9 meilleurs LLMOps Open Source Platformulaires pour développer des modèles d’IA

Si l’IA vous intéresse, cet article vous aidera certainement à approfondir ses subtilités. Je suis là pour vous guider dans votre voyage dans le domaine des LLMOps. platformulaires et fournir clarity sur les outils cruciaux proposés pour tester, améliorer et déployer les LLM.

La platLes formes présentées dans cette liste importante jouent un rôle central dans la libération du plein potentiel des modèles linguistiques, en présentant des solutions innovantes pour le développement et la gestion.

Des organisations réputées comme Google, OpenAI et Microsoft harness LLMOps platformulaires pour garantir des tests approfondis, un perfectionnement continu et un déploiement efficace de leurs modèles linguistiques, aboutissant à des résultats fiables et précis.

Sachant que les LLMOps peuvent être nouveaux pour beaucoup, commençons par acquérir une compréhension de base.anding de LLMOps : sa signification, ses fonctions et ses avantages.

Avec cette base, nous pouvons ensuite passer à notre objectif principal : identifier les outils optimaux pour nos lecteurs en fonction de leurs besoins spécifiques. La liste principale intégrée dans cet article sert de guide pour atteindre cet objectif.

Qu’est-ce que LLMOps ?

LLMOps signifie Opérations de Modèle de Langue. Il s'agit de gérer, déployer et améliorer de grands modèles de langage comme ceux utilisés dans l'IA. LLMOps implique des outils et processes pour former, tester et entretenir ces modèles, en s'assurant qu'ils fonctionnent bien et restent précisate heures supplémentaires.

Bien que les LLM soient faciles à prototyper, leur utilisation dans des produits commerciaux pose des défis. Le cycle de développement LLM comprend desate des étapes telles que la préparation des données, le réglage du modèle et le déploiement, nécessitant une teamwork. LLMOps couvre ce cycle, garantissant une expérimentation, un déploiement et une amélioration fluides.

Et finally, j'aimerais que vous compreniez ce que LLMOps Platle formulaire est car il vous fournira des informations précisesate clarity, et suivre cette voie vous donnera certainement un bon résultat après l'avoir lu. 

Les LLMOps platCe formulaire favorise la collaboration entre les scientifiques et les ingénieurs des données, facilitant ainsi l’exploration itérative des données. Il permet le coworking en temps réel, le suivi des expériences, la gestion des modèles et le déploiement LLM contrôlé. LLMOps automatiqueateles opérations, synchronisation, et monitortout au long du cycle de vie du ML.

Comment fonctionne LLMOps ?  

LLMOps platles formulaires simplifient tout le cycle de vie des modèles de langage. Ils centralisent la préparation des données, permettent l'expérimentation et permettent d'affiner des tâches spécifiques. Ces platles formulaires facilitent égalementate déploiement fluide, continu monitoring et une transition de version transparente. 

La collaboration est favorisée, les erreurs sont minimisées grâce à l'automatisation et le perfectionnement continu est pris en charge. Essentiellement, LLMOps optimise la gestion des modèles de langage pour diverses applications.

Avantages des LLMOps

Les principaux avantages que je trouve significatifs incluent l’efficacité, la précision et l’évolutivité. Voici un élaborationateversion d des avantages offerts par LLMOps :

• L’efficacité : LLMOps platLes formulaires optimisent le cycle complet de développement, de test et de déploiement du modèle de langage, ce qui réduit le temps et effort des économies.
• Collaboration: Ces platLes formes favorisent une coopération transparente entre les scientifiques des données, les ingénieurs et les parties prenantes, favorisant ainsi une teamwork.
• Exactitude : LLMOps maintient et améliore la précision du modèle au fil du temps en continu monitoring et affinement des modèles.
• Automation: LLMOps automatiqueates plusieurs tâches, y compris la pré-donnéeprocessing et monitoring, réduisant ainsi le besoin d’intervention manuelle.
• Évolutivité: En augmentant efficacement les modèles, LLMOps platles formulaires peuvent facilement s'adapterate des charges de travail ou des exigences accrues.
• Facilité de déploiement : LLMOps garantit l'intégration fluide des modèlesated dans des applications ou des systèmes, minimisant les défis related au déploiement.

