Ukoliko ste zainteresovani za veštačku inteligenciju, ovaj članak će vam sigurno pomoći da dublje proniknete u njene kompleksnosti. Ovde sam da vas vodim na vašem putovanju u svet LLMOps platformi i pružim vam jasnoću o bitnim alatima koji se nude za testiranje, unapređenje i primenu LLM-ova.
Platforme predstavljene u ovom članku igraju ključnu ulogu u oslobađanju punog potencijala jezičkih modela, nudeći inovativna rešenja za njihov razvoj i upravljanje.
Uvažene organizacije kao što su Google, OpenAI i Microsoft koriste LLMOps platforme da osiguraju detaljno testiranje, kontinuirano usavršavanje i efikasnu implementaciju svojih jezičkih modela, što rezultira pouzdanim i preciznim rezultatima.
S obzirom da je LLMOps možda nov pojam za mnoge, krenimo od sticanja osnovnog razumevanja LLMOps-a: njegov značaj, funkcije i prednosti.
Sa ovim temeljom, možemo preći na naš glavni cilj – identifikovanje najboljih alata za naše čitaoce, zasnovano na njihovim specifičnim potrebama. Osnovna lista uključena u ovaj članak služi kao vodič ka postizanju tog cilja.
Šta je LLMOps?
LLMOps je skraćenica od „Language Model Operations“ (Operacije jezičkog modela). Odnosi se na upravljanje, implementaciju i poboljšanje velikih jezičkih modela, poput onih koji se koriste u veštačkoj inteligenciji. LLMOps obuhvata alate i procese za obuku, testiranje i održavanje ovih modela, osiguravajući da oni dobro funkcionišu i da su precizni tokom vremena.
Iako je lako napraviti prototip LLM-a, njihova upotreba u komercijalnim proizvodima predstavlja izazove. Ciklus razvoja LLM-a uključuje kompleksne korake kao što su priprema podataka, podešavanje modela i implementacija, što zahteva besprekoran timski rad. LLMOps pokriva ovaj ciklus, omogućavajući glatko eksperimentisanje, primenu i poboljšanje.
Želim da razumete šta je LLMOps platforma, jer će vam to pružiti jasnu sliku, a kretanje kroz ovaj materijal će vam definitivno doneti dobar rezultat nakon čitanja.
LLMOps platforma podstiče saradnju između naučnika i inženjera podataka, pomažući iterativno istraživanje podataka. Omogućava saradnju u realnom vremenu, praćenje eksperimenata, upravljanje modelom i kontrolisanu primenu LLM-a. LLMOps automatizuje operacije, sinhronizaciju i nadgledanje tokom celog životnog ciklusa mašinskog učenja.
Kako funkcioniše LLMOps?
LLMOps platforme pojednostavljuju ceo životni ciklus jezičkih modela. One centralizuju pripremu podataka, omogućavaju eksperimentisanje i fino podešavanje za određene zadatke. Ove platforme takođe olakšavaju laku implementaciju, kontinuirano praćenje i nesmetan prelaz između verzija.
Promoviše se saradnja, greške se smanjuju kroz automatizaciju i podržava se kontinuirano usavršavanje. U suštini, LLMOps optimizuje upravljanje jezičkim modelom za različite aplikacije.
Prednosti LLMOps-a
Glavne prednosti koje smatram značajnim uključuju efikasnost, tačnost i skalabilnost. Evo detaljnijeg objašnjenja prednosti koje nudi LLMOps:
- Efikasnost: LLMOps platforme optimizuju ceo proces razvoja, testiranja i implementacije jezičkog modela, što dovodi do uštede vremena i truda.
- Saradnja: Ove platforme podstiču besprekornu saradnju između naučnika podataka, inženjera i zainteresovanih strana, promovišući efikasan timski rad.
- Preciznost: LLMOps održava i poboljšava preciznost modela tokom vremena, zahvaljujući kontinuiranom praćenju i usavršavanju modela.
- Automatizacija: LLMOps automatizuje različite zadatke, uključujući pretprocesiranje podataka i praćenje, smanjujući potrebu za ručnom intervencijom.
- Skalabilnost: Efikasno povećavajući veličinu modela, LLMOps platforme mogu lako da se prilagode povećanim opterećenjima ili zahtevima.
- Jednostavna implementacija: LLMOps obezbeđuje da su modeli glatko integrisani u aplikacije ili sisteme, minimizirajući izazove u vezi sa implementacijom.
