15个顶级LLMOps工具

TOOL Oct 29, 2024

我们已经不再局限于改进大型语言模型 (LLM)，而是专注于使用它们来创建有助于企业的 AI 应用程序。这就是大型语言模型操作 (LLMOps) 工具发挥作用的地方，它简化了创建完全自动化系统的过程，用于构建和部署 LLM 解决方案投入生产。

在本文中，我们将介绍不同的工具，如 LLM API、微调框架、实验跟踪工具、LLM 集成生态系统、向量搜索工具、模型服务框架、部署平台和可观察性工具。每种工具都各有特色，旨在解决与 LLM 相关的特定问题。

1、什么是 LLMOps？

LLMOps 是一个新兴领域，专注于生产环境中大型语言模型的运营管理。它本质上是专门针对语言和其他多模态模型的 MLOps（机器学习操作）。

LLMOps 涵盖大型语言模型的整个生命周期，包括数据收集、模型训练或微调、测试和验证、集成、部署、优化、监控和维护以及协作。通过构建项目和自动化流程，LLMOps 可帮助你减少错误并有效扩展 AI 应用程序，确保模型稳健并能够满足实际需求。

简而言之，LLMOps 工具可帮助你构建一个自动化系统，该系统可收集数据、在其上微调模型、跟踪模型的性能、将其与外部数据集成、创建 AI 应用程序、将其部署到云端，并观察模型在生产中的指标和性能。

现在，让我们探索当今可用的顶级 LLMOps 工具。

API。使用 API 调用访问语言和嵌入模型。你不必部署模型或维护服务器；只需提供 API 密钥并开始使用最先进的模型。

1、OpenAI API

OpenAI 提供对 GPT-4o 和 o1 等高级 LLM 模型的 API 访问。这些模型可以通过 Python 包或 CURL 命令使用。

对于没有技术团队的初创公司来说，API 是微调或在生产中部署模型的理想解决方案。它提供对语言模型、多模态模型、函数调用、结构化输出和微调选项的访问。此外，你可以使用嵌入模型来创建自己的向量数据库。总之，它提供了一个全面、低成本的 AI 生态系统。

2、Anthropic API

Anthropic API 与 OpenAI API 类似，提供对各种语言和嵌入模型的访问。这些模型可用于创建 RAG 应用程序、集成工具、检索网页、利用视觉模型和开发 AI 代理。随着时间的推移，Anthropic 旨在提供构建和部署功能齐全的 AI 应用程序所需的所有工具。

与 OpenAI API 一样，它包括安全保障措施和用于监控模型性能的评估工具。

微调。使用 Python，在自定义数据集上微调基础大型语言模型，以调整模型的风格、任务和功能以满足特定要求。

3、Transformers

Hugging Face 的 Transformers 是 AI 社区和行业中一个著名的框架。它被广泛用于访问模型、使用有限资源微调 LLM 以及保存模型。它为从数据加载到评估 LLM 的所有方面提供了全面的生态系统。

使用 Transformers，你可以加载数据集和模型、处理数据、使用自定义参数构建模型、训练模型并将其推送到云端。稍后，你只需单击几下即可将这些模型部署到服务器上。

4、Unsloth AI

Unsloth AI 是一个用于微调和访问大型语言模型的 Python 框架。它提供了一个简单的 API 和性能，与 Transformers 相比快 2 倍。

它建立在 Transformers 库之上，集成了其他工具，以简化有限资源下大型语言模型的微调。Unsloth 的一个突出特点是能够仅用一行代码以 vLLM 和 GGUF 兼容格式保存模型，无需安装和设置 llama.cpp 等库，因为它会自动处理所有事情。

实验跟踪。在训练期间跟踪和评估模型性能并比较结果。

5、Weights & Bias

Weights & Bias允许你在微调期间和微调后跟踪模型性能以评估有效性。它还支持跟踪 RAG 应用程序以及监控和调试 LLM。

该平台与各种框架和工具无缝集成，包括 Transformers、LangChain、PyTorch 和 Keras。使用 Weights & Biases 的一个关键优势是其高度可定制的仪表板，使您能够创建模型评估报告并比较不同的模型版本。

LLM 集成。将 LLM 与外部数据库、私有数据库和网络搜索集成。你甚至可以使用这些框架创建和服务整个 AI 应用程序。简而言之，这些工具是构建可在云上部署的复杂 LLM 应用程序的关键。

6、Langchain

LangChain 是一种使用 LLM 创建 AI 应用程序的流行工具。只需几行代码，你就可以直接在 Jupyter 笔记本中开发上下文感知的 RAG 聊天机器人。