Essentiellement, les LLMOps améliorent l'efficacité, la précision et l'évolutivité tout en favorisant la collaboration, l'automatisation et un déploiement transparent.

Passons maintenant à notre liste de platformes. Cette liste est un guide de Geekflare, mais la décision de choisir celui qui vous convient le mieux, en fonction de vos exigences et de vos besoins, vous appartient.

Difier

Êtes-vous intrigué par les progrès rapides des technologies LLM comme GPT-4 et enthousiasmé par leur potentiel pratique ? Difier est conçu pour cater à toi. Il empowers développeurs et même ceux sans solide expérience technique pour créer rapidementate applications précieuses utilisant des modèles de langage étendus. Ces applications ne sont pas seulement conviviales ; ils sont prêts à être améliorés en permanence.

Principales caractéristiques:

• LLMOps conviviaux Platformulaire: Effortdévelopper facilement des applications d'IA à l'aide de GPT-4 et les gérer visuellementally.
• IA contextuelle avec vos données : Utiliser des documents, du contenu Web ou Notion notes comme contexte d’IA. Modifier les poignées avantprocessing et plus encore, vous faisant gagner du temps de développement.
• Libérez le potentiel du LLM: Dify garantit un accès transparent aux modèles, l'intégration du contexte, le contrôle des coûts et l'annotation des données pour une IA fluide. creation.
• Tem prêt à l'emploiplates : Choisissez parmi les modèles de dialogue et de génération de texteplates, prêt à être personnalisé pour vos applications spécifiques.

Agenta

Si vous recherchez la flexibilité nécessaire pour utiliser le codage pour créer des applications LLM, sans les contraintes des modèles, des bibliothèques ou des frameworks, alors Agenta est votre solution. Agenta apparaît comme une solution open source de bout en bout platformulaire conçu pour rationaliser le process de mettre en production des applications complexes de Large Language Model (applications LLM).

Avec Agenta, vous pouvez rapidement expérimenter et versionner les invites, les paramètres et les informations complexes.ate strategies. Cela englobe l'apprentissage en contexte avec des intégrations, des agents et une logique métier personnalisée.

Principales caractéristiques:

• Exploration des paramètres: Précisez les paramètres de votre application directement dans votre code et effortexpérimentez-les sans problème grâce à un site Web intuitif platformulaire.
• Évaluation de la performance: Évaluerate l'efficacité de votre application sur des ensembles de tests en utilisant diverses méthodologies telles que la correspondance exacte, AI Critic, l'évaluation humaine, etc.
• Cadre de test: Créate ensembles de tests efforten utilisant moins l'interface utilisateur, que ce soit en téléchargeant des fichiers CSV ou en vous connectant de manière transparente à vos données via notre API.
• Environnement collaboratif: Favoriser teamwork en partageant votre candidature avec des collaborateurs et en sollicitant leurs commentaires et idées.
• Effortmoins de déploiement: Lancez votre application en tant qu'API en un seul clic, rationalisant ainsi le déploiement process.

De plus, Agenta favorise la collaboration avec des experts du domaine pour une ingénierie et une évaluation rapides. Un autre point fort est la capacité d'Agenta à systématiquementally évaluerate vos applications LLM et facilitezate Déploiement en un clic de votre application.

Phénix

Embarquez pour un voyage instantané dans les informations MLOps optimisées par Phénix. Cet outil ingénieux libère de manière transparente l'observabilité des performances du modèle, driftet la qualité des données, le tout sans le fardeau des complexitésate configurations. 

En tant que bibliothèque Python avant-gardiste centrée sur les notebooks, Phoenix harnesses la puissance des intégrations pour découvrir les subtilités cachées dans les modèles LLM, CV, PNL et tabulaires. Elevate vos modèles avec les capacités inégalées que Phoenix apporte à la table.

Principales caractéristiques:

• Embarqué Drift Enquête: Plongez dans les nuages ​​de points UMAP lors d'instances de distance euclidienne importante et localisez drift groupes.
• Drift et analyse des performances via le clustering: Déconstruisez vos données en groupes de données significatives drift ou des performances inférieures à la moyenne via HDBSCAN.
• Analyse exploratoire des données basée sur UMAP: Ombrez vos nuages ​​de points UMAP en fonction des attributs de votre modèle, drift, et performances, dévoilant des segments problématiques.

LangKit

LangKit se présente comme une boîte à outils open source pour les métriques de texte conçues pour monitor de grands modèles de langage de manière efficace.

La force motrice derrière le creation de LangKit découle de la prise de conscience que la transformation de modèles de langage, y compris les LLM, en production comporte divers risques. Les innombrables combinaisons d'entrées potentielles, conduisant à l'équially de nombreux résultats, posent un défi considérable. 

Principales caractéristiques:

• Analyse d'injection rapide : Évaluez les scores de similarité avec des attaques par injection rapide reconnues.
• Analyse des sentiments: Évaluer les sentiment ton dans le texte.
• Évaluation de la qualité du texte: Évaluerate lisibilité, complexité et notes.
• Détection de jailbreak: Identifiez les scores de similarité avec les tentatives de jailbreak connues.
• Analyse de toxicité: Détecte les niveaux de toxicité dans le contenu fourni.

La nature non structurée du texte complique encoreates est important dans le domaine de l’observabilité du ML – un défi qui mérite d’être résolu. Après tout, l’absence de connaissance du comportement d’un modèle peut avoir des répercussions importantes.

LiteLLM

Avec LiteLLM, simplifiez vos interactions avec diverses API LLM – Anthropic, Huggingface, Cohere, Azure OpenAI, et plus encore – en utilisant un package léger au format OpenAI. 

Ce package rationalise le process d'appeler des points de terminaison d'API auprès de fournisseurs comme OpenAI, Azure, Cohére et Anthropique. C'est transslates les entrées dans les points de terminaison du fournisseur concerné et l'intégration, garantissant une sortie uniforme. Vous pouvez toujours accéder aux réponses textuelles sur ['choices'][0]['message']['content'].

Principales caractéristiques: 

• Appels API LLM rationalisés : Simplifie l'interaction avec les API LLM comme Anthropic, Cohere, Azure OpenAI, etc.
• Paquet léger: Une solution compacte pour appeler OpenAI, Azure, Cohere, Anthropic et points de terminaison API.
• Traduction d'entrée : Gère la traduction des entrées vers les points de terminaison d'achèvement et d'intégration du fournisseur respectif.
• Mappage des exceptions : mappe les exceptions courantes entre les fournisseurs aux types d'exceptions OpenAI pour une gestion standardisée des erreurs.

Additionally, le package inclut une fonctionnalité de mappage d’exceptions. Il aligne les exceptions standard des différents fournisseurs avec les types d'exceptions OpenAI, garantissant ainsi la cohérence dans la gestion des erreurs.

Application LLM

Embarquez pour la création de votre chatbot Discord AI unique, enrichi des prouesses de la réponse aux questions, ou plongez dans l'exploration d'idées de robots IA similaires. Toutes ces fonctionnalités captivantes convergent à travers le Application LLM.

Je présente Pathways LLM-App – une bibliothèque Python méticuleusement conçue pour accélérerate le développement d’applications d’IA révolutionnaires. 

Principales caractéristiques:

• Conçu pour les modèles ML locaux: LLM App est configuré pour fonctionner avec des modèles ML sur site, en restant dans les limites de l'organisation.
• Traitement des données en temps réel: Cette bibliothèque gère efficacement les sources de données en direct, notamment les flux d'actualités, les API et les flux de données Kafka, avec des autorisations utilisateur et une sécurité robuste.
• Sessions utilisateur fluides: La construction de requêtes de la bibliothèque process gère efficacement les sessions utilisateur, garantissant des interactions transparentes.

Cet atout exceptionnel empowerc'est à toi de livrer instantanémentneonous des réponses qui mirror interactions humaines lors du traitement des requêtes des utilisateurs. Il accomplit cet exploit remarquable en s'appuyant efficacement sur le latest insights dissimulés dans vos sources de données.

Flux LLM

Flux LLM apparaît comme un cadre conçu pour simplifier, clarifier et apporter de la transparence au développement d'applications LLM (Large Language Model) telles que les chatbots, les systèmes de questions-réponses et les agents.

La complexité peut être amplifiée dans des scénarios réels en raison de facteurs complexes.ate relations entre les invites et les appels LLM.

