14个最常用的LLM框架

大型语言模型 (LLM) 已迅速成为人工智能领域的变革性工具，能够理解、生成和与类似人类的文本交互。这些模型被应用于各种各样的应用程序，从回答问题和总结文章等简单任务到生成详细报告或参与动态对话等更复杂的任务。

Forrester 称，在新一波人工智能热情的推动下，领先的公司正在加速其自动化工作，而 LLM 在这一转变中发挥着关键作用。

然而，当 LLM 集成到专门的框架中时，其真正潜力才会得到释放。这些框架提供了有效利用 LLM 功能所需的基础设施和工具，使开发人员能够构建复杂的人工智能驱动应用程序。通过使用这些框架，人们可以管理部署大型模型、连接不同的人工智能工具和优化性能的复杂性，从而使人工智能解决方案更易于访问、可扩展和高效。

这些 LLM 框架的主要目的是促进各种 AI 驱动任务的顺利运行，这些任务可能包括从检索信息和微调模型到无缝执行一系列操作。本质上，这些框架是现代 AI 应用程序的支柱，可实现更智能、更有凝聚力和更高效的操作。

随着对 AI 驱动解决方案的需求不断增长，选择正确的 LLM 框架的重要性也在不断增加。正确的选择可以显著影响 AI 项目的效率、可扩展性和整体成功。因此，对于希望在运营中利用 AI 的开发人员、数据科学家和组织来说，了解各种 LLM 框架的特性和功能至关重要。

1、Haystack

Haystack 是一个开源框架，旨在构建 AI 应用程序，尤其是那些涉及大型语言模型 (LLM) 的应用程序。

优点：

它擅长创建高级搜索系统、检索增强生成 (RAG) 管道和其他 NLP 任务。
Haystack 的模块化设计允许轻松定制和与流行的 AI 工具（如 Hugging Face 和 OpenAI）集成。

注意事项：

对于初学者来说，学习曲线更陡峭，因为它严重依赖 Elasticsearch，这可能会导致一些性能问题。

定价：

Haystack 是一个开源框架。

2、Hugging Face Transformers

Hugging Face Transformers 是一个开源库，可以轻松访问最先进的自然语言处理 (NLP) 模型，包括 BERT、GPT、T5 等。它简化了利用这些模型执行文本分类、摘要、翻译和对话式 AI 等任务的过程。

优点：

可以在统一的界面下访问大量预先训练的模型，涵盖广泛的 NLP 任务。
直观的 API 和广泛的文档使初学者和高级用户都可以使用它。
由大型活跃社区提供支持，为快速发展的模型、工具和教程生态系统做出贡献。
兼容 TensorFlow 和 PyTorch，允许用户选择他们喜欢的深度学习框架。

注意事项：

运行大型模型（尤其是在生产中）可能耗费大量资源，需要大量计算能力和内存。
虽然预先训练的模型易于使用，但在自定义数据集上对其进行微调可能很复杂，需要对机器学习有很好的理解。
某些模型具有特定的许可证，可能会限制其在商业应用中的使用，因此在部署之前必须对其进行审查。

定价：

Hugging Face 提供一系列定价计划，包括具有有限访问权限的免费套餐和每月 9 美元起的付费计划，提供增强的 API 访问、培训功能和更高的使用限制等附加功能，以满足更高级的需求。

3、LlamaIndex

LlamaIndex 是一个使用 LLM 构建上下文增强生成式 AI 应用程序的框架，包括代理和工作流。

优点：

LlamaIndex 有效地管理了大文本输入的分块过程。
它支持复杂的检索技术，例如将问题分解为子问题或对 LLM 进行多个查询，并且能够在初始输出不是最佳时进行自我评估和迭代。
LlamaIndex 提供内置的嵌入检索，如果您的向量存储本身不支持此功能，这将特别有用。
它允许实时流式传输来自 LLM 的响应，提供类似于 ChatGPT 的 Web 版本的更具交互性的体验，其中文本在键入时显示。
该框架支持更短、更高效的实现，从而简化了整个开发过程。

需要考虑的事项：

LlamaIndex 的文档有限，大多数内容都集中在示例上。如果你的用例没有涵盖，可能需要深入研究源代码，就像我在实现元数据过滤器时必须做的那样。

定价

LlamaIndex 定价基于运行模型、数据处理和存储的计算成本，可根据 AI 应用程序的复杂性和规模灵活地管理成本。

4、Langchain

LangChain 是一个旨在简化使用大型语言模型 (LLM) 的应用程序开发的框架。它擅长将 LLM 集成到各种用例中，例如文档分析、摘要、聊天机器人和代码分析，为通常与语言模型相关的任务提供统一的平台。

优点：

它通过提供简化大型语言模型集成和管理的工具来降低构建 LLM 应用程序的复杂性。
LangChain 的设计允许轻松交换组件，从而随着项目需求的变化实现快速定制和可扩展性。
凭借强大的社区支持和广泛的集成，LangChain 提供了对各种工具和资源的访问，增强了其从数据检索到工作流自动化的功能。

