9 mejores plataformas LLMOps de código abierto para desarrollar modelos de IA

Si le interesa la IA, este artículo le ayudará sin duda a sumergirse en sus entresijos. Estoy aquí para guiarle en su viaje por el reino de las plataformas LLMOps y proporcionarle claridad sobre las herramientas cruciales que se ofrecen para probar, mejorar y desplegar los LLM.

Las plataformas que aparecen en este destacado artículo juegan un papel fundamental a la hora de liberar todo el potencial de los modelos lingüísticos, presentando soluciones innovadoras para su desarrollo y gestión.

Estimadas organizaciones como Google, OpenAI y Microsoft aprovechan las plataformas LLMOps para garantizar la realización de pruebas exhaustivas, el perfeccionamiento continuo y el despliegue eficaz de sus modelos lingüísticos, lo que se traduce en resultados fiables y precisos.

Reconociendo que las LLMOps pueden ser nuevas para muchos, comencemos por adquirir una comprensión básica de las LLMOps: su significado, funciones y beneficios.

Con esta base, podremos proceder a nuestro objetivo principal: identificar las herramientas óptimas para nuestros lectores en función de sus requisitos específicos. La lista principal incluida en este artículo sirve de guía para alcanzar este objetivo.

¿Qué es LLMOps?

LLMOps son las siglas de Language Model Operations (operaciones de modelos lingüísticos). Se trata de gestionar, desplegar y mejorar grandes modelos lingüísticos como los utilizados en la IA. LLMOps implica herramientas y procesos para entrenar, probar y mantener estos modelos, asegurándose de que funcionan bien y siguen siendo precisos a lo largo del tiempo.

Aunque los LLM son fáciles de prototipar, su uso en productos comerciales plantea retos. El ciclo de desarrollo de los LLM incluye pasos intrincados como la preparación de los datos, el ajuste de los modelos y su despliegue, lo que requiere un trabajo en equipo sin fisuras. LLMOps cubre este ciclo, asegurando una experimentación, despliegue y mejora sin problemas.

Y por último, me gustaría que entendiera qué es la plataforma LLMOps, ya que le proporcionará una claridad precisa, y avanzar por este camino le dará sin duda un buen resultado después de leerlo.

La plataforma LLMOps fomenta la colaboración entre científicos de datos e ingenieros, ayudando a la exploración iterativa de datos. Permite el trabajo conjunto en tiempo real, el seguimiento de experimentos, la gestión de modelos y el despliegue controlado de LLM. LLMOps automatiza las operaciones, la sincronización y la supervisión a lo largo del ciclo de vida del ML.

¿Cómo funciona LLMOps?

Las plataformas LLMOps simplifican todo el ciclo de vida de los modelos lingüísticos. Centralizan la preparación de datos, permiten la experimentación y el ajuste fino para tareas específicas. Estas plataformas también facilitan el despliegue sin problemas, la supervisión continua y la transición de versiones sin fisuras.

Se fomenta la colaboración, se minimizan los errores mediante la automatización y se apoya el perfeccionamiento continuo. En esencia, LLMOps optimiza la gestión de modelos lingüísticos para diversas aplicaciones.

Ventajas de LLMOps

Las principales ventajas que considero significativas son la eficacia, la precisión y la escalabilidad. He aquí una versión elaborada de las ventajas que ofrece LLMOps:

• Eficacia: Las plataformas LLMOps optimizan el ciclo completo de desarrollo, prueba e implantación de modelos lingüísticos, lo que supone un ahorro de tiempo y esfuerzo.
• Colaboración: Estas plataformas fomentan la cooperación sin fisuras entre los científicos de datos, los ingenieros y las partes interesadas, promoviendo un trabajo en equipo eficaz.
• Precisión: Las LLMOps mantienen y mejoran la precisión de los modelos a lo largo del tiempo mediante su supervisión y perfeccionamiento continuos.
• Automatización: Las LLMOps automatizan varias tareas, como el preprocesamiento y la supervisión de los datos, reduciendo la necesidad de intervención manual.
• Escalabilidad: Al escalar eficazmente los modelos, las plataformas LLMOps pueden adaptarse fácilmente a mayores cargas de trabajo o demandas.
• Facilidad de despliegue: Las LLMOps garantizan que los modelos se integren sin problemas en las aplicaciones o sistemas, minimizando los retos relacionados con el despliegue.

