Новый стек LAMP просветляющая инновация в разработке генеративного искусственного интеллекта

Новейшая прозрачная инновация в разработке генеративного искусственного интеллекта - стек LAMP

В динамичном мире информационных технологий (IT) архитектура и фреймворки, которые обеспечивают функционирование веб-приложений, претерпели значительную эволюцию. Однако, одна парадигма, которая прошла испытание временем и продолжает быть основой веб-разработки, — это стек LAMP. Акроним LAMP означает Linux, Apache, MySQL и PHP/Python/Perl, представляя собой мощное сочетание открытых технологий, работающих синергетически для создания надежных и масштабируемых веб-приложений.

Linux

Основой стека LAMP является Linux — открытая операционная система, известная своей стабильностью, безопасностью и универсальностью. Linux обеспечивает прочную основу для размещения веб-приложений, предлагая широкий выбор инструментов и ресурсов для разработчиков. Его открытость способствует сотрудничеству и инновациям, идеально соответствуя этике стека LAMP.

Apache

В центре стека LAMP находится Apache — веб-сервер, ответственный за обработку входящих запросов, их обработку и доставку соответствующих ответов. Модульная архитектура Apache обеспечивает гибкость, позволяя разработчикам настраивать и расширять его функциональность в соответствии с требованиями конкретного проекта. Благодаря сильному сообществу и длительной истории разработки, Apache стал синонимом надежного веб-хостинга.

MySQL

‘M’ в LAMP представляет собой MySQL — популярную открытую систему управления реляционными базами данных (RDBMS). MySQL гармонично интегрируется с другими компонентами стека, обеспечивая масштабируемое и эффективное решение для хранения и извлечения данных. Поддержка транзакций, индексирование и моделирование реляционных данных делает ее выбором для команд проектов, стремящихся создать производительные базами данных приложения.

PHP/Python/Perl

Последний компонент стека LAMP представляет собой серверный скриптовый язык, обозначенный как ‘P’. Хотя PHP наиболее известен язык, стек достаточно гибок, чтобы вместить альтернативы, такие как Python и Perl. Эти скриптовые языки позволяют разработчикам создавать динамические и интерактивные веб-страницы, обеспечивая безшовную интеграцию данных из базы данных MySQL в веб-приложение.

Приложения на стеке LAMP

Стека LAMP находит широкое применение в различных отраслях и областях применения. Его открытый характер делает его экономически выгодным решением для компаний любого размера, позволяя им использовать передовые технологии без бремени лицензионных сборов. Гибкость стека проявляется в его способности поддерживать множество приложений, от систем управления контентом, таких как WordPress, до платформ электронной коммерции, таких как Magento. Более того, стек LAMP отличается масштабируемостью, что делает его подходящим для проектов малого стартапа и приложений крупного масштаба. Модульный дизайн каждого компонента позволяет разработчикам настраивать стек в соответствии с особенностями своих проектов, обеспечивая оптимальную производительность и использование ресурсов.

Стек LAMP продемонстрировал устойчивость и приспособляемость в быстро развивающемся мире IT. В то время как появляются новые технологии и фреймворки, стек LAMP остается надежным и проверенным выбором для разработчиков, ищущих надежное основание для веб-разработки. Совместная этика сообщества с отдельными преимуществами Linux, Apache, MySQL и PHP/Python/Perl делает стек LAMP незыблемым и прагматичным решением для создания надежных и масштабируемых веб-приложений.

Непрерывная популярность стека LAMP объясняется его безшовной интеграцией открытых технологий, обеспечивающих стабильную, масштабируемую и экономически эффективную основу. По мере развития IT-ландшафта, стек LAMP продолжает быть свидетельством о долгосрочной ценности сотрудничества, открытости и практичности в области веб-разработки.

Новый LAMP

Область искусственного интеллекта (AI) быстро развивается и имеет трансформационный потенциал в различных отраслях. Генеративный AI, подтип AI, стал настоящей революцией, позволяющей машинам создавать новые и оригинальные контенты, от реалистичных изображений и видео до захватывающей музыки и содержательных текстов. Для эффективного использования потенциала генеративного AI требуется надежная и интуитивно понятная среда разработки.