Les créateurs de LLMFlows ont imaginé une API explicite qui empowers aux utilisateurs de créer un code propre et compréhensible. Cette API rationalise le creation de complexeate Interactions LLM, garantissant un flux transparent entre les différents modèles.

Principales caractéristiques:

• Configurez de manière transparente les classes LLM, en sélectionnant méticuleusement des modèles, des paramètres et des paramètres spécifiques.
• Garantissez des interactions LLM robustes avec des tentatives automatiques en cas d’échec d’appel de modèle, garantissant ainsi la fiabilité.
• Optimisez les performances et l'efficacité en utilisant Async Flux pour l'exécution parallèle des LLM lorsque les entrées sont disponibles.
• Infusez des fonctions de manipulation de chaînes personnalisées directement dans les flux, facilitant ainsi les transformations de texte sur mesure au-delà des appels LLM.
• Maintenir un contrôle et une surveillance complets sur LLM-powerapplications ed avec rappels, offrant une gamme complète monitoret visibilité sur l'exécution processpar exemple.

Les classes de LLMFlows offrent aux utilisateurs une autorité illimitée sans invites cachées ni appels LLM.

Invitefoo

Accélérerate évaluations via la mise en cache et concurtest de loyer en utilisant promptfoo. Il fournit une interface de ligne de commande (CLI) et une bibliothèque, empowers l'évaluation de la qualité des résultats du LLM.

Principales caractéristiques:

• Fiabilité testée au combat : Promptfoo a été méticuleusement conçu pour évaluerate et améliorer les applications LLM qui cater à plus de 10 millions d'utilisateurs dans un environnement de production. L'outillage fourni est flexible et adaptable à diverses configurations.
• Cas de test conviviaux : Définissez des évaluations sans coder ni vous battre avec des cahiers encombrants. Une approche simple et déclarative rationalise le process.
• Flexibilité linguistique : Que vous utilisiez Python, Javascript ou tout autre langage, promptfoo s'adapteateC'est votre préférence.

De plus, promptfoo permet de tester systématiquement les invites par rapport à des cas de test prédéfinis. Cela aide à évaluer la qualité et à identifier les régressions en facilitant la comparaison directe côte à côte des résultats du LLM.

ZenML

Dites bonjour à ZenML – un outil open source adaptable conçu pour faciliter le monde des pipelines d’apprentissage automatique pour les professionnels et les organisations. Imaginez avoir un outil qui vous permet de créerate des pipelines d'apprentissage automatique prêts à être utilisés dans le monde réel, quelle que soit la complexité de votre projet.

Séparation ZenMLateIl s'agit des éléments techniques du code, ce qui facilite la collaboration entre les développeurs, les scientifiques des données, les experts MLOps et les ingénieurs ML. Cela signifie que vos projets peuvent passer plus facilement du stade de l’idée à celui de la préparation à l’action.

Principales caractéristiques:

• Pour les data scientists: Concentrez-vous sur la création et le test de modèles pendant que ZenML prépare votre code pour une utilisation réelle.
• Pour les experts en infrastructure MLOps: configurez, gérez et déployez rapidement des systèmes complexes afin que vos collègues puissent les utiliser sans problème.
• Pour les ingénieurs ML: Gérez chaque étape de votre projet de machine learning, du début à la fin, avec l'aide de ZenML. Cela signifie moins de handien dehors du travail et plus encore clarity dans le parcours de votre organisation.

ZenML est fait pour tout le monde, que vous soyez un professionnel ou que vous fassiez partie d'une organisation. Il est livré avec une méthode d'écriture de code conçue pour les tâches d'apprentissage automatique et fonctionne bien avec n'importe quel service ou outil cloud que vous utilisez. De plus, il vous aide à gérer votre projet en un seul endroit, vous n'avez donc pas à vous soucier de jongler avec différentes choses. Écrivez simplement votre code une seule fois et utilisez-le facilement sur d'autres systèmes.

Pensée finale

Dans cette odyssée exaltante, gardez toujours à l'esprit que chacun platLe formulaire présente une clé distincte capable de débloquer vos aspirations en matière d'IA. Votre sélection a le pouvoir de façonner votre chemin, alors choisissez wisement!

Vous pouvez également explorer certains Outils d'IA pour les développeurs pour créer des applications plus rapidement.