En esencia, las LLMOps mejoran la eficiencia, la precisión y la escalabilidad a la vez que promueven la colaboración, la automatización y el despliegue sin problemas.

Pasemos ahora a nuestra lista de plataformas. Esta lista es una guía de Geekflare, pero la decisión de elegir la mejor para usted, basada en sus requisitos y necesidades, está en sus manos.

Dify

¿Le intrigan los rápidos avances en tecnologías LLM como GPT-4 y le entusiasma su potencial práctico? Dify está diseñado para atenderle. Permite a los desarrolladores, e incluso a aquellos sin una sólida formación técnica, crear rápidamente valiosas aplicaciones utilizando extensos modelos lingüísticos. Estas aplicaciones no sólo son fáciles de usar, sino que están preparadas para una mejora continua.

Características principales:

• Plataforma LLMOps fácil de usar: Desarrolle sin esfuerzo aplicaciones de IA utilizando GPT-4 y gestiónelas visualmente.
• IA contextual con sus datos: Utilice documentos, contenido web o notas de Notion como contexto de IA. Dify se encarga del preprocesamiento y mucho más, ahorrándole tiempo de desarrollo.
• Libere el potencial de LLM: Dify asegura un acceso fluido al modelo, incrustación de contexto, control de costes y anotación de datos para una creación de IA sin problemas.
• Plantillaspreparadas: Elija entre plantillas de diálogo y de generación de texto, listas para personalizar para sus aplicaciones específicas.

Agenta

Si lo que busca es la flexibilidad de utilizar la codificación para crear aplicaciones LLM, libre de las limitaciones de modelos, bibliotecas o marcos de trabajo, Agenta es su solución. Agenta surge como una plataforma integral de código abierto diseñada para agilizar el proceso de puesta en producción de aplicaciones complejas de modelos de grandes lenguajes (apps LLM).

Con Agenta, puede experimentar y versionar rápidamente las indicaciones, los parámetros y las estrategias intrincadas. Esto abarca el aprendizaje en contexto con incrustaciones, agentes y lógica empresarial personalizada.

Características principales:

• Exploración de parámetros: Especifique los parámetros de su aplicación directamente dentro de su código y experimente con ellos sin esfuerzo a través de una plataforma web intuitiva.
• Evaluación delrendimiento: Evalúe la eficacia de su aplicación en conjuntos de pruebas utilizando diversas metodologías como la coincidencia exacta, AI Critic, la evaluación humana, etc.
• Marco de pruebas: Cree conjuntos de pruebas sin esfuerzo utilizando la interfaz de usuario, ya sea cargando archivos CSV o conectándose sin problemas a sus datos a través de nuestra API.
• Entorno colaborativo: Fomente el trabajo en equipo compartiendo su aplicación con colaboradores e invitándoles a aportar sus comentarios y puntos de vista.
• Despliegue sin esfuerzo: Lance su aplicación como API en un solo clic, agilizando el proceso de despliegue.

Además, Agenta fomenta la colaboración con expertos del sector para una ingeniería y evaluación rápidas. Otro aspecto destacado es la capacidad de Agenta para evaluar sistemáticamente sus aplicaciones LLM y facilitar el despliegue de su aplicación con un solo clic.

Phoenix

Embárquese en un viaje instantáneo hacia los conocimientos de MLOps gracias a Phoenix. Esta ingeniosa herramienta desbloquea a la perfección la observabilidad del rendimiento del modelo, la deriva y la calidad de los datos, todo ello sin la carga de intrincadas configuraciones.

Como biblioteca Python vanguardista centrada en cuadernos, Phoenix aprovecha la potencia de las incrustaciones para desenterrar complejidades ocultas dentro de los modelos LLM, CV, PNL y tabulares. Eleve sus modelos con las capacidades inigualables que Phoenix pone sobre la mesa.

Características principales:

• Investigación de deriva incrustada: Sumérjase en las nubes de puntos UMAP durante instancias de distancia euclidiana sustancial y localice con precisión los grupos de deriva.
• Análisis de deriva y rendimiento mediante agrupación: Deconstruya sus datos en clusters de deriva significativa o bajo rendimiento mediante HDBSCAN.
• Análisis exploratorio de datos mediante UMAP: Sombree sus nubes de puntos UMAP en función de los atributos, la deriva y el rendimiento de su modelo, desvelando los segmentos problemáticos.

