5 инструментов, которые помогут создать ваши приложения для образовательной программы LLM

5 инструментов, которые помогут вам создать приложения для образовательной программы LLM

 

В эпоху применения передовых приложений на основе языковых моделей, разработчики и исследователи данных продолжают искать эффективные инструменты для создания, развертывания и управления своими проектами. По мере повышения популярности больших языковых моделей (LLM), например GPT-4, все больше людей стремятся использовать эти мощные модели в своих приложениях. Однако работа с LLM может быть сложной без подходящих инструментов.

Вот почему я составил этот список из пяти основных инструментов, которые могут значительно улучшить разработку и развертывание приложений на основе LLM. Независимо от того, только начинаете ли вы или являетесь опытным инженером по машинному обучению, эти инструменты помогут вам быть более продуктивными и создавать проекты LLM более высокого качества.

 

• Эта научная статья вводит MVControl архитектуру нейронной сети, революционирующую управляемую генерацию многопредставлений изображений и создание 3D-контента
• Эти полностью автоматизированные модели глубокого обучения могут быть использованы для прогнозирования боли с использованием шкалы Feline Grimace Scale (FGS) с интеграцией смартфона.
• Топ-10 крупных языковых моделей на Hugging Face

1. Hugging Face

 

Hugging Face – это не просто платформа искусственного интеллекта; это полноценная экосистема для размещения моделей, наборов данных и демонстраций. Она поддерживает различные фреймворки, позволяя пользователям обучать, настраивать, оценивать и генерировать контент в различных формах, таких как изображения, текст и аудио. Сочетание обширного выбора моделей, общественных ресурсов и дружественного для разработчиков API в одной платформе – это то, почему Hugging Face стал незаменимым ресурсом для многих практиков и инженеров по искусственному интеллекту.

Узнайте, как настраивать модель Mistral AI 7B LLM с использованием Hugging Face AutoTrain и загружать модель в Hugging Face Hub.

 

2. LangChain

 

LangChain – это инструмент, который использует подход композициональности для создания приложений с использованием LLM. Он широко применяется для разработки контекстно-ориентированных приложений путем интеграции различных источников контекста с языковыми моделями. Кроме того, он может использовать языковую модель для рассуждения о действиях или ответах на основе предоставленного контекста. Команда LangChain AI недавно представила LangSmith, новый инструмент, который предоставляет унифицированную платформу разработки для повышения скорости и эффективности производства приложений на основе LLM.

Если вы новичок в разработке искусственного интеллекта, ознакомьтесь с шпаргалкой LangChain, чтобы разобраться в функциях Python API и других возможностях.

 

3. Qdrant

 

Qdrant – это поисковый движок и база данных на основе векторной схожести, написанный на Rust, который предоставляет готовый к использованию сервис с простым API. Он специально разработан для обеспечения расширенной поддержки фильтрации, что делает его идеальным для приложений, использующих сопоставление на основе нейронных сетей или семантики. Скорость и надежность Qdrant при высокой нагрузке делают его лучшим выбором для превращения вложений или кодировщиков нейронных сетей в комплексные приложения для сопоставления, поиска, рекомендаций и других задач. Вы также можете попробовать полностью управляемый сервис Qdrant Cloud, включая бесплатный уровень, для удобства использования.

Прочитайте 5 лучших векторных баз данных, которые вы должны попробовать в 2024 году, чтобы узнать о других альтернативах Qdrant. 

 

4. MLflow

 

MLflow теперь поддерживает LLM, предлагая инструменты для отслеживания, оценки и развертывания экспериментов. Он упрощает интеграцию возможностей LLM в приложения путем представления функций, таких как MLflow Deployments Server для LLM, LLM Evaluation и Prompt Engineering UI. Эти инструменты помогают навигировать в сложной среде LLM, сравнивать основные модели, провайдеров и подсказки, чтобы найти наилучшее решение для вашего проекта.

Ознакомьтесь со списком 5 бесплатных курсов для освоения MLOps.

 

5. vLLM

 

vLLM – это высокопроизводительный и памяти-эффективный движок для выполнения и обслуживания LLM-моделей. Известный своей передовой производительностью при обслуживании и эффективным управлением памятью в модели внимания ключ-значение, vLLM предлагает такие функции, как непрерывное пакетирование, оптимизированные ядра CUDA и поддержка NVIDIA CUDA и AMD ROCm. Его гибкость и простота в использовании, включая интеграцию с популярными моделями от Hugging Face и различными алгоритмами декодирования, делают его ценным инструментом для выполнения и обслуживания LLM-моделей.

 

Заключение

 

Каждый из этих пяти инструментов обладает уникальными преимуществами, будь то хостинг, осведомленность о контексте, возможности поиска, развертывание или эффективность выполнения. Используя эти инструменты, разработчики и специалисты в области данных могут значительно упростить свои рабочие процессы и повысить качество своих приложений на основе LLM-моделей.

Получайте вдохновение и создавайте 5 проектов с моделями генеративного ИИ и инструментами с открытым исходным кодом. 

****[Абид Али Аван](https://www.polywork.com/kingabzpro)**** (@1abidaliawan) является профессиональным сертифицированным специалистом в области анализа данных, который любит создавать модели машинного обучения. В настоящее время его активностями являются создание контента и написание технических блогов о технологиях машинного обучения и науки о данных. Абид имеет степень магистра в управлении технологиями и степень бакалавра в области телекоммуникационной инженерии. Его цель – создать продукт искусственного интеллекта с использованием графовых нейронных сетей для студентов, страдающих от психических заболеваний.