Вот где на сцену выходит новый стек LAMP, новое сочетание инструментов, разработанных специально для разработки генеративного AI. Этот набор открытых исходных кодов, включающий LangChain, Aviary, MLFlow и Pgvector, предлагает полную и интегрированную платформу для создания, обучения, развертывания и управления приложениями генеративного AI, как показано на рисунке 1.

Рисунок 1: Стек LAMP GenAI

LangChain: Мощь Программирования, Основанного на ИИ

В основе стека приложений GenAI LAMP лежит LangChain – революционный фреймворк, специально разработанный для генеративных приложений искусственного интеллекта. LangChain без проблем интегрирует возможности искусственного интеллекта в процесс программирования, позволяя разработчикам использовать модели искусственного интеллекта непосредственно в своем коде. Этот прорывной подход упрощает разработку сложных генеративных решений искусственного интеллекта, давая разработчикам возможность сосредоточиться на своем творческом видении, а не на сложностях реализации моделей искусственного интеллекта.

Уникальные особенности LangChain включают:

  • Декларативное программирование: LangChain использует декларативную парадигму программирования, позволяя разработчикам выражать свои намерения простым способом, а не писать явно каждый шаг процесса искусственного интеллекта.
  • Интегрированные структуры данных для искусственного интеллекта: LangChain представляет интегрированные структуры данных для искусственного интеллекта, позволяя разработчикам манипулировать данными, используя модели искусственного интеллекта непосредственно в своем коде.
  • Отладка с использованием искусственного интеллекта: LangChain предоставляет инструменты отладки, основанные на искусственном интеллекте, которые помогают разработчикам быстрее выявлять и решать проблемы.

Aviary: унифицированная среда выполнения для генеративного искусственного интеллекта

Aviary, второй компонент стека приложений GenAI LAMP, является обширной моделью языка (LLM), которая облегчает развертывание и управление различными открытыми исходными моделями. Aviary, разработанный компанией Anyscale, использует преимущества открытых моделей, используя Ray – признанный фреймворк для масштабируемого искусственного интеллекта. Он использует мощь Ray Serve, гибкого фреймворка для обслуживания, интегрированного с Ray. Aviary без проблем интегрируется с LangChain, предоставляя обширный репозиторий предварительно обученных моделей генеративного искусственного интеллекта. Этот готовый набор моделей ускоряет процесс разработки, устраняя необходимость в обучении моделей с нуля.

Ключевые особенности Aviary включают:

  • Обширная коллекция моделей: Aviary предлагает полный набор настроенных предварительно моделей с удобными настройками, которые функционируют прямо “из коробки”. Он позволяет добавлять новые модели в течение нескольких минут в большинстве случаев.
  • Унифицированный фреймворк: Aviary реализует методы ускорения, такие как DeepSpeed, в сочетании с пакетными моделями. Он упрощает развертывание нескольких моделей.
  • Инновационная масштабируемость: Aviary предоставляет превосходную поддержку автомасштабирования, включая масштабирование до нуля – новшество в открытом исходном коде.

Aviary Light Mode отличается тем, что он включает функции, представленные отдельно в других решениях, развивая их основные принципы, такие как генерация текста от Hugging Face. Однако ни одно из существующих решений не внедряет эти возможности таким легким и понятным способом. Этот проект планирует расширить набор функций Aviary, добавив поддержку потоковой передачи данных, непрерывной батч-обработки и других улучшений.

MLFlow: Управление жизненным циклом моделей генеративного искусственного интеллекта

MLFlow, третий компонент стека приложений GenAI LAMP, служит центральной платформой для управления жизненным циклом моделей генеративного искусственного интеллекта. MLFlow облегчает обучение, экспериментирование, развертывание и мониторинг моделей, предоставляя единый фреймворк для управления всем процессом разработки моделей.

Ключевые особенности MLFlow включают:

  • Обеспечение удобной среды для обучения и экспериментирования с моделями генеративного искусственного интеллекта, позволяя разработчикам оптимизировать производительность моделей и выбирать наиболее эффективные подходы.
  • Упрощение развертывания моделей генеративного искусственного интеллекта в рабочих окружениях, обеспечивая доступность моделей и их беспрепятственную интеграцию в реальные приложения.
  • Предоставление обширных возможностей мониторинга моделей, позволяя разработчикам отслеживать производительность моделей со временем и своевременно выявлять потенциальные проблемы.

Pgvector: Эффективная обработка данных генеративного искусственного интеллекта

Pgvector, последний компонент стека приложений GenAI LAMP, предоставляет высокоэффективный и масштабируемый движок для обработки данных, специально оптимизированный для генеративных приложений искусственного интеллекта. Pgvector ускоряет обработку больших объемов данных, позволяя быстро обучать и внедрять сложные модели генеративного искусственного интеллекта.

Ключевые особенности Pgvector включают:

  • Операции над векторизованными данными: Pgvector поддерживает операции над векторизованными данными, обеспечивая эффективную обработку больших матриц данных, часто используемых в генеративных приложениях искусственного интеллекта.
  • Массовая параллельная обработка: Pgvector использует техники массовой параллельной обработки для эффективной обработки больших наборов данных, существенно сокращая время обработки.
  • Масштабируемая архитектура: Масштабируемая архитектура Pgvector позволяет работать с растущими объемами данных и вычислительными запросами, обеспечивая поддержку постоянно меняющихся потребностей в разработке генеративного искусственного интеллекта.

Генеративный стек GenAI LAMP, состоящий из LangChain, Aviary, MLFlow и Pgvector, представляет собой преобразовательный подход к разработке искусственного интеллекта. Этот интегрированный фреймворк дает возможность разработчикам сосредоточиться на своей творческой задаче, а не на технических сложностях реализации моделей искусственного интеллекта. Путем использования возможностей программирования, основанного на искусственном интеллекте от LangChain, автоматического масштабирования от Aviary, всестороннего управления моделями от MLFlow и производительных векторных операций от Pgvector разработчики могут оптимизировать свой рабочий процесс GenAI, ускорять разработку моделей и достигать превосходных результатов.

Преимущества GenAI LAMP

Новый стек LAMP для генеративного искусственного интеллекта предлагает несколько преимуществ перед традиционным стеком LAMP в области искусственного интеллекта, включая:

  • Улучшенная архитектура: LangChain применяет контейнеризацию и микросервисную архитектуру, обеспечивая более эффективное использование ресурсов, упрощенное обслуживание и масштабируемость, в отличие от монолитной структуры старого стека LAMP.
  • Улучшенное управление временем выполнения: Функции управления операциями от Aviary упрощают организацию, управление и очистку данных и моделей, что является важным для разработки высококачественных моделей искусственного интеллекта.
  • Улучшенное управление моделями: Функции управления моделями от MLFlow облегчают отслеживание, управление и развертывание моделей искусственного интеллекта.
  • Улучшенное хранение и манипулирование векторами: Возможности хранения и манипулирования векторами от Pgvector облегчают хранение и манипулирование векторами моделей искусственного интеллекта.

Новый стек LAMP для генеративного искусственного интеллекта представляет собой мощную и гибкую платформу для разработки, развертывания и управления моделями искусственного интеллекта. Улучшенная безопасность, управление данными, управление моделями и хранение и манипулирование векторами делают его идеальной платформой для разработки и развертывания передовых приложений искусственного интеллекта.

Плюсы и минусы

Некоторые преимущества GenAI LAMP:

  • Лингвистические особенности LangChain: LangChain предлагает мощные лингвистические возможности, облегчающие разработку приложений обработки естественного языка (NLP). Его возможности по пониманию и обработке языка значительно способствуют эффективности приложений LLM.
  • Универсальность Aviary в обработке данных: Aviary отличается в обработке и манипулировании данными, предоставляя гибкую платформу для работы с различными наборами данных. Совместимость с различными форматами данных обеспечивает гибкость в подготовке входных данных для приложений LLM.
  • Управление и отслеживание моделей MLFlow: Обширные возможности управления и отслеживания моделей MLFlow оптимизируют разработку и развертывание приложений LLM. Эффективное управление версиями, отслеживание экспериментов и упаковка моделей улучшают рабочий процесс и сотрудничество между разработчиками.
  • Интеграция Pgvector с PostgreSQL: Безупречная интеграция Pgvector с PostgreSQL добавляет функцию эффективного поиска похожих векторов в приложения LLM. Это позволяет эффективно работать с векторизованными данными, улучшая способность модели извлекать соответствующую информацию и повышать общую производительность.

