моделей у програми чи системи, мінімізуючи проблеми, пов’язані з розгортанням.

По суті, LLMOps покращують ефективність, точність і масштабованість, одночасно сприяючи співпраці, автоматизації та безперебійному розгортанню.

Тепер перейдемо до нашого списку платформ. Цей список є довідником від techukraine.net, але рішення вибрати найкращий для вас, виходячи з ваших вимог і потреб, залежить від вас.

Диф

Ви заінтриговані швидким прогресом технологій LLM, таких як GPT-4, і в захваті від їхнього практичного потенціалу? Диф розроблений, щоб задовольнити вас. Це дає змогу розробникам і навіть тим, хто не має сильного технічного досвіду, швидко створювати цінні програми, використовуючи розширені мовні моделі. Ці програми не просто зручні для користувача; вони налаштовані на постійне вдосконалення.

Ключові особливості:

  • Зручна платформа LLMOps: легко розробляйте програми AI за допомогою GPT-4 і керуйте ними візуально.
  • Контекстний ШІ з вашими даними: використовуйте документи, веб-контент або нотатки Notion як контекст ШІ. Dify виконує попередню обробку тощо, заощаджуючи ваш час на розробку.
  • Розкрийте потенціал LLM: Dify забезпечує плавний доступ до моделі, вбудовування контексту, контроль витрат і анотацію даних для плавного створення ШІ.
  • Готові шаблони: вибирайте шаблони діалогів і генерації тексту, які можна налаштувати для ваших конкретних програм.

Агент

Якщо вам потрібна гнучкість у використанні кодування для створення програм LLM, вільних від обмежень моделей, бібліотек або фреймворків, тоді Агент це ваше рішення. Agenta постає як наскрізна платформа з відкритим вихідним кодом, призначена для оптимізації процесу впровадження складних додатків великої мовної моделі (LLM).

За допомогою Agenta ви можете швидко експериментувати та отримувати підказки версій, параметри та складні стратегії. Це включає в себе навчання в контексті за допомогою вбудовування, агентів і спеціальної бізнес-логіки.

Ключові особливості:

  • Дослідження параметрів: укажіть параметри програми безпосередньо в коді та легко експериментуйте з ними за допомогою інтуїтивно зрозумілої веб-платформи.
  • Оцінка продуктивності: оцініть ефективність вашої програми на наборах тестів за допомогою різних методологій, таких як точна відповідність, AI Critic, людська оцінка тощо.
  • Платформа тестування: легко створюйте набори тестів за допомогою інтерфейсу користувача, будь то шляхом завантаження файлів CSV або безперешкодного підключення до ваших даних через наш API.
  • Середовище для співпраці: сприяйте командній роботі, ділячись своїм додатком із співавторами та запрошуючи їхні відгуки та думки.
  • Легке розгортання: запустіть свою програму як API одним клацанням миші, спрощуючи процес розгортання.

Крім того, Agenta сприяє співпраці з експертами в області для швидкого проектування та оцінки. Іншою важливою особливістю є здатність Agenta систематично оцінювати ваші програми LLM і полегшувати розгортання вашої програми одним клацанням миші.

Фенікс

Вирушайте в миттєву подорож до інформації MLOps на основі технології Фенікс. Цей геніальний інструмент плавно розблоковує спостережливість у продуктивності моделі, дрейфі та якості даних без тягаря складних конфігурацій.

Як авангардна бібліотека Python, орієнтована на ноутбуки, Phoenix використовує потужність вбудовування, щоб розкрити приховані складнощі в LLM, CV, NLP і табличних моделях. Розвивайте свої моделі за допомогою неперевершених можливостей Phoenix.

Ключові особливості:

  • Вбудоване дослідження дрейфу: зануртеся в хмари точок UMAP під час значних евклідових відстаней і точкових дрейфових кластерів.
  • Аналіз дрейфу та продуктивності за допомогою кластеризації: розділіть свої дані на кластери зі значним дрейфом або низькою продуктивністю за допомогою HDBSCAN.
  • Дослідницький аналіз даних на основі UMAP: відтініть хмари точок UMAP на основі атрибутів, дрейфу та продуктивності вашої моделі, виявляючи проблемні сегменти.

