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Die 15 besten LLMOps-Tools für die Entwicklung von KI-Anwendungen im Jahr 2024
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Wir haben es hinter uns gelassen, große Sprachmodelle (LLMs) zu verbessern und konzentrieren uns jetzt darauf, sie für die Entwicklung von KI-Anwendungen zu nutzen, die Unternehmen helfen. Hier kommen Tools für den Betrieb großer Sprachmodelle (LLMOps) ins Spiel, die den Prozess der Erstellung vollautomatischer Systeme für die Erstellung und den Einsatz von LLM-Lösungen in der Produktion vereinfachen.
In diesem Artikel werden wir verschiedene Tools wie LLM-APIs, Feinabstimmungs-Frameworks, Tools zur Verfolgung von Experimenten, LLM-Integrations-Ökosystem, Vektorsuch-Tools, Model-Serving-Frameworks, Deployment-Plattformen und Observability-Tools betrachten. Jedes Tool ist hervorragend in dem, was es tut, und wurde entwickelt, um spezifische Probleme im Zusammenhang mit LLMs zu lösen.
Was ist LLMOps?
LLMOps ist ein aufstrebender Bereich, der sich auf das operative Management großer Sprachmodelle in Produktionsumgebungen konzentriert. Es handelt sich im Wesentlichen um MLOps (Machine Learning Operations), die auf Sprache und andere multimodale Modelle spezialisiert sind.
Besuche den Kurs Master Large Language Models (LLMs) Concepts, um mehr über LLM-Anwendungen, Trainingsmethoden, ethische Überlegungen und die neueste Forschung zu erfahren.
LLMOps umfasst den gesamten Lebenszyklus großer Sprachmodelle, einschließlich Datensammlung, Modelltraining oder Feinabstimmung, Test und Validierung, Integration, Einsatz, Optimierung, Überwachung und Wartung sowie Zusammenarbeit. Durch die Strukturierung von Projekten und die Automatisierung von Prozessen hilft LLMOps dir, Fehler zu reduzieren und KI-Anwendungen effizient zu skalieren, um sicherzustellen, dass die Modelle robust sind und den realen Anforderungen entsprechen.
Kurz gesagt: LLMOps-Tools helfen dir, ein automatisiertes System aufzubauen, das Daten sammelt, das Modell darauf abstimmt, die Leistung des Modells verfolgt, es mit externen Daten integriert, die KI-App erstellt, sie in der Cloud bereitstellt und die Metriken und die Leistung des Modells in der Produktion beobachtet.
Der Skill Track Developing Large Language Models besteht aus 4 Kursen, die dir dabei helfen, eine solide Grundlage dafür zu schaffen, wie LLM funktionieren und wie du vortrainierte LLMs feinabstimmen kannst.
Jetzt wollen wir uns die besten LLMOps-Tools ansehen, die es heute gibt.
API
Zugriff auf Sprache und Einbettungsmodelle über API-Aufrufe. Du musst das Modell nicht bereitstellen oder den Server warten; du musst nur einen API-Schlüssel bereitstellen und kannst die modernen Modelle nutzen.
1. OpenAI API
OpenAI bietet API-Zugang zu fortgeschrittenen LLM-Modellen wie GPT-4o und o1. Diese Modelle können über ein Python-Paket oder einen CURL-Befehl verwendet werden.
Die API ist eine ideale Lösung für Start-ups, die kein technisches Team haben, das die Modelle feinabstimmen oder in der Produktion einsetzen kann. Es bietet Zugang zu Sprachmodellen, multimodalen Modellen, Funktionsaufrufen, strukturierten Ausgaben und Feinabstimmungsoptionen. Außerdem kannst du Einbettungsmodelle verwenden, um deine eigene Vektordatenbank zu erstellen. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass es ein umfassendes, kostengünstiges KI-Ökosystem bietet.
OpenAI API Schnellstart-Code. Bildquelle: Schnellstart-Tutorial - OpenAI API
2. Anthropische API
Die Anthropic API ist ähnlich wie die OpenAI API und bietet Zugang zu verschiedenen Sprach- und Einbettungsmodellen. Diese Modelle können verwendet werden, um RAG-Anwendungen zu erstellen, Tools zu integrieren, Webseiten abzurufen, Visionsmodelle zu nutzen und KI-Agenten zu entwickeln. Im Laufe der Zeit will Anthropic alle Werkzeuge bereitstellen, die für die Entwicklung und den Einsatz voll funktionsfähiger KI-Anwendungen erforderlich sind.
Wie die OpenAI API enthält sie Sicherheitsvorkehrungen und Bewertungswerkzeuge zur Überwachung der Modellleistung.
Anthropic API Schnellstart-Code. Bildquelle: Ersteinrichtung - Anthropisch
Feinabstimmung
Verwende Python, um die großen Basissprachmodelle an einem benutzerdefinierten Datensatz zu optimieren und den Stil, die Aufgabe und die Funktionalität des Modells an die spezifischen Anforderungen anzupassen.
3. Transformers
Transformers von Hugging Face ist ein bekanntes Framework in der KI-Community und der Industrie. Sie wird häufig für den Zugriff auf Modelle, die Feinabstimmung von LLMs mit begrenzten Ressourcen und das Speichern von Modellen verwendet. Es bietet ein umfassendes Ökosystem für alles, vom Laden der Daten bis zur Auswertung der LLMs.