LangKit

LangKit es un conjunto de herramientas de código abierto para métricas textuales diseñado para supervisar eficazmente grandes modelos lingüísticos.

La fuerza impulsora de la creación de LangKit surge de la constatación de que la transformación en producción de modelos lingüísticos, incluidos los LLM, conlleva diversos riesgos. Las innumerables combinaciones potenciales de entrada, que conducen a salidas igualmente numerosas, plantean un reto considerable.

Características principales:

• Análisis de inyección rápida: Mida las puntuaciones de similitud con ataques de inyección rápida reconocidos.
• Análisis desentimiento: Evalúe el tono del sentimiento dentro del texto.
• Evaluación dela calidad del texto: Evalúe la legibilidad, la complejidad y las puntuaciones de calidad.
• Detección de Jailbreak: Identifique puntuaciones de similitud con intentos conocidos de jailbreak.
• Análisis de toxicidad: Detecta niveles de toxicidad en el contenido proporcionado.

La naturaleza no estructurada del texto complica aún más las cosas en el ámbito de la observabilidad del ML, un reto que merece ser resuelto. Al fin y al cabo, la falta de comprensión del comportamiento de un modelo puede tener repercusiones importantes.

LiteLLM

Con LiteLLM, simplifique sus interacciones con diversas API de LLM -Anthropic, Huggingface, Cohere, Azure OpenAI, etc.- utilizando un paquete ligero en el formato OpenAI.

Este paquete agiliza el proceso de llamada a los puntos finales de las API de proveedores como OpenAI, Azure, Cohere y Anthropic. Traduce las entradas a los puntos finales de finalización e incrustación del proveedor correspondiente, garantizando una salida uniforme. Siempre puede acceder a las respuestas de texto en [‘opciones’][0][‘mensaje’][‘contenido’].

Características principales:

• Llamadas a la API LLM simplificadas: Simplifica la interacción con las API LLM como Anthropic, Cohere, Azure OpenAI, etc.
• Paquete ligero: Una solución compacta para llamar a OpenAI, Azure, Cohere, Anthropic y puntos finales de API.
• Traducción de entradas: Gestiona la traducción de entradas a los respectivos puntos finales de finalización e incrustación del proveedor.
• Mapeo deexcepciones: Mapea excepciones comunes entre proveedores a tipos de excepción OpenAI para un manejo estandarizado de errores.

Además, el paquete incluye una función de mapeo de excepciones. Alinea las excepciones estándar a través de diferentes proveedores con los tipos de excepción de OpenAI, asegurando la consistencia en el manejo de errores.

LLM-App

Embárquese en el viaje de creación de su chatbot de IA de Discordia único, enriquecido con la destreza de responder preguntas, o sumérjase en la exploración de ideas de bots de IA similares. Todas estas cautivadoras funcionalidades convergen a través de la LLM-App.

Le presento Pathways LLM-App, una biblioteca Python meticulosamente diseñada para acelerar el desarrollo de aplicaciones de IA revolucionarias.

Características principales:

• Diseñada para modelos ML locales: LLM App está configurada para funcionar con modelos ML locales, manteniéndose dentro de los límites de la organización.
• Manejode datos en tiempo real: Esta biblioteca gestiona hábilmente las fuentes de datos en tiempo real, incluidos los feeds de noticias, las API y los flujos de datos Kafka, con permisos de usuario y una sólida seguridad.
• Sesiones de usuario fluidas: El proceso de creación de consultas de la biblioteca gestiona eficazmente las sesiones de usuario, garantizando interacciones fluidas.

Este excepcional activo le permite ofrecer respuestas instantáneas que reflejan las interacciones humanas al abordar las consultas de los usuarios. Logra esta notable hazaña aprovechando eficazmente los últimos conocimientos ocultos en sus fuentes de datos.

LLMFlows

LLMFlows surge como un marco adaptado para simplificar, aclarar y aportar transparencia al desarrollo de aplicaciones de modelos lingüísticos extensos (LLM) como chatbots, sistemas de respuesta a preguntas y agentes.

La complejidad puede verse amplificada en escenarios del mundo real debido a las intrincadas relaciones entre las preguntas y las llamadas LLM.

Los creadores de LLMFlows imaginaron una API explícita que permitiera a los usuarios crear un código limpio y comprensible. Esta API agiliza la creación de intrincadas interacciones LLM, garantizando un flujo sin fisuras entre varios modelos.

Características principales:

• Configure sin problemas clases LLM, seleccionando meticulosamente modelos, parámetros y ajustes específicos.
• Garantice interacciones LLM robustas con reintentos automáticos ante fallos en las llamadas a modelos, asegurando la fiabilidad.
• Optimice el rendimiento y la eficiencia utilizando flujos asíncronos para la ejecución en paralelo de los LLM cuando las entradas estén disponibles.
• Infunda funciones personalizadas de manipulación de cadenas directamente en los flujos, facilitando transformaciones de texto a medida más allá de las llamadas a los LLM.
• Mantenga un control y una supervisión completos sobre las aplicaciones impulsadas por LLM con las devoluciones de llamada, ofreciendo una supervisión y una visibilidad completas de los procesos de ejecución.

Las clases de LLMFlows proporcionan a los usuarios una autoridad sin límites, sin avisos ocultos ni llamadas LLM.

Promptfoo

Acelere las evaluaciones mediante el almacenamiento en caché y las pruebas concurrentes utilizando promptfoo. Proporciona una interfaz de línea de comandos (CLI) y una biblioteca, potencia la evaluación de la calidad de salida LLM.

Características principales:

• Fiabilidad a prueba de batallas: Promptfoo se elaboró meticulosamente para evaluar y mejorar aplicaciones LLM que atienden a más de 10 millones de usuarios en un entorno de producción. Las herramientas proporcionadas son flexibles y adaptables a diversas configuraciones.
• Casos de prueba fáciles de usar: Defina evaluaciones sin codificar ni lidiar con engorrosos cuadernos. Un enfoque sencillo y declarativo agiliza el proceso.
• Flexibilidad de lenguaje: Tanto si utiliza Python, Javascript o cualquier otro lenguaje, promptfoo se adapta a sus preferencias.

Además, promptfoo permite probar sistemáticamente los avisos frente a casos de prueba predefinidos. Esto ayuda a evaluar la calidad e identificar regresiones al facilitar la comparación directa lado a lado de las salidas de LLM.

ZenML

Salude a ZenML, una herramienta adaptable y de código abierto diseñada para facilitar el mundo de los conductos de aprendizaje automático a profesionales y organizaciones. Imagine disponer de una herramienta que le permita crear canalizaciones de aprendizaje automático listas para su uso en el mundo real, independientemente de la complejidad de su proyecto.

ZenML separa la parte técnica del código, haciendo más sencillo el trabajo conjunto de desarrolladores, científicos de datos, expertos en MLOps e ingenieros de ML. Esto significa que sus proyectos pueden pasar de la fase de idea a estar listos para la acción con mayor fluidez.

Características principales:

• Para científicos de datos: Céntrese en crear y probar modelos mientras ZenML prepara su código para su uso en el mundo real.
• Paraexpertos en infraestructura de MLOps: Configure, gestione y despliegue sistemas complejos rápidamente para que sus colegas puedan utilizarlos sin problemas.
• Para ingenieros deML: Maneje cada paso de su proyecto de aprendizaje automático, de principio a fin, con la ayuda de ZenML. Esto significa menos traspaso de trabajo y más claridad en el recorrido de su organización.

ZenML está hecho para todo el mundo, tanto si es un profesional como si forma parte de una organización. Viene con una forma de escribir código diseñada para tareas de aprendizaje automático, y funciona bien con cualquier servicio en la nube o herramienta que utilice. Además, le ayuda a gestionar su proyecto en un solo lugar, por lo que no tiene que preocuparse de hacer malabarismos con diferentes cosas. Simplemente escriba su código una vez y utilícelo fácilmente en otros sistemas.

Reflexión final

En esta estimulante odisea, tenga siempre presente que cada plataforma presenta una llave distinta capaz de abrir sus aspiraciones de IA. Su selección tiene el poder de dar forma a su camino, ¡así que elija sabiamente!

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