LangKit

LangKit виступає як набір інструментів із відкритим вихідним кодом для вимірювання тексту, призначений для ефективного моніторингу великих мовних моделей.

Рушійною силою створення LangKit є усвідомлення того, що перетворення мовних моделей, у тому числі LLM, у продуктивні тягне за собою різні ризики. Незліченні потенційні комбінації вхідних даних, що призводять до так само численних результатів, становлять значну проблему.

Ключові особливості:

  • Аналіз швидких ін’єкцій: вимірюйте показники схожості з розпізнаними атаками швидкого ін’єкції.
  • Аналіз настроїв: оцініть тон настроїв у тексті.
  • Оцінка якості тексту: оцініть читабельність, складність і оцінку.
  • Виявлення втечі з в’язниці: визначте показники схожості з відомими спробами втечі з в’язниці.
  • Аналіз токсичності: Виявляє рівні токсичності в наданому вмісті.

Неструктурований характер тексту ще більше ускладнює питання у сфері спостережуваності машинного навчання – проблема, яка заслуговує на вирішення. Зрештою, відсутність розуміння поведінки моделі може призвести до значних наслідків.

LiteLLM

с LiteLLMспростіть вашу взаємодію з різними API LLM – Anthropic, Huggingface, Cohere, Azure OpenAI тощо – за допомогою легкого пакета у форматі OpenAI.

Цей пакет спрощує процес виклику кінцевих точок API від таких постачальників, як OpenAI, Azure, Cohere та Anthropic. Він перетворює вхідні дані в кінцеві точки завершення та вбудовування відповідного постачальника, забезпечуючи однорідний вихід. Ви завжди можете отримати доступ до текстових відповідей за адресою [‘choices’][0][‘message’][‘content’].

Ключові особливості:

  • Оптимізований виклик LLM API: спрощує взаємодію з LLM API, такими як Anthropic, Cohere, Azure OpenAI тощо.
  • Легкий пакет: компактне рішення для виклику кінцевих точок OpenAI, Azure, Cohere, Anthropic і API.
  • Переклад вхідних даних: керує перекладом вхідних даних до кінцевих точок завершення та вбудовування відповідного постачальника.
  • Відображення винятків: зіставляє загальні винятки в провайдерах із типами винятків OpenAI для стандартизованої обробки помилок.

Крім того, пакет містить функцію зіставлення винятків. Він узгоджує стандартні винятки для різних постачальників із типами винятків OpenAI, забезпечуючи послідовність у обробці помилок.

LLM-додаток

Вирушайте в подорож створення свого унікального чат-бота Discord AI, збагаченого майстерністю відповідей на запитання, або зануртеся в дослідження подібних ідей ботів AI. Усі ці захоплюючі функції об’єднуються через LLM-додаток.

Я представляю Pathways LLM-App – бібліотеку Python, ретельно розроблену для прискорення розробки новаторських програм ШІ.

Ключові особливості:

  • Створено для локальних моделей ML: програма LLM налаштована для роботи з локальними моделями ML, залишаючись у межах організації.
  • Обробка даних у режимі реального часу: ця бібліотека вміло керує живими джерелами даних, включаючи стрічки новин, API та потоки даних Kafka, з дозволами користувача та надійним захистом.
  • Плавні сеанси користувача: процес створення запитів у бібліотеці ефективно обробляє сеанси користувачів, забезпечуючи безперебійну взаємодію.

Цей винятковий актив дає вам змогу надавати миттєві відповіді, які відображають людські взаємодії під час вирішення запитів користувачів. Він досягає цього чудового досягнення, ефективно спираючись на останні відомості, приховані у ваших джерелах даних.

LLMFlows

LLMFlows постає як структура, створена для спрощення, уточнення та забезпечення прозорості для розробки додатків Large Language Model (LLM), таких як чат-боти, системи відповідей на запитання та агенти.

Складність може бути посилена в реальних сценаріях через складні зв’язки між підказками та викликами LLM.