Некоторые недостатки GenAI LAMP:

  • Проблемы интеграции: Сочетание LangChain, Aviary, MLFlow и Pgvector может вызывать проблемы с интеграцией, так как каждый инструмент имеет свой набор зависимостей и требований. Для обеспечения гармоничного взаимодействия могут потребоваться дополнительные усилия по разработке и внимание к проблемам совместимости.
  • Крутой кривая обучения: Повышенное разнообразие этих инструментов может привести к крутой кривой обучения для команд разработчиков с недостаточным опытом. Приспособление к уникальным функциям и возможностям LangChain, Aviary, MLFlow и Pgvector может замедлить начальную фазу разработки и повлиять на общие сроки проекта.
  • Интенсивность использования ресурсов: Совместное использование этих инструментов может привести к увеличенному использованию ресурсов, как вычислительной мощности, так и хранилища. Это может потенциально повлечь расходы на инфраструктуру, особенно при работе с крупномасштабными приложениями LLM.
  • Сложность обслуживания: С множеством инструментов, управление системой может стать сложной задачей. Регулярные обновления, исправление ошибок и обеспечение совместимости всего стека могут представлять сложности, требуя специальных усилий от ИТ-команды.

GenAI LAMP в действии

Эффективное сочетание LangChain, Aviary, MLFlow и Pgvector в новом LAMP позволяет разработчикам и организациям раскрыть полный потенциал генеративного искусственного интеллекта как преобразующей силы. Этот мощный фреймворк позволяет создавать революционные приложения, способные изменить отрасли и улучшить возможности человека.

Например, в сфере здравоохранения, приложения на основе генеративного искусственного интеллекта на основе LAMP могут быть обучены для анализа медицинских изображений, выявления аномалий и помощи в диагностике. Эта технология имеет потенциал для улучшения результатов лечения пациентов и снижения нагрузки на медицинских специалистов.

В области образования генеративные решения на основе искусственного интеллекта, работающие на платформе LAMP, могут персонализировать образовательный процесс, адаптироваться к индивидуальным потребностям студентов и предоставлять обратную связь в режиме реального времени. Такой индивидуальный подход к образованию может повысить вовлеченность студентов, улучшить результаты обучения и уменьшить разрыв в достижениях.

Более того, генеративные системы искусственного интеллекта на основе LAMP могут революционизировать творческие отрасли, позволяя художникам, дизайнерам и музыкантам исследовать новые грани выражения. Эта технология может генерировать новые идеи, создавать оригинальный контент и помогать в творческом процессе, расширяя границы художественного выражения.

В качестве примера реализации генеративной модели искусственного интеллекта, которая создает изображения на основе текстовых описаний, ниже приведены шаги по использованию GenAI LAMP для разработки и внедрения этого решения:

  • Разработка модели: Используйте LangChain для определения архитектуры модели на основе GAN.
  • Подготовка данных: Соберите набор данных с сопоставленными текстовыми описаниями и соответствующими изображениями. Предобработайте текстовые описания, чтобы извлечь соответствующие характеристики, а изображения – чтобы обеспечить согласованность размера и формата.
  • Обучение модели: Обучите модель на подготовленном наборе данных с использованием масштабируемых вычислительных ресурсов Aviary. Отслеживайте ход обучения и настраивайте гиперпараметры для оптимизации производительности модели.
  • Управление моделью: Зарегистрируйте обученную модель в MLFlow и отслеживайте ее версию. Разверните модель на веб-сервере с использованием API для разворачивания MLFlow.
  • Ускорение модели: Установите Pgvector и используйте его API для ускорения обучения и вывода модели. Перекомпилируйте код модели с помощью компилятора, который поддерживает.

