9 nền tảng LLMOps mã nguồn mở tốt nhất để phát triển mô hình AI

Nếu bạn quan tâm đến AI, bài viết này chắc chắn sẽ giúp bạn tìm hiểu sâu hơn về sự phức tạp của nó. Tôi ở đây để hướng dẫn bạn trong hành trình bước vào lĩnh vực nền tảng LLMOps và cung cấp thông tin rõ ràng về các công cụ quan trọng được cung cấp để thử nghiệm, cải thiện và triển khai LLM.

Các nền tảng được nêu trong danh sách nổi bật này đóng vai trò then chốt trong việc khai thác toàn bộ tiềm năng của Mô hình ngôn ngữ, đưa ra các giải pháp đổi mới để phát triển và quản lý.

Các tổ chức có uy tín như Google, OpenAI và Microsoft khai thác nền tảng LLMOps để đảm bảo kiểm tra kỹ lưỡng, sàng lọc liên tục và triển khai hiệu quả các mô hình ngôn ngữ của họ, mang lại kết quả chính xác và đáng tin cậy.

Nhận thấy rằng LLMOps có thể còn mới đối với nhiều người, chúng ta hãy bắt đầu bằng cách hiểu cơ bản về LLMOps: tầm quan trọng, chức năng và lợi ích của nó.

Với nền tảng này, chúng tôi có thể tiến tới mục tiêu chính của mình – xác định các công cụ tối ưu cho độc giả dựa trên yêu cầu cụ thể của họ. Danh sách chính được nhúng trong bài viết này đóng vai trò như một hướng dẫn để đạt được mục tiêu này.

LLMOps là gì?

LLMOps là viết tắt của Hoạt động mô hình ngôn ngữ. Đó là về việc quản lý, triển khai và cải tiến các mô hình ngôn ngữ lớn giống như các mô hình được sử dụng trong AI. LLMOps bao gồm các công cụ và quy trình để đào tạo, kiểm tra và duy trì các mô hình này, đảm bảo chúng hoạt động tốt và chính xác theo thời gian.

Mặc dù LLM rất dễ tạo nguyên mẫu nhưng việc sử dụng chúng trong các sản phẩm thương mại đặt ra nhiều thách thức. Chu trình phát triển LLM bao gồm các bước phức tạp như chuẩn bị dữ liệu, điều chỉnh mô hình và triển khai, đòi hỏi phải làm việc nhóm liền mạch. LLMOps bao gồm chu trình này, đảm bảo quá trình thử nghiệm, triển khai và nâng cao diễn ra suôn sẻ.

Và cuối cùng, tôi muốn bạn hiểu Nền tảng LLMOps là gì vì nó sẽ cung cấp cho bạn sự rõ ràng chính xác và việc đi theo con đường này chắc chắn sẽ mang lại cho bạn kết quả tốt sau khi đọc nó.

Nền tảng LLMOps thúc đẩy sự hợp tác giữa các nhà khoa học và kỹ sư dữ liệu, hỗ trợ việc khám phá dữ liệu lặp lại. Nó cho phép hợp tác theo thời gian thực, theo dõi thử nghiệm, quản lý mô hình và triển khai LLM có kiểm soát. LLMOps tự động hóa các hoạt động, đồng bộ hóa và giám sát trong suốt vòng đời ML.

LLMOps hoạt động như thế nào?

Nền tảng LLMOps đơn giản hóa toàn bộ vòng đời của các mô hình ngôn ngữ. Chúng tập trung vào việc chuẩn bị dữ liệu, cho phép thử nghiệm và cho phép tinh chỉnh các tác vụ cụ thể. Các nền tảng này cũng tạo điều kiện triển khai suôn sẻ, giám sát liên tục và chuyển đổi phiên bản liền mạch.

Sự hợp tác được thúc đẩy, lỗi được giảm thiểu thông qua tự động hóa và hỗ trợ sàng lọc liên tục. Về bản chất, LLMOps tối ưu hóa việc quản lý mô hình ngôn ngữ cho các ứng dụng đa dạng.

Lợi ích của LLMOps

Những ưu điểm chính mà tôi thấy đáng kể bao gồm hiệu quả, độ chính xác và khả năng mở rộng. Đây là phiên bản chi tiết về những lợi ích mà LLMOps mang lại:

• Hiệu quả: Nền tảng LLMOps tối ưu hóa toàn bộ chu trình phát triển, thử nghiệm và triển khai mô hình ngôn ngữ, giúp tiết kiệm thời gian và công sức.
• Hợp tác: Những nền tảng này thúc đẩy sự hợp tác liền mạch giữa các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư và các bên liên quan, thúc đẩy tinh thần đồng đội hiệu quả.
• Độ chính xác: LLMOps duy trì và nâng cao độ chính xác của mô hình theo thời gian bằng cách liên tục theo dõi và tinh chỉnh mô hình.
• Tự động hóa: LLMOps tự động hóa một số tác vụ, bao gồm tiền xử lý và giám sát dữ liệu, giảm nhu cầu can thiệp thủ công.
• Khả năng mở rộng: Bằng cách mở rộng quy mô mô hình một cách hiệu quả, nền tảng LLMOps có thể dễ dàng đáp ứng khối lượng công việc hoặc nhu cầu ngày càng tăng.
• Triển khai dễ dàng: LLMOps đảm bảo các mô hình được tích hợp trơn tru vào các ứng dụng hoặc hệ thống, giảm thiểu các thách thức liên quan đến việc triển khai.

Về bản chất, LLMOps cải thiện hiệu quả, độ chính xác và khả năng mở rộng đồng thời thúc đẩy cộng tác, tự động hóa và triển khai liền mạch.

Bây giờ, hãy chuyển sang danh sách nền tảng của chúng tôi. Danh sách này là hướng dẫn từ techpoe.com, nhưng quyết định chọn cái tốt nhất cho bạn, dựa trên yêu cầu và nhu cầu của bạn, nằm trong tay bạn.

làm mờ

Bạn có bị hấp dẫn bởi những tiến bộ nhanh chóng trong công nghệ LLM như GPT-4 và hào hứng với tiềm năng thực tế của chúng không? làm mờ được thiết kế để phục vụ cho bạn. Nó trao quyền cho các nhà phát triển và ngay cả những người không có nền tảng kỹ thuật vững chắc để nhanh chóng tạo ra các ứng dụng có giá trị bằng cách sử dụng các mô hình ngôn ngữ mở rộng. Những ứng dụng này không chỉ thân thiện với người dùng; chúng được thiết lập để cải tiến liên tục.

Các tính năng chính:

• Nền tảng LLMOps thân thiện với người dùng: Dễ dàng phát triển các ứng dụng AI bằng GPT-4 và quản lý chúng một cách trực quan.
• AI theo ngữ cảnh với dữ liệu của bạn: Sử dụng tài liệu, nội dung web hoặc ghi chú Notion làm ngữ cảnh AI. Dify xử lý tiền xử lý và hơn thế nữa, giúp bạn tiết kiệm thời gian phát triển.
• Giải phóng tiềm năng của LLM: Dify đảm bảo khả năng truy cập mô hình liền mạch, nhúng ngữ cảnh, kiểm soát chi phí và chú thích dữ liệu để tạo AI mượt mà.
• Mẫu làm sẵn: Chọn từ các mẫu hội thoại và tạo văn bản, sẵn sàng tùy chỉnh cho các ứng dụng cụ thể của bạn.

đặc vụ

Nếu bạn đang tìm kiếm sự linh hoạt trong việc sử dụng mã hóa để tạo các ứng dụng LLM, không bị ràng buộc bởi các mô hình, thư viện hoặc khung thì đặc vụ là giải pháp của bạn. Agenta nổi lên như một nền tảng mã nguồn mở, end-to-end được thiết kế để hợp lý hóa quá trình đưa các ứng dụng Mô hình ngôn ngữ lớn phức tạp (ứng dụng LLM) vào sản xuất.

Với Agenta, bạn có thể nhanh chóng thử nghiệm và tạo phiên bản cho các lời nhắc, thông số và chiến lược phức tạp. Điều này bao gồm việc học trong ngữ cảnh với các phần nhúng, tác nhân và logic kinh doanh tùy chỉnh.

Các tính năng chính:

• Khám phá tham số: Chỉ định trực tiếp các tham số của ứng dụng trong mã của bạn và dễ dàng thử nghiệm chúng thông qua nền tảng web trực quan.
• Đánh giá hiệu suất: Đánh giá hiệu quả của ứng dụng của bạn trên các bộ thử nghiệm bằng nhiều phương pháp khác nhau như đối sánh chính xác, Phê bình AI, đánh giá con người, v.v.