Ukratko, LLMOps poboljšava efikasnost, tačnost i skalabilnost, istovremeno promovišući saradnju, automatizaciju i besprekornu primenu.
Sada, pređimo na našu listu platformi. Ova lista je vodič, ali odluka o tome koja je najbolja za vas, na osnovu vaših zahteva i potreba, je na vama.
Dify
Da li ste fascinirani brzim napretkom LLM tehnologija kao što je GPT-4 i uzbuđeni ste zbog njihovog praktičnog potencijala? Dify je dizajniran da vam pomogne. On omogućava programerima, pa čak i onima bez jakog tehničkog znanja, da brzo kreiraju vredne aplikacije koristeći opsežne jezičke modele. Ove aplikacije nisu samo lake za upotrebu; one su podešene za stalno poboljšanje.
Ključne karakteristike:
- LLMOps platforma laka za korišćenje: Bez napora razvijajte AI aplikacije koristeći GPT-4 i upravljajte njima vizuelno.
- Kontekstualna AI sa vašim podacima: Koristite dokumente, veb sadržaj ili beleške o pojmovima kao kontekst veštačke inteligencije. Dify se bavi pretprocesiranjem i mnogim drugim stvarima, štedeći vam vreme za razvoj.
- Oslobodite potencijal LLM-a: Dify obezbeđuje besprekoran pristup modelu, ugrađivanje konteksta, kontrolu troškova i beleženje podataka za nesmetano kreiranje AI.
- Gotovi šabloni: Birajte između šablona za dijalog i generisanje teksta, spremnih za prilagođavanje vašim specifičnim aplikacijama.
Agenta
Ako tražite fleksibilnost da koristite kodiranje za pravljenje LLM aplikacija, bez ograničenja modela, biblioteka ili okvira, onda je Agenta vaše rešenje. Agenta se pojavljuje kao open-source, end-to-end platforma dizajnirana da pojednostavi proces uvođenja kompleksnih aplikacija za veliki jezički model (LLM aplikacije) u proizvodnju.
Sa Agentom, možete brzo da eksperimentišete i verzije instrukcija, parametara i složenih strategija. Ovo obuhvata učenje u kontekstu sa ugrađivanjem, agentima i prilagođenom poslovnom logikom.
Ključne karakteristike:
- Istraživanje parametara: Odredite parametre svoje aplikacije direktno u kodu i bez napora eksperimentišite sa njima preko intuitivne veb platforme.
- Procena performansi: Procenite efikasnost svoje aplikacije na testovima koristeći različite metodologije kao što su potpuno podudaranje, AI kritičar, ljudska evaluacija i još mnogo toga.
- Okvir za testiranje: Kreirajte testove bez napora koristeći korisnički interfejs, bilo da se radi o učitavanju CSV-ova ili neprimetnom povezivanju sa vašim podacima preko našeg API-ja.
- Okruženje za saradnju: Podstičite timski rad tako što ćete svoju aplikaciju deliti sa saradnicima i tražiti njihove povratne informacije i uvide.
- Implementacija bez napora: Pokrenite svoju aplikaciju kao API jednim klikom, pojednostavljujući proces implementacije.
Štaviše, Agenta neguje saradnju sa stručnjacima za brzi inženjering i evaluaciju. Još jedna prednost je Agentina sposobnost da sistematski proceni vaše LLM aplikacije i olakša implementaciju vaše aplikacije jednim klikom.
Phoenix
Krenite na putovanje u MLOps uvide koje pokreće Phoenix. Ovaj genijalni alat neprimetno otključava vidljivost u performansama modela, promenama i kvalitetu podataka, bez tereta komplikovanih konfiguracija.
Kao napredna Python biblioteka fokusirana na beležnice, Phoenix koristi moć ugrađivanja da otkrije skrivene kompleksnosti unutar LLM, CV, NLP i tabelarnih modela. Podignite svoje modele sa neuporedivim mogućnostima koje Phoenix donosi.
Ključne karakteristike:
- Ugrađena istraga promena: Zaronite u oblake tačaka UMAP tokom slučajeva značajne euklidske udaljenosti i tačnih klastera promena.
- Analiza odstupanja i performansi putem grupisanja: Dekonstruišite svoje podatke u klastere sa značajnim odstupanjem ili slabijim performansama preko HDBSCAN-a.
- Istraživačka analiza podataka zasnovana na UMAP-u: Zasenite svoje UMAP oblake tačaka na osnovu atributa, promena i performansi vašeg modela, otkrivajući problematične segmente.
LangKit
LangKit predstavlja set alata otvorenog koda za tekstualne metrike dizajniran za efikasno praćenje velikih jezičkih modela.
Motivacija za kreiranje LangKit-a proizilazi iz saznanja da transformacija jezičkih modela, uključujući LLM, u proizvodnju uključuje različite rizike. Bezbroj potencijalnih kombinacija ulaza, koje dovode do jednako brojnih izlaza, predstavljaju značajan izazov.
Ključne karakteristike:
- Analiza brze injekcije: Odredite rezultate sličnosti sa prepoznatim napadima brze injekcije.
- Analiza sentimenta: Procenite ton osećanja u tekstu.
- Ocena kvaliteta teksta: Procena čitljivosti, složenosti i ocena.
- Detekcija bekstva iz zatvora: Identifikujte rezultate sličnosti sa poznatim pokušajima bekstva iz zatvora.
- Analiza toksičnosti: Detektuje nivoe toksičnosti u datom sadržaju.
Nestrukturirana priroda teksta dodatno komplikuje stvari u oblasti uočljivosti ML – izazov koji zaslužuje rešenje. Na kraju krajeva, odsustvo uvida u ponašanje modela može imati značajne posledice.
LiteLLM
Sa LiteLLM pojednostavite svoje interakcije sa različitim LLM API-jima – Anthropic, Huggingface, Cohere, Azure OpenAI i mnogim drugim – koristeći lagani paket u OpenAI formatu.
Ovaj paket pojednostavljuje proces pozivanja krajnjih tačaka API-ja od provajdera kao što su OpenAI, Azure, Cohere i Anthropic. On prevodi ulaze do završetka relevantnog provajdera i ugrađuje krajnje tačke, obezbeđujući ujednačen izlaz. Uvek možete pristupiti tekstualnim odgovorima na [‘choices’][0][‘message’][‘content’].
Ključne karakteristike:
- Pojednostavljeno pozivanje LLM API-ja: Pojednostavljuje interakciju sa LLM API-jima kao što su Anthropic, Cohere, Azure OpenAI, itd.
- Lagani paket: Kompaktno rešenje za pozivanje OpenAI, Azure, Cohere, Anthropic i API krajnjih tačaka.
- Prevođenje ulaza: Upravlja prevođenjem ulaza do završetka odgovarajućeg provajdera i ugrađivanja krajnjih tačaka.
- Mapiranje izuzetaka: Preslikava uobičajene izuzetke među provajderima u tipove izuzetaka OpenAI za standardizovano rukovanje greškama.
Pored toga, paket uključuje funkciju mapiranja izuzetaka. On usklađuje standardne izuzetke kod različitih dobavljača sa OpenAI tipovima izuzetaka, obezbeđujući doslednost u rukovanju greškama.
LLM-App
Krenite na put izrade svog jedinstvenog Discord AI čet bota, obogaćenog veštinom odgovaranja na pitanja, ili zaronite u istraživanje sličnih ideja AI robota. Sve ove zadivljujuće funkcionalnosti spajaju se kroz LLM-App.
Predstavljam Pathways LLM-App – Python biblioteku pažljivo dizajniranu da ubrza razvoj revolucionarnih AI aplikacija.
Ključne karakteristike:
- Napravljeno za lokalne ML modele: LLM aplikacija je konfigurisana da radi sa lokalnim modelima ML, ostajući unutar granica organizacije.
- Rukovanje podacima u realnom vremenu: Ova biblioteka vešto upravlja izvorima podataka uživo, uključujući fidove vesti, API-je i Kafka tokove podataka, uz korisničke dozvole i robusnu bezbednost.
- Glatke korisničke sesije: Proces izgradnje upita biblioteke efikasno upravlja korisničkim sesijama, obezbeđujući besprekornu interakciju.
Ova izuzetna prednost vam omogućava da isporučite trenutne odgovore koji odražavaju ljudske interakcije prilikom odgovaranja na korisničke upite. Postiže ovaj izuzetan podvig efikasno se oslanjajući na najnovije uvide skrivene u vašim izvorima podataka.
LLMFlows
LLMFlows se pojavljuje kao okvir skrojen da pojednostavi, pojasni i unese transparentnost u razvoj aplikacija za veliki jezički model (LLM), kao što su četbotovi, sistemi za odgovaranje na pitanja i agenti.