LangChain 现在提供完整的 LLM 生态系统：

Integration：它支持与各种 AI API、聊天模型、嵌入模型、文档加载器、向量存储和工具的集成。
LangChain：它协调各种集成工具和 LLM 来构建 AI 应用程序。
LangGraph：它旨在通过将步骤建模为图中的边和节点来使用 LLM 构建有状态的多参与者应用程序。
LangGraph Cloud 和 LangSmith：这些商业产品允许你使用托管服务来构建和部署基于 LLM 的应用程序。

LangChain 通过提供简化流程的工具、组件和接口来简化 LLM 支持的应用程序的开发。

7、LlamaIndex

LlamaIndex 与 LangChain 类似，但提供了一种更简单的构建 RAG 应用程序的方法。只需几行代码，你就可以创建具有历史记录的 RAG 应用程序。

LlamaIndex 提供全面的 API 和向量存储集成，支持开发复杂、最先进的 LLM 应用程序。它还具有一项名为 LlamaCloud 的托管服务，可轻松托管 AI 应用程序。

向量搜索。向量搜索工具提供强大的存储和检索功能，这对于构建检索增强生成 (RAG) 应用程序至关重要。这些工具允许将各种数据类型（例如文本、图像和音频）转换为嵌入，然后将其存储在向量数据库中。

8、Chroma

Chroma 是一个 AI 原生开源向量数据库。它允许轻松集成知识、事实和技能，从而轻松构建 LLM 应用程序。

如果你想创建一个基本的 RAG 应用程序，允许你将文档存储为嵌入，然后检索它们以与提示相结合，以便为语言模型提供更多上下文，则你不需要 LangChain，只需要一个 Chroma DB 来保存和检索文档。

9、Qdrant

Qdrant 是一种流行的开源向量数据库和相似性搜索引擎，可处理高维向量。它提供本地、云和混合解决方案，可满足各种部署需求。

Qdrant 在检索增强生成、异常检测、高级搜索和推荐系统等应用中特别有效。其强大的 API 可轻松集成和管理文本数据，使其成为希望实现基于向量的搜索功能的开发人员的强大工具。

服务。你的应用程序的一个基本组件是 LLM 的高吞吐量推理和服务引擎，它与各种计算资源兼容，包括 GPU、TPU、XPU 等。这些工具还与 OpenAI 兼容的服务器兼容，允许你使用 OpenAI 的 API 无缝访问所服务的模型。

10、vLLM

vLLM 是一个强大的开源库，旨在实现高效的大型语言模型推理和服务。它使用创新的内存管理技术和动态批处理策略解决了部署 LLM 的挑战，例如高内存消耗和计算成本。

vLLM 的最佳功能之一是其 PagedAttention 算法，该算法可显着提高吞吐量并减少内存浪费。它提供的吞吐量比 Hugging Face Transformers 等传统解决方案高出 24 倍。

11、BentoML

BentoML 是一个用于构建和提供 LLM 的 Python 库，与 vLLM 相比，它为开发 AI 应用程序提供了更多的自定义选项。它包括 BentoCloud，这是一项托管服务，允许在云中轻松部署和监控模型，并提供免费套餐供您开始使用。

BentoML 自动化了模型部署中的许多复杂步骤，大大减少了将模型从开发过渡到生产所需的时间。

部署。你可以将 LLM 直接部署到云中，也可以创建集成的 AI 应用程序，然后进行部署。为此，你可以选择任何主要的云服务提供商。但是，以下工具是专门为 LLM 和 AI 部署构建的，可提供更简单、更高效的部署功能。

12、HF推理端点

如果你是 Hugging Face 生态系统的粉丝，那么你会喜欢 Hugging Face 推理端点。此部署服务允许你从 Hugging Face 模型中心提供任何模型（包括私有模型）以供生产使用。只需选择你的云服务提供商和计算机器类型，几分钟内，你的模型即可使用。

推理端点有一个专用的仪表板，可让你在生产中创建端点和监控模型，为部署机器学习模型提供安全高效的解决方案。

13、Anyscale

Anyscale 在后端使用 Ray Serve 来提供快速且高吞吐量的模型推理。作为一个完全托管的可扩展计算平台，Anyscale 允许你加载数据、训练模型、评估和服务模型、管理服务、监控模型和控制访问。它是一个基于 Ray 开源生态系统构建的端到端 MLOps 平台，简化了整个 AI 应用程序生命周期。