• Khung kiểm tra: Tạo các bộ kiểm tra dễ dàng bằng giao diện người dùng, cho dù đó là bằng cách tải lên CSV hay kết nối liền mạch với dữ liệu của bạn thông qua API của chúng tôi.
• Môi trường cộng tác: Thúc đẩy tinh thần đồng đội bằng cách chia sẻ ứng dụng của bạn với cộng tác viên và mời họ phản hồi cũng như hiểu biết sâu sắc.
• Triển khai dễ dàng: Khởi chạy ứng dụng của bạn dưới dạng API chỉ bằng một cú nhấp chuột, hợp lý hóa quy trình triển khai.

Hơn nữa, Agenta thúc đẩy sự cộng tác với các chuyên gia trong lĩnh vực để có được kỹ thuật và đánh giá nhanh chóng. Một điểm nổi bật khác là khả năng của Agenta trong việc đánh giá một cách có hệ thống các ứng dụng LLM của bạn và tạo điều kiện thuận lợi cho việc triển khai ứng dụng của bạn chỉ bằng một cú nhấp chuột.

Phượng Hoàng

Bắt tay vào cuộc hành trình tức thì để tìm hiểu thông tin chi tiết về MLOps được hỗ trợ bởi Phượng Hoàng. Công cụ khéo léo này giúp mở khóa liền mạch khả năng quan sát về hiệu suất, độ lệch và chất lượng dữ liệu của mô hình, tất cả đều không có gánh nặng về cấu hình phức tạp.

Là một thư viện Python tập trung vào máy tính xách tay tiên phong, Phoenix khai thác tiềm năng của các phần nhúng để khám phá những điểm phức tạp ẩn giấu trong các mô hình LLM, CV, NLP và dạng bảng. Nâng cao mô hình của bạn với những khả năng chưa từng có mà Phoenix mang lại.

Các tính năng chính:

• Điều tra trôi dạt được nhúng: Đi sâu vào các đám mây điểm UMAP trong các trường hợp có khoảng cách Euclide đáng kể và các cụm trôi dạt chính xác.

• Phân tích hiệu suất và độ lệch thông qua phân cụm: Phân tách dữ liệu của bạn thành các cụm có độ lệch đáng kể hoặc hiệu suất phụ thông qua HDBSCAN.

• Phân tích dữ liệu khám phá do UMAP cung cấp: Đánh bóng các đám mây điểm UMAP của bạn dựa trên các thuộc tính, độ lệch và hiệu suất của mô hình, tiết lộ các phân đoạn có vấn đề.

LangKit

LangKit là một bộ công cụ nguồn mở dành cho các số liệu văn bản được thiết kế để giám sát các mô hình ngôn ngữ lớn một cách hiệu quả.

Động lực đằng sau việc tạo ra LangKit bắt nguồn từ nhận thức rằng việc chuyển đổi các mô hình ngôn ngữ, bao gồm cả LLM, sang sản xuất kéo theo nhiều rủi ro khác nhau. Vô số sự kết hợp đầu vào tiềm năng, dẫn đến số lượng đầu ra như nhau, đặt ra một thách thức đáng kể.

Các tính năng chính:

• Phân tích tiêm nhắc nhanh: Đánh giá điểm tương đồng với các cuộc tấn công tiêm nhanh được công nhận.
• Phân tích tình cảm: Đánh giá giọng điệu tình cảm trong văn bản.
• Đánh giá chất lượng văn bản: Đánh giá khả năng đọc, độ phức tạp và điểm số.
• Phát hiện bẻ khóa: Xác định điểm tương đồng với các lần thử bẻ khóa đã biết.
• Phân tích độc tính: Phát hiện mức độ độc hại trong nội dung được cung cấp.

Bản chất phi cấu trúc của văn bản càng làm phức tạp thêm các vấn đề trong lĩnh vực khả năng quan sát ML – một thách thức cần được giải quyết. Suy cho cùng, việc thiếu hiểu biết sâu sắc về hành vi của một mô hình có thể mang lại những hậu quả đáng kể.

LiteLLM

Với LiteLLMđơn giản hóa các tương tác của bạn với nhiều API LLM khác nhau – Anthropic, Huggingface, Cohere, Azure OpenAI, v.v. – bằng cách sử dụng gói nhẹ ở định dạng OpenAI.

Gói này hợp lý hóa quy trình gọi điểm cuối API từ các nhà cung cấp như OpenAI, Azure, Cohere và Anthropic. Nó chuyển các đầu vào sang quá trình hoàn thiện và nhúng các điểm cuối của nhà cung cấp liên quan, đảm bảo đầu ra thống nhất. Bạn luôn có thể truy cập các câu trả lời bằng văn bản tại [‘choices’][0][‘message’][‘content’].

Các tính năng chính:

• Gọi API LLM được sắp xếp hợp lý: Đơn giản hóa việc tương tác với các API LLM như Anthropic, Cohere, Azure OpenAI, v.v.
• Gói nhẹ: Một giải pháp nhỏ gọn để gọi các điểm cuối OpenAI, Azure, Cohere, Anthropic và API.
• Dịch đầu vào: Quản lý việc dịch đầu vào sang các điểm cuối nhúng và hoàn thành của nhà cung cấp tương ứng.

• Ánh xạ ngoại lệ: Ánh xạ các ngoại lệ phổ biến giữa các nhà cung cấp với các loại ngoại lệ OpenAI để xử lý lỗi được tiêu chuẩn hóa.

Ngoài ra, gói này còn bao gồm tính năng ánh xạ ngoại lệ. Nó căn chỉnh các ngoại lệ tiêu chuẩn giữa các nhà cung cấp khác nhau với các loại ngoại lệ OpenAI, đảm bảo tính nhất quán trong việc xử lý lỗi.

Ứng dụng LLM

Bắt tay vào hành trình tạo ra chatbot AI Discord độc đáo của bạn, được bổ sung thêm khả năng trả lời câu hỏi hoặc khám phá các ý tưởng bot AI tương tự. Tất cả các chức năng quyến rũ này hội tụ thông qua Ứng dụng LLM.

Tôi đang giới thiệu Pathways LLM-App – một thư viện Python được thiết kế tỉ mỉ để đẩy nhanh quá trình phát triển các ứng dụng AI đột phá.

Các tính năng chính:

• Được tạo ra cho các Mô hình ML cục bộ: Ứng dụng LLM được định cấu hình để chạy với các mô hình ML tại chỗ, nằm trong ranh giới của tổ chức.
• Xử lý dữ liệu theo thời gian thực: Thư viện này quản lý khéo léo các nguồn dữ liệu trực tiếp, bao gồm nguồn cấp tin tức, API và luồng dữ liệu Kafka, với sự cho phép của người dùng và bảo mật mạnh mẽ.
• Phiên người dùng mượt mà: Quy trình xây dựng truy vấn của thư viện xử lý hiệu quả các phiên người dùng, đảm bảo tương tác liền mạch.

Tài sản đặc biệt này cho phép bạn đưa ra phản hồi tức thời phản ánh sự tương tác của con người khi giải quyết các truy vấn của người dùng. Nó đạt được kỳ tích đáng chú ý này bằng cách dựa trên hiệu quả những thông tin chi tiết mới nhất được ẩn giấu trong nguồn dữ liệu của bạn.

LLMFLuồng

LLMFluồng nổi lên như một khuôn khổ được thiết kế để đơn giản hóa, làm rõ và mang lại sự minh bạch cho việc phát triển các ứng dụng Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như chatbot, hệ thống trả lời câu hỏi và tác nhân.

Sự phức tạp có thể tăng lên trong các tình huống thực tế do mối quan hệ phức tạp giữa lời nhắc và lệnh gọi LLM.

Những người tạo ra LLMFlows đã hình dung ra một API rõ ràng cho phép người dùng tạo mã rõ ràng và dễ hiểu. API này hợp lý hóa việc tạo ra các tương tác LLM phức tạp, đảm bảo luồng liền mạch giữa các mô hình khác nhau.

Các tính năng chính:

• Cấu hình liền mạch các lớp LLM, lựa chọn tỉ mỉ các mô hình, thông số và cài đặt cụ thể.
• Đảm bảo tương tác LLM mạnh mẽ với tính năng tự động thử lại khi cuộc gọi mô hình không thành công, đảm bảo độ tin cậy.
• Tối ưu hóa hiệu suất và hiệu quả bằng cách sử dụng Luồng Async để thực thi song song LLM khi có sẵn đầu vào.
• Truyền trực tiếp các chức năng thao tác chuỗi được cá nhân hóa vào các luồng, tạo điều kiện thuận lợi cho việc chuyển đổi văn bản phù hợp ngoài các lệnh gọi LLM.
• Duy trì quyền kiểm soát và giám sát hoàn toàn đối với các ứng dụng được hỗ trợ bởi LLM bằng lệnh gọi lại, cung cấp khả năng giám sát và hiển thị toàn diện về các quy trình thực thi.