Mit Transformers kannst du Datensätze und Modelle laden, Daten verarbeiten, Modelle mit benutzerdefinierten Argumenten erstellen, Modelle trainieren und sie in die Cloud übertragen. Später kannst du diese Modelle mit nur wenigen Klicks auf einem Server einsetzen.
Im Kurs Einführung in LLMs in Python erfährst du mehr über die LLM-Landschaft, die Transformer-Architektur, vortrainierte LLMs und wie du LLMs zur Lösung realer Probleme einsetzen kannst.
Transformers Schnellstart-Code. Bildquelle: Schnelle Tour (huggingface.co)
4. Unsloth AI
Unsloth AI ist ein Python-Framework für die Feinabstimmung und den Zugriff auf große Sprachmodelle. Es bietet eine einfache API und eine Leistung, die im Vergleich zu Transformers 2x schneller ist.
Sie baut auf der Transformers-Bibliothek auf und integriert zusätzliche Werkzeuge, um die Feinabstimmung großer Sprachmodelle mit begrenzten Ressourcen zu vereinfachen. Ein herausragendes Merkmal von Unsloth ist die Möglichkeit, Modelle in einem vLLM- und GGUF-kompatiblen Format mit nur einer Zeile Code zu speichern. Dadurch entfällt die Notwendigkeit, Bibliotheken wie llama.cpp
zu installieren und einzurichten, da die Software alles automatisch erledigt.
Unsloth Inference Code. Bildquelle: Schlussfolgerung | Unsloth Dokumentation
Experiment Tracking
Verfolge und bewerte die Modellleistung während des Trainings und vergleiche die Ergebnisse.
5. Gewichte & Verzerrungen
Mit Weights & Biases kannst du die Modellleistung während und nach der Feinabstimmung verfolgen, um die Effektivität zu bewerten. Außerdem unterstützt es die Verfolgung von RAG-Anwendungen und die Überwachung und Fehlersuche bei LLMs.
Die Plattform lässt sich nahtlos mit verschiedenen Frameworks und Tools integrieren, darunter Transformers, LangChain, PyTorch und Keras. Ein entscheidender Vorteil von Weights & Biases ist das stark anpassbare Dashboard, mit dem du Berichte zur Modellbewertung erstellen und verschiedene Modellversionen vergleichen kannst.
Wie du deine Experimente zum maschinellen Lernen mit Weights & Biases strukturierst, protokollierst und analysierst, erfährst du im Tutorial Machine Learning Experimentation: Eine Einführung in Gewichte und Verzerrungen.
LLM-Modell-Metriken. Bildquelle: wandb.ai
LLM-Integration
Integriere das LLM mit externen Datenbanken, privaten Datenbanken und der Websuche. Du kannst sogar die gesamte KI-Anwendung mit diesen Frameworks erstellen und bedienen. Kurz gesagt, diese Tools sind der Schlüssel zum Aufbau komplexer LLM-basierter Anwendungen, die du in der Cloud einsetzen kannst.
6. Langchain
LangChain ist ein beliebtes Tool zur Erstellung von KI-Anwendungen mit LLMs. Mit nur wenigen Zeilen Code kannst du kontextabhängige RAG-Chatbots direkt in Jupyter-Notebooks entwickeln.
LangChain bietet jetzt ein komplettes LLM-Ökosystem:
- Integration: Sie unterstützt die Integration mit verschiedenen KI-APIs, Chatmodellen, Einbettungsmodellen, Dokumentenladern, Vektorspeichern und Tools.
- LangChain: Es verbindet verschiedene Integrationswerkzeuge und LLMs, um KI-Anwendungen zu erstellen.
- LangGraph: Es wurde entwickelt, um zustandsbehaftete Multi-Actor-Anwendungen mit LLMs zu erstellen, indem Schritte als Kanten und Knoten in einem Graphen modelliert werden.
- LangGraph Cloud und LangSmith: Mit diesen kommerziellen Produkten kannst du Managed Services nutzen, um LLM-basierte Anwendungen zu erstellen und einzusetzen.
LangChain vereinfacht die Entwicklung von LLM-gestützten Anwendungen, indem es Werkzeuge, Komponenten und Schnittstellen bereitstellt, die den Prozess rationalisieren.
Schließe den Kurs LLM-Anwendungen mit LangChain entwickeln ab, um zu verstehen, wie man KI-gestützte Anwendungen mit LLMs, Prompts, Ketten und Agenten in LangChain erstellt.
Das LangChain-Ökosystem. Bildquelle: Einführung | 🦜️🔗 LangChain
7. LlamaIndex
LlamaIndex ist ähnlich wie LangChain, bietet aber einen einfacheren Ansatz zur Erstellung von RAG-Anwendungen. Mit nur ein paar Zeilen Code kannst du RAG-Anwendungen mit Geschichte erstellen.
LlamaIndex bietet umfassende API- und Vektorspeicher-Integrationen, die die Entwicklung komplexer, moderner LLM-Anwendungen ermöglichen. Außerdem gibt es einen verwalteten Dienst namens LlamaCloud, der das einfache Hosting von KI-Anwendungen ermöglicht.
Lerne, wie du private und domänenspezifische Daten in natürlicher Sprache erfassen, verwalten und abrufen kