5个工具帮助您创建您的LLM应用程序

5个工具帮助您打造理想的LLM应用程序' (5 gè gōngjù bāngzhù nín dǎzào lǐxiǎng de LLM yìngyòng chéngxù)

 

在高级语言模型应用时代,开发人员和数据科学家不断寻求高效的工具来构建、部署和管理他们的项目。随着GPT-4等大型语言模型(LLMs)越来越受欢迎,越来越多的人希望在自己的应用中利用这些强大的模型。然而,如果没有正确的工具,与LLMs一起工作可能会很复杂。

这就是为什么我整理了这份包含五个基本工具的清单,它们可以显著提升LLM驱动应用程序的开发和部署效率。无论您是初学者还是经验丰富的机器学习工程师,这些工具都将帮助您提高生产效率,构建高质量的LLM项目。

 

1. Hugging Face

 

Hugging Face不仅仅是一个人工智能平台,它还是一个全面的生态系统,用于托管模型、数据集和演示。它支持各种框架,允许用户在多种形式(图像、文本和音频)上训练、微调、评估和生成内容。众多模型选择、社区资源和开发人员友好的API结合在一个平台上,这就是为什么Hugging Face成为许多人工智能从业者和机器学习工程师的首选目的地。

了解如何使用Hugging Face AutoTrain微调Mistral AI 7B LLM并将模型推送到Hugging Face Hub。

 

2. LangChain

 

LangChain是一种使用组合方法构建LLM应用程序的工具。它被广泛用于通过将不同的上下文源与语言模型集成来开发上下文感知应用程序。此外,它可以使用语言模型根据提供的上下文对行动或响应进行推理。LangChain AI团队最近推出了LangSmith,这是一个提供统一开发平台的新工具,可提高LLM应用程序生产的速度和效率。

如果您是AI开发的新手,请查看LangChain的备忘单,了解Python API和其他功能。

 

3. Qdrant

 

Qdrant是一个基于Rust的向量相似性搜索引擎和数据库,提供简单的API的生产就绪服务。它专为扩展过滤支持而设计,非常适合使用神经网络或基于语义的匹配的应用程序。Qdrant在高负载下的速度和可靠性使其成为将嵌入或神经网络编码器转化为全面的匹配、搜索、推荐等应用程序的首选。您还可以尝试完全托管的Qdrant Cloud服务,包括免费层,以便更方便地使用。

阅读《2024年您必须尝试的5个最佳向量数据库》了解Qdrant的其他替代方案。

 

4. MLflow

 

MLflow现在支持LLMs,提供实验跟踪、评估和部署解决方案。它通过引入MLflow Deployments Server for LLMs、LLM Evaluation和Prompt Engineering UI等功能,简化了将LLM能力集成到应用程序中。这些工具有助于在LLM的复杂领域中导航,比较基础模型、提供商和提示,找到最适合您项目的选择。

查看《掌握MLOps的5个免费课程》的列表。

5. vLLM

vLLM 是用于LLM的高吞吐量和内存高效的推理和服务引擎。vLLM因其先进的服务吞吐量和高效的注意力键和值内存管理而闻名,提供了连续批处理、优化的CUDA内核以及对NVIDIA CUDA和AMD ROCm的支持等功能。它的灵活性和易用性,包括与流行的Hugging Face模型和各种解码算法的集成,使其成为LLM推理和服务的宝贵工具。

结论

这五个工具各自在主机托管、上下文感知、搜索能力、部署或推理效率方面带来独特的优势。通过利用这些工具,开发人员和数据科学家可以大大简化他们的工作流程并提升LLM应用程序的质量。

从https://www.xiaozhuai.com/mistral-ai-sets-new-benchmarks-beyond-llama2-in-opensource-space.html获得灵感,并创建5个基于生成式AI模型和开源工具的项目。

****[Abid Ali Awan](https://www.polywork.com/kingabzpro)**** (@1abidaliawan) is a certified data scientist professional who loves building machine learning models. Currently, he is focusing on content creation and writing technical blogs on machine learning and data science technologies. Abid holds a Master’s degree in Technology Management and a bachelor’s degree in Telecommunication Engineering. His vision is to build an AI product using a graph neural network for students struggling with mental illness.