需要考虑的事项：

LangChain 的文档缺乏深度和清晰度。
虽然灵活，但模块化设计可能会带来性能开销，与更精简、专用的框架相比，可能会降低应用程序的速度。

定价：

LangChain 提供一系列定价计划，从免费套餐开始，然后根据使用情况进行扩展，提供适合个人开发人员到企业级需求的选项。

5、Vellum AI

Vellum AI 是一个旨在简化生产环境中大型语言模型 (LLM) 的部署、监控和管理的平台。它提供用于微调、扩展和优化模型的工具，帮助企业有效地将 AI 集成到其运营中。Vellum AI 特别专注于简化在实际应用中使用 LLM 的过程，确保性能和可靠性。

优点：

用户友好的界面，简化模型部署和管理。
该平台支持将 AI 模型快速集成到生产环境中。
它提供全面的工具用于实时性能跟踪和优化。
该平台可随着数据和使用需求的增长而轻松扩展。

需要考虑的事项：

虽然用户友好，但对于不熟悉 AI 部署和管理工具的人来说，Vellum AI 可能仍需要一段时间才能掌握。
对于小型企业来说，定价可能过高，高级功能通常仅在更高级别的计划中可用。

定价：

Vellum AI 提供灵活的定价模型，根据使用情况和特定需求提供定制计划，以满足不同规模和要求的企业。

6、Flowise AI

Flowise 是一个开源平台，通过提供易于使用的界面将大型语言模型 (LLM) 与各种数据源连接起来，简化了 AI 应用程序的创建和管理。

优点：

拖放界面
第三方平台集成
无/低代码界面加速开发

注意事项：

不熟悉 Node.js 或 TypeScript 的用户可能会发现学习曲线有些挑战性。
由于可用选项过多，界面可能会让新用户感到不知所措。

定价：

FlowiseAI 提供免费套餐和每月 10 美元起的付费计划，提供可扩展的选项以满足不同的需求和预算。

7、Galileo

Galileo 是一个旨在帮助机器学习团队构建、调试和优化其数据集以进行 AI 模型开发的平台。

优点：

Galileo 提供强大的工具来识别和修复数据集中的问题，帮助提高模型的准确性和性能。
该平台提供对数据集的深入洞察，包括检测数据漂移和错误标记，这对于保持高数据质量至关重要。
它支持团队成员之间的有效协作，从而实现更精简和协调的数据管理和模型开发工作。

需要考虑的事项：

查找特定的平台功能和能力可能很困难，通常需要直接联系组织进行澄清。
如果该平台可以上传示例设计或参考 URL，它将更加有用。
需要更多内置报告类型来应对新出现的挑战，这将极大地帮助数据优化和准确性工作。

定价：

Galileo 提供根据每个客户的需求和规模量身定制的企业定价计划。

8、AutoChain

AutoChain 是由 Forethought 开发的平台，可自动创建和管理 AI 驱动的工作流程。它使企业能够轻松设计、部署和扩展复杂的 AI 应用程序，利用强大的工具进行数据处理、自然语言理解和决策。AutoChain 旨在简化 AI 操作，允许用户构建可以与数据交互、自动执行任务并增强跨各种业务功能的决策过程的智能系统。

优点：

AutoChain 提供了一个简化且适应性强的框架来构建生成代理。
该平台支持各种自定义工具的集成，并适应 OpenAI 函数调用，增强了代理的功能和灵活性。
AutoChain 为对话历史和工具输出提供简单的内存跟踪，确保交互保持一致且与上下文相关。
它使用模拟交互自动进行多轮对话评估。

定价：

Forethought 没有公开的定价估算或指示。

9、vLLM

vLLM 最初是在一篇题为“使用 PagedAttention 为大型语言模型服务提供高效的内存管理”的论文中引入的，该论文由 Kwon 等人撰写。vLLM 是虚拟大型语言模型的缩写，是一个活跃的开源库，旨在有效支持大型语言模型 (LLM) 的推理和模型服务。

优点：

vLLM 有效地管理 KV 缓存并处理各种解码算法。

需要考虑的事项：

vLLM 需要进行大量定制才能满足特定需求
在某些情况下，与管理内存相关的开销可能会降低预期的性能提升。

定价：

vLLM 没有公开的定价估计或指示。但是，它表示它是一种为所有人服务的廉价 LLM。

10、OpenLLM

OpenLLM 是一个强大的平台，使开发人员能够利用开源大型语言模型 (LLM) 的功能。它是一种基础工具，可轻松与其他强大的技术集成，包括与 OpenAI 兼容的端点、LlamaIndex、LangChain 和 Transformers Agents。

优点：

OpenLLM 与各种强大的工具无缝集成，例如 OpenAI 兼容端点、LlamaIndex、LangChain 和 Transformers Agents，从而实现多功能 AI 应用程序开发。
它使你能够利用和自定义开源大型语言模型，提供比专有解决方案更大的控制力和灵活性。
OpenLLM 旨在实现可扩展性，使其适用于不同规模的项目，从小型应用程序到大规模部署，并能够根据需要扩展其功能。

11、Auto-GPT

Auto-GPT 是一种先进的 AI 工具，它基于 OpenAI 的 GPT-4 模型的功能，允许自主执行任务而无需不断的用户输入。与以对话模式运行且每次交互都需要用户提示的 ChatGPT 不同，Auto-GPT 可以独立计划、执行和迭代任务。

优点：

它对自动化有益的复杂、多步骤流程很有帮助，例如内容创建、业务自动化或研究。
Auto-GPT 可以将多个步骤串联起来以实现目标，根据中间结果修改其方法，甚至可以与外部工具和 API 交互以收集信息或执行操作。

需要考虑的事情：

Auto-GPT 也没有长期记忆。
昂贵
存在技术问题

定价：

AutoGPT 提供基本、专业和高级计划，起价为每月 19 美元或每年 190 美元，免费计划包括 30 条消息积分和一个聊天机器人。

12、Langdock

Langdock 使开发人员能够轻松地在不同环境中部署、管理和扩展 LLM。Langdock 专注于通过简化与模型部署、监控和优化相关的复杂性来提供构建 AI 驱动应用程序的无缝体验。这使得企业和开发人员更容易在其项目中利用 LLM 的强大功能，而无需广泛的基础设施或专业知识。

优点：

Langdock 通过在欧盟内托管服务器和模型来确保符合 GDPR 并遵守其他数据保护法规。
该平台具有高度可定制性。
它旨在支持多用户协作。

需要考虑的事项：

虽然有可用的 API，但在包括助手和工作流在内的全系列 API 功能完全发布之前，用户可能会遇到限制。
此外，某些功能（例如 GPT-4 Turbo）最初仅限于特定地区，这可能会限制全球可访问性。

定价：

Langdock 仍需要提供此产品或服务的定价信息。

13、NeMO (Nvidia)

NVIDIA NeMo 是一个综合平台，旨在开发自定义生成式 AI 模型，包括大型语言模型 (LLM)，以及跨各种环境的多模态、视觉和语音 AI 应用程序。它通过高级数据管理、最先进的定制、检索增强生成 (RAG) 和增强性能实现企业级模型的交付。NeMo 是 NVIDIA AI Foundry 的一部分，这是一个更广泛的平台和服务，专注于利用企业数据和特定领域的专业知识创建自定义生成式 AI 模型。

优点：

NeMo 利用 NVIDIA 强大的硬件和软件堆栈来提供加速的 AI 性能，显著缩短训练和推理时间。
NeMo 支持跨各种环境的 AI 开发，使其具有多功能性，可适应不同的部署场景，无论是在本地、云端还是边缘。

注意事项：

预训练模型仍有改进空间，因为它仍然无法正确识别单词/发音。它有时是碰运气的。
此外，运行模型需要大量内存。

定价：

NeMo 尚未提供此产品或服务的定价信息。

14、Microsoft Guidance

Microsoft Guidance 是一个库，旨在通过使开发人员能够更精确地管理模型的行为和输出，使开发人员能够更好地控制大型语言模型 (LLM)。

优点：

它允许开发人员创建更复杂和结构化的提示，集成外部数据源，并根据特定规则或逻辑指导模型的响应。
Guidance 对于需要更确定性和更可靠的输出的场景特别有用，例如在企业应用程序中，一致性和准确性至关重要。

需要考虑的事项：

与其他框架相比，集成选项更有限
Microsoft Guidance 的文档并不全面，这会使故障排除和学习更加困难。

15、结束语

选择正确的 LLM 框架对于成功利用 AI 项目中大型语言模型的强大功能至关重要。我们探索的 14 个顶级框架中的每一个——从 Hugging Face Transformers 和 LangChain 等强大而多功能的平台到 LlamaIndex 和 NVIDIA NeMo 等专用工具——都提供了独特的优势和考虑因素。

框架的选择在很大程度上取决于你的特定需求，例如易用性、可扩展性、集成能力以及你想要完成的特定 AI 任务。

随着 AI 格局的不断发展，这些框架将在塑造开发人员和组织如何部署、管理和扩展 AI 解决方案方面发挥关键作用。通过仔细评估每个框架的功能和局限性，你可以确保你的 AI 计划不仅功能强大，而且高效、可扩展且与你的长期目标保持一致。

无论你是在构建复杂的 AI工作流程、增强现有应用程序或探索新的 AI 驱动可能性，选择正确的 LLM 框架将是释放 AI 全部潜力的关键。

原文链接：List of Top 14 LLM Frameworks

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