5 tools om uw LLM-apps te bouwen - KDnuggets

Heruitgegeven door Plato

volgers: 0

5 hulpmiddelen om uw LLM-apps te bouwen
Afbeelding gegenereerd met DALLE-3

In het tijdperk van geavanceerde taalmodeltoepassingen zijn ontwikkelaars en datawetenschappers voortdurend op zoek naar efficiënte tools om hun projecten te bouwen, implementeren en beheren. Naarmate grote taalmodellen (LLM's) zoals GPT-4 aan populariteit winnen, willen steeds meer mensen deze krachtige modellen in hun eigen toepassingen gebruiken. Het werken met LLM's kan echter complex zijn zonder de juiste hulpmiddelen.

Daarom heb ik deze lijst samengesteld met vijf essentiële tools die de ontwikkeling en implementatie van door LLM aangedreven applicaties aanzienlijk kunnen verbeteren. Of u nu net begint of een doorgewinterde ML-ingenieur bent, deze tools helpen u productiever te zijn en LLM-projecten van hogere kwaliteit op te bouwen.

Gezicht knuffelen is meer dan alleen een AI-platform; het is een uitgebreid ecosysteem voor het hosten van modellen, datasets en demo's. Het ondersteunt verschillende raamwerken waarmee gebruikers inhoud kunnen trainen, verfijnen, evalueren en genereren in meerdere vormen, zoals afbeeldingen, tekst en audio. De combinatie van een uitgebreide modelselectie, communitybronnen en ontwikkelaarsvriendelijke API's in één platform is de reden waarom Hugging Face een favoriete bestemming is geworden voor veel AI-beoefenaars en ML-ingenieurs.

Leer hoe u verfijn de Mistral AI 7B LLM met Hugging Face AutoTrain en duw het model naar Hugging Face Hub.

LangChain is een tool die een composability-benadering gebruikt om applicaties met LLM's te bouwen. Het wordt veel gebruikt om contextbewuste toepassingen te ontwikkelen door verschillende contextbronnen te integreren met taalmodellen. Bovendien kan het een taalmodel gebruiken om te redeneren over acties of reacties op basis van de geboden context. Het LangChain AI-team heeft onlangs LangSmith geïntroduceerd, een nieuwe tool die een uniform ontwikkelingsplatform biedt om de snelheid en efficiëntie van de productie van LLM-applicaties te verhogen.

Als je nieuw bent bij AI-ontwikkeling, kijk dan eens naar Het spiekbriefje van LangChain om de Python API en andere functionaliteiten te begrijpen.

Kwadrant is een op Rust gebaseerde zoekmachine en database voor vectorgelijkenis die een productieklare service biedt met een eenvoudige API. Het is op maat gemaakt voor uitgebreide filterondersteuning, waardoor het ideaal is voor toepassingen die gebruikmaken van neurale netwerk- of semantische matching. De snelheid en betrouwbaarheid van Qdrant onder hoge belasting maken het een topkeuze voor het omzetten van inbedding of neurale netwerk-encoders in uitgebreide toepassingen voor matching, zoeken, aanbevelen en meer. U kunt ook een volledig beheerde Qdrant Cloud-service proberen, inclusief een gratis laag, beschikbaar voor gebruiksgemak.

Lesen Sie hier De 5 beste vectordatabases die u in 2024 moet proberen voor meer informatie over andere alternatieven voor Qdrant.

MLstroom omvat nu ondersteuning voor LLM's en biedt oplossingen voor het volgen, evalueren en implementeren van experimenten. Het vereenvoudigt de integratie van LLM-mogelijkheden in applicaties door functies te introduceren zoals de MLflow Deployments Server voor LLM's, LLM Evaluation en Prompt Engineering UI. Deze tools helpen bij het navigeren door het complexe landschap van LLM's, waarbij fundamentele modellen, providers en aanwijzingen worden vergeleken om de beste oplossing voor uw project te vinden.

Bekijk de lijst met 5 gratis cursussen om MLOps onder de knie te krijgen.

vLLM is een geheugenefficiënte inferentie- en bedieningsengine met hoge doorvoer voor LLM's. VLLM staat bekend om zijn ultramoderne doorvoer en efficiënt aandachtssleutel- en waardegeheugenbeheer en biedt functies zoals continue batching, geoptimaliseerde CUDA-kernels en ondersteuning voor NVIDIA CUDA en AMD ROCm. De flexibiliteit en het gebruiksgemak, inclusief integratie met populaire Hugging Face-modellen en verschillende decoderingsalgoritmen, maken het tot een waardevol hulpmiddel voor LLM-afleiding en -service.

Elk van deze vijf tools brengt unieke sterke punten met zich mee, of het nu gaat om hosting, contextbewustzijn, zoekmogelijkheden, implementatie of efficiëntie bij het afleiden. Door gebruik te maken van deze tools kunnen ontwikkelaars en datawetenschappers hun workflows aanzienlijk stroomlijnen en de kwaliteit van hun LLM-applicaties verhogen.

Inspiratie opdoen en bouwen 5 projecten met generatieve AI-modellen en open source-tools.

Abid Ali Awan (@1abidaliawan) is een gecertificeerde datawetenschapper-professional die dol is op het bouwen van machine learning-modellen. Momenteel richt hij zich op het creëren van content en het schrijven van technische blogs over machine learning en data science-technologieën. Abid heeft een Master in Technologie Management en een Bachelor in Telecommunicatie Engineering. Zijn visie is om een AI-product te bouwen met behulp van een grafisch neuraal netwerk voor studenten die worstelen met een psychische aandoening.