9 meilleures plateformes Open Source LLMOps 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 plateformes LLMOps et vous fournir des éclaircissements sur les outils cruciaux proposés pour tester, améliorer et déployer des LLM.

Les plates-formes présentées dans cette liste importante jouent un rôle central dans la libération de tout le potentiel des modèles linguistiques, en présentant des solutions innovantes pour le développement et la gestion.

Des organisations réputées telles que Google, OpenAI et Microsoft exploitent les plates-formes LLMOps pour garantir des tests approfondis, un perfectionnement continu et un déploiement efficace de leurs modèles de langage, aboutissant à des résultats fiables et précis.

Reconnaissant que LLMOps peut être nouveau pour beaucoup, commençons par acquérir une compréhension de base 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 des processus pour former, tester et maintenir ces modèles, garantissant ainsi leur bon fonctionnement et leur précision au fil du temps.

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

Et enfin, j'aimerais que vous compreniez ce qu'est la plateforme LLMOps car elle vous fournira une clarté précise, et avancer sur cette voie vous donnera certainement un bon résultat après l'avoir lu. 

La plateforme LLMOps favorise la collaboration entre les scientifiques et les ingénieurs des données, facilitant 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 automatise les opérations, la synchronisation et la surveillance tout au long du cycle de vie du ML.

Comment fonctionne LLMOps ?  

Les plates-formes LLMOps simplifient l'ensemble du cycle de vie des modèles de langage. Ils centralisent la préparation des données, permettent l'expérimentation et permettent d'affiner des tâches spécifiques. Ces plates-formes facilitent également un déploiement fluide, une surveillance continue et une transition transparente des versions. 

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 une version détaillée des avantages offerts par LLMOps :

• L’efficacité : Les plates-formes LLMOps optimisent le cycle complet de développement, de test et de déploiement de modèles de langage, ce qui entraîne des économies de temps et d'efforts.
• Collaboration: Ces plates-formes favorisent une coopération transparente entre les scientifiques des données, les ingénieurs et les parties prenantes, favorisant ainsi un travail d'équipe efficace.
• Exactitude : LLMOps maintient et améliore la précision des modèles au fil du temps en surveillant et en affinant continuellement les modèles.
• Automation: LLMOps automatise plusieurs tâches, notamment le prétraitement et la surveillance des données, réduisant ainsi le besoin d'intervention manuelle.
• Évolutivité: En faisant évoluer efficacement les modèles, les plates-formes LLMOps peuvent facilement s'adapter à des charges de travail ou à des demandes accrues.
• Facilité de déploiement : Les LLMOps garantissent que les modèles sont intégrés en douceur dans les applications ou les systèmes, minimisant ainsi les défis liés 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 plateformes. Cette liste est un guide de Geekflare, mais la décision de choisir celle qui vous convient le mieux, en fonction de vos exigences et de vos besoins, est entre vos mains.

Dify

Êtes-vous intrigué par les progrès rapides des technologies LLM comme GPT-4 et enthousiasmé par leur potentiel pratique ? Difier est conçu pour répondre à vos besoins. Il permet aux développeurs, et même à ceux qui ne disposent pas d'une solide expérience technique, de créer rapidement des applications utiles à l'aide de modèles de langage étendus. Ces applications ne sont pas seulement conviviales ; ils sont prêts à être améliorés en permanence.

Principales caractéristiques:

• Plateforme LLMOps conviviale: Développez sans effort des applications d'IA à l'aide de GPT-4 et gérez-les visuellement.
• IA contextuelle avec vos données : Utiliser des documents, du contenu Web ou Notion notes comme contexte d’IA. Dify gère le prétraitement et bien 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 création fluide de l'IA.
• Modèles prêts à l'emploi: Choisissez parmi des modèles de dialogue et de génération de texte, prêts à être personnalisés 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 plate-forme open source de bout en bout conçue pour rationaliser le processus de mise en production d'applications complexes de modèle de langage large (applications LLM).