Подробные шаги в каждом этапе процесса реализации приведены на рисунке 2.

Рисунок 2. Шаги реализации GenAI LAMP Stack

Согласно недавнему исследованию Sequoia Capital, значительные 88% респондентов настойчиво подчеркивают важную роль механизма извлечения информации, особенно векторной базы данных, в их технологическом портфеле. Значимость этого механизма заключается в его способности предоставлять соответствующий контекст для моделей, тем самым повышая качество результатов, снижая возникновение ошибочных представлений, известных как “галлюцинации”, и эффективно решая проблемы, связанные с свежестью данных. Замечательно разнообразны подходы, когда некоторые выбирают специализированные векторные базы данных, такие как Pinecone, Weaviate, Chroma, Qdrant, Milvus и другие, а другие используют хорошо установленные решения, такие как Pgvector или предложения AWS.

Еще одно значимое открытие показывает, что 38% участников проявили большой интерес к принятию оркестрации и рамки разработки приложений, аналогичной LangChain в ЛЛМ. Этот интерес охватывает как эпоху прототипирования, так и рабочих сред, что демонстрирует заметный рост принятия за последние месяцы. LangChain является ценным активом для разработчиков в области ЛЛМ-приложений, так как он легко скрывает общие проблемы. К ним относится сложный процесс объединения моделей в системы более высокого уровня, оркестрации множественных вызовов моделей, установления связей между моделями и различными инструментами и источниками данных, создания агентов, способных работать с этими инструментами, и, главным образом, обеспечение гибкости путем снижения сложностей привязки к поставщику, таким образом, упрощая процесс переключения между языковыми моделями.

В итоге, результаты исследования подчеркивают признание отрасли ключевой роли механизмов извлечения информации и продвинутых рамок в повышении надежности и эффективности ЛЛМ-приложений. Тонкие подходы и предпочтения, проявленные респондентами, отражают динамизм области, с явной тенденцией к применению сложных инструментов и рамок, таких как GenAI LAMP, для более легкой и эффективной разработки искусственного интеллекта.

Заключение

По мере развития генеративного искусственного интеллекта новая платформа LAMP становится неотъемлемым инструментом для разработчиков, исследователей и бизнеса. Предоставляя мощную, универсальную и экономически эффективную платформу, эта открытая платформа позволит разрабатывать и внедрять инновационные генеративные приложения искусственного интеллекта, которые изменили отрасли и переформатировали наш мир.

В дополнение к основным компонентам стека GenAI LAMP, ряд других инструментов и технологий играют важную роль в жизненном цикле решения генеративного искусственного интеллекта. Среди них:

  • Облачные вычисления: Облачные платформы, такие как Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure и Google Cloud Platform (GCP), предоставляют доступ к мощным вычислительным ресурсам, необходимым для обучения и работы с моделями генеративного искусственного интеллекта.
  • Квантовый компьютер: Квантовые компьютеры используют кубиты или квантовые биты, которые могут существовать в нескольких состояниях одновременно, явление, известное как суперпозиция. Квантовая связь, в которой кубиты становятся связанными, и состояние одного кубита мгновенно влияет на состояние другого, независимо от физического расстояния между ними, позволяет квантовым компьютерам выполнять определенные вычисления с экспоненциальным ускорением по сравнению с классическими компьютерами.
  • Аппаратные ускорители: Специализированные аппаратные ускорители, такие как графические процессоры (GPU) и тензорные процессоры (TPU), все больше используются для ускорения обучения и вывода моделей генеративного искусственного интеллекта.

GenAI LAMP-стек и прилегающая экосистема инструментов и технологий позволяют открыть новую эру инноваций в сфере генеративного искусственного интеллекта. Упрощая и снижая затраты на разработку и внедрение таких моделей, мы можем ожидать взрыва новых приложений, которые изменят нашу жизнь, работу и взаимодействие с окружающим миром.