Složenost se može pojačati u scenarijima iz stvarnog sveta zbog zamršenih odnosa između upita i LLM poziva.
Kreatori LLMFlows-a su zamislili eksplicitni API koji omogućava korisnicima da naprave čist i razumljiv kod. Ovaj API pojednostavljuje kreiranje kompleksnih LLM interakcija, obezbeđujući besprekoran protok između različitih modela.
Ključne karakteristike:
- Besprekorno konfigurišite LLM klase, pažljivo birajući određene modele, parametre i podešavanja.
- Osigurajte robusnu LLM interakciju sa automatskim ponovnim pokušajima nakon neuspeha poziva modela, osiguravajući pouzdanost.
- Optimizujte performanse i efikasnost korišćenjem asinhrnih tokova za paralelno izvršavanje LLM-ova kada su ulazi dostupni.
- Ubacite personalizovane funkcije za manipulaciju stringovima direktno u tokove, olakšavajući prilagođene transformacije teksta izvan LLM poziva.
- Održavajte potpunu kontrolu i nadzor nad aplikacijama koje pokreće LLM pomoću povratnih poziva, nudeći sveobuhvatno praćenje i vidljivost procesa izvršenja.
LLMFlows klase pružaju korisnicima neograničeno ovlašćenje bez skrivenih upita ili LLM poziva.
Promptfoo
Ubrzajte evaluacije kroz keširanje i istovremeno korišćenje testiranja promptfoo. Obezbeđuje interfejs komandne linije (CLI) i biblioteku, omogućava procenu kvaliteta LLM izlaza.
Ključne karakteristike:
- Pouzdanost testirana u praksi: Promptfoo je pažljivo napravljen da proceni i poboljša LLM aplikacije koje opslužuju preko 10 miliona korisnika u proizvodnom okruženju. Priloženi alati su fleksibilni i prilagodljivi različitim postavkama.
- Testovi prilagođeni korisniku: Definišite evaluacije bez kodiranja ili borbe sa glomaznim beležnicama. Jednostavan, deklarativni pristup pojednostavljuje proces.
- Fleksibilnost jezika: Bez obzira da li koristite Python, JavaScript ili bilo koji drugi jezik, promptfoo odgovara vašim željama.
Štaviše, promptfoo omogućava sistematsko testiranje upita u odnosu na unapred definisane testove. Ovo pomaže u proceni kvaliteta i identifikaciji regresije, omogućavanjem direktnog paralelnog poređenja rezultata LLM.
ZenML
Pozdravite ZenML – prilagodljiv alat otvorenog koda dizajniran da olakša profesionalcima i organizacijama svet mašinskog učenja. Zamislite da imate alat koji vam omogućava da kreirate mašinsko učenje spremno za upotrebu u stvarnom svetu, bez obzira koliko je vaš projekat složen.
ZenML odvaja tehničke stvari od koda, čineći jednostavnijim za programere, naučnike podataka, MLOps stručnjake i ML inženjere da rade zajedno. To znači da vaši projekti mogu lakše da prelaze od faze ideje do spremnosti za akciju.
Ključne karakteristike:
- Za naučnike podataka: Fokusirajte se na kreiranje i testiranje modela dok ZenML priprema vaš kod za upotrebu u stvarnom svetu.
- Za MLOps stručnjake: Brzo postavite, upravljajte i implementirajte složene sisteme kako bi vaše kolege mogle da ih koriste bez muke.
- Za ML inženjere: Upravljajte svakim korakom vašeg projekta mašinskog učenja, od početka do kraja, uz pomoć ZenML-a. To znači manje prebacivanja posla i više jasnoće na putu vaše organizacije.
ZenML je napravljen za svakoga – bilo da ste profesionalac ili deo organizacije. Dolazi sa načinom pisanja koda dizajniranog za zadatke mašinskog učenja i dobro funkcioniše sa bilo kojom uslugom u oblaku ili alatom koji koristite. Osim toga, pomaže vam da upravljate svojim projektom na jednom mestu, tako da ne morate da brinete o žongliranju sa različitim stvarima. Samo jednom napišite svoj kod i lako ga koristite na drugim sistemima.
Završna reč
U ovoj uzbudljivoj odiseji, uvek imajte na umu da svaka platforma predstavlja poseban ključ koji može da otključa vaše AI aspiracije. Vaš izbor ima moć da oblikuje vaš put, zato birajte mudro!
Takođe možete istražiti neke AI alate za programere da brže prave aplikacije.