Các lớp của LLMFlows cung cấp cho người dùng quyền không bị kiểm soát mà không có lời nhắc ẩn hoặc lệnh gọi LLM.

Nhắc nhở

Tăng tốc đánh giá thông qua bộ nhớ đệm và kiểm tra đồng thời bằng cách sử dụng nhắc nhở. Nó cung cấp giao diện dòng lệnh (CLI) và một thư viện, cho phép đánh giá chất lượng đầu ra LLM.

Các tính năng chính:

• Độ tin cậy đã được thử nghiệm trong trận chiến: Nhắcfoo được chế tạo tỉ mỉ để đánh giá và nâng cao các ứng dụng LLM phục vụ hơn 10 triệu người dùng trong môi trường sản xuất. Công cụ được cung cấp rất linh hoạt và có thể thích ứng với nhiều thiết lập khác nhau.
• Các trường hợp thử nghiệm thân thiện với người dùng: Xác định các đánh giá mà không cần mã hóa hoặc vật lộn với những cuốn sổ ghi chép cồng kềnh. Một cách tiếp cận khai báo đơn giản giúp hợp lý hóa quy trình.
• Tính linh hoạt của ngôn ngữ: Cho dù bạn đang sử dụng Python, Javascript hay bất kỳ ngôn ngữ nào khác, thì nhắc nhở đều đáp ứng tùy chọn của bạn.

Hơn nữa, nhắc nhở cho phép kiểm tra các lời nhắc một cách có hệ thống đối với các trường hợp kiểm tra được xác định trước. Điều này hỗ trợ trong việc đánh giá chất lượng và xác định các hồi quy bằng cách tạo điều kiện so sánh trực tiếp các kết quả đầu ra LLM.

ZenML

Gửi lời chào đến ZenML – một công cụ mã nguồn mở có khả năng thích ứng được thiết kế để làm cho thế giới quy trình máy học trở nên dễ dàng hơn đối với các chuyên gia và tổ chức. Hãy tưởng tượng có một công cụ cho phép bạn tạo quy trình máy học sẵn sàng để sử dụng trong thế giới thực, bất kể dự án của bạn phức tạp đến mức nào.

ZenML tách nội dung kỹ thuật khỏi mã, giúp các nhà phát triển, nhà khoa học dữ liệu, chuyên gia MLOps và kỹ sư ML làm việc cùng nhau dễ dàng hơn. Điều này có nghĩa là dự án của bạn có thể chuyển từ giai đoạn ý tưởng sang giai đoạn sẵn sàng hành động suôn sẻ hơn.

Các tính năng chính:

• Dành cho nhà khoa học dữ liệu: Tập trung vào việc tạo và thử nghiệm các mô hình trong khi ZenML chuẩn bị mã của bạn để sử dụng trong thế giới thực.
• Dành cho các chuyên gia cơ sở hạ tầng MLOps: Thiết lập, quản lý và triển khai các hệ thống phức tạp một cách nhanh chóng để đồng nghiệp của bạn có thể sử dụng chúng mà không gặp rắc rối.
• Dành cho Kỹ sư ML: Xử lý từng bước trong dự án machine learning của bạn, từ đầu đến cuối, với sự trợ giúp của ZenML. Điều này có nghĩa là ít phải giao việc hơn và lộ trình của tổ chức bạn sẽ rõ ràng hơn.

ZenML được tạo ra cho tất cả mọi người – cho dù bạn là chuyên gia hay thành viên của một tổ chức. Nó đi kèm với một cách viết mã được thiết kế cho các tác vụ học máy và nó hoạt động tốt với mọi dịch vụ hoặc công cụ đám mây mà bạn sử dụng. Ngoài ra, nó còn giúp bạn quản lý dự án của mình ở một nơi, do đó bạn không phải lo lắng về việc phải xử lý nhiều việc khác nhau. Chỉ cần viết mã của bạn một lần và sử dụng nó dễ dàng trên các hệ thống khác.

Suy nghĩ cuối cùng

Trong cuộc phiêu lưu đầy phấn khích này, hãy luôn nhớ rằng mỗi nền tảng đều có một chìa khóa riêng biệt có khả năng mở khóa khát vọng AI của bạn. Lựa chọn của bạn có khả năng định hình con đường của bạn, vì vậy hãy chọn một cách khôn ngoan!

Bạn cũng có thể khám phá một số Công cụ AI dành cho nhà phát triển để xây dựng ứng dụng nhanh hơn.