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

Principales caractéristiques:

• Exploration des paramètres: Spécifiez les paramètres de votre application directement dans votre code et expérimentez-les sans effort via une plateforme Web intuitive.
• Évaluation de la performance: évaluez l'efficacité de votre application sur des ensembles de tests à l'aide de diverses méthodologies telles que la correspondance exacte, AI Critic, l'évaluation humaine, etc.
• Cadre de test: Créez des ensembles de tests sans effort à l'aide de l'interface utilisateur, que ce soit en téléchargeant des CSV ou en vous connectant de manière transparente à vos données via notre API.
• Environnement collaboratif: Favorisez le travail d'équipe en partageant votre candidature avec des collaborateurs et en sollicitant leurs commentaires et leurs idées.
• Déploiement sans effort: lancez votre application en tant qu'API en un seul clic, rationalisant ainsi le processus de déploiement.

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 évaluer systématiquement vos applications LLM et à faciliter le déploiement de votre application en un clic.

Phoenix

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, de la dérive et de la qualité des données, le tout sans le fardeau des configurations complexes. 

En tant que bibliothèque Python d'avant-garde centrée sur les notebooks, Phoenix exploite la puissance des intégrations pour découvrir les subtilités cachées des modèles LLM, CV, NLP et tabulaires. Élevez vos modèles grâce aux capacités inégalées que Phoenix apporte.

Principales caractéristiques:

• Enquête sur la dérive embarquée: Plongez dans les nuages ​​de points UMAP lors d'instances de distance euclidienne importante et identifiez les clusters de dérive.
• Analyse de dérive et de performances via le clustering: Déconstruisez vos données en clusters de dérive significative ou de performances médiocres via HDBSCAN.
• Analyse exploratoire des données basée sur UMAP: ombragez vos nuages ​​de points UMAP en fonction des attributs, de la dérive et des performances de votre modèle, dévoilant ainsi les segments problématiques.

LangKit

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

La force motrice derrière la création de LangKit vient de la prise de conscience que la transformation de modèles de langage, y compris les LLM, en production comporte divers risques. Les innombrables combinaisons potentielles d’entrées, conduisant à des résultats tout aussi nombreux, 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: Évaluez la lisibilité, la complexité et les 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 encore les choses 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, etc. – en utilisant un package léger au format OpenAI. 

Ce package rationalise le processus d'appel des points de terminaison d'API de fournisseurs tels qu'OpenAI, Azure, Cohere et Anthropic. Il traduit les entrées vers les points de terminaison et d'intégration du fournisseur concerné, garantissant ainsi 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 les points de terminaison OpenAI, Azure, Cohere, Anthropic et 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.

De plus, le package comprend 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.

LLM-App

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 accélérer 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: Le processus de création de requêtes de la bibliothèque gère efficacement les sessions utilisateur, garantissant des interactions transparentes.

Cet atout exceptionnel vous permet de fournir des réponses instantanées qui reflètent les interactions humaines lorsque vous répondez aux requêtes des utilisateurs. Il accomplit cet exploit remarquable en s'appuyant efficacement sur les dernières informations dissimulées dans vos sources de données.

LLMFlows

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 des relations complexes entre les invites et les appels LLM.

Les créateurs de LLMFlows ont imaginé une API explicite qui permet aux utilisateurs de créer un code propre et compréhensible. Cette API rationalise la création d'interactions LLM complexes, 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 les flux asynchrones 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.
• Maintenez un contrôle et une surveillance complets sur les applications basées sur LLM avec des rappels, offrant une surveillance et une visibilité complètes sur les processus d'exécution.

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

Promptfoo

Accélérez les évaluations grâce à la mise en cache et aux tests simultanés à l'aide de promptfoo. Il fournit une interface de ligne de commande (CLI) et une bibliothèque, permettant l'évaluation de la qualité de sortie LLM.

Principales caractéristiques:

• Fiabilité testée au combat : Promptfoo a été méticuleusement conçu pour évaluer et améliorer les applications LLM destinées 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 processus.
• Flexibilité linguistique : Que vous utilisiez Python, Javascript ou tout autre langage, promptfoo s'adapte à vos préférences.

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 disposer d'un outil qui vous permet de créer des pipelines d'apprentissage automatique prêts à être utilisés dans le monde réel, quelle que soit la complexité de votre projet.

ZenML sépare les éléments techniques du code, ce qui facilite la collaboration entre les développeurs, les data scientists, 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 transfert de tâches et plus de clarté 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 chaque plateforme présente une clé distincte capable de débloquer vos aspirations en matière d’IA. Votre sélection a le pouvoir de façonner votre chemin, alors choisissez judicieusement !

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