Творці LLMFlows передбачили чіткий API, який дає змогу користувачам створювати чистий і зрозумілий код. Цей API спрощує створення складних взаємодій LLM, забезпечуючи безперебійний потік між різними моделями.

Ключові особливості:

  • Легко налаштовуйте заняття LLM, ретельно вибираючи конкретні моделі, параметри та налаштування.
  • Забезпечте надійну взаємодію LLM із автоматичними повторними спробами після збою виклику моделі, забезпечуючи надійність.
  • Оптимізуйте продуктивність і ефективність, використовуючи Async Flows для паралельного виконання LLM, коли вхідні дані доступні.
  • Вливайте персоналізовані функції обробки рядків безпосередньо в потоки, сприяючи індивідуальним перетворенням тексту поза викликами LLM.
  • Підтримуйте повний контроль і нагляд за додатками на базі LLM за допомогою зворотних викликів, пропонуючи комплексний моніторинг і видимість процесів виконання.

Класи LLMFlows надають користувачам нестримні повноваження без прихованих підказок або викликів LLM.

Promptfoo

Прискорення оцінок за допомогою кешування та одночасного тестування promptfoo. Він надає інтерфейс командного рядка (CLI) і бібліотеку, що дозволяє оцінювати якість виведення LLM.

Ключові особливості:

  • Перевірена в боях надійність: Promptfoo було ретельно розроблено для оцінки та вдосконалення програм LLM, які обслуговують понад 10 мільйонів користувачів у робочому середовищі. Надані інструменти є гнучкими та адаптуються до різних налаштувань.
  • Зручні тестові приклади: Визначайте оцінювання без програмування та роботи з громіздкими блокнотами. Простий декларативний підхід спрощує процес.
  • Гнучкість мови: незалежно від того, використовуєте ви Python, Javascript чи будь-яку іншу мову, promptfoo відповідає вашим уподобанням.

Крім того, promptfoo дозволяє систематично перевіряти підказки на попередньо визначені тестові приклади. Це допомагає в оцінці якості та виявленні регресій, спрощуючи пряме пліч-о-пліч порівняння результатів LLM.

ZenML

передай привіт ZenML – адаптивний інструмент із відкритим вихідним кодом, розроблений, щоб полегшити світ конвеєрів машинного навчання для професіоналів та організацій. Уявіть, що у вас є інструмент, який дозволяє створювати конвеєри машинного навчання, готові до використання в реальному світі, незалежно від того, наскільки складним є ваш проект.

ZenML відокремлює технічні елементи від коду, що робить спільну роботу розробників, спеціалістів із обробки даних, експертів MLOps та інженерів ML більш простою. Це означає, що ваші проекти можуть легше переходити від стадії ідеї до готовності до дії.

Ключові особливості:

  • Для спеціалістів із обробки даних: зосередьтеся на створенні та тестуванні моделей, поки ZenML готує ваш код для використання в реальному світі.
  • Для експертів з інфраструктури MLOps: швидко налаштовуйте, керуйте та розгортайте складні системи, щоб ваші колеги могли використовувати їх без проблем.
  • Для інженерів ML: керуйте кожним кроком вашого проекту машинного навчання, від початку до кінця, за допомогою ZenML. Це означає менше передачі роботи та більше ясності у шляху вашої організації.

ZenML створено для всіх – професіонала ви чи члена організації. Він поставляється зі способом написання коду, призначеного для завдань машинного навчання, і він добре працює з будь-яким хмарним сервісом або інструментом, який ви використовуєте. Крім того, це допомагає вам керувати своїм проектом в одному місці, тому вам не доведеться турбуватися про жонглювання різними речами. Просто напишіть свій код один раз і легко використовуйте його в інших системах.

Заключна думка

У цій захоплюючій одіссеї завжди пам’ятайте, що кожна платформа представляє окремий ключ, здатний розблокувати ваші прагнення ШІ. Ваш вибір може сформувати ваш шлях, тому вибирайте з розумом!

Ви також можете ознайомитися з деякими інструментами AI для розробників, щоб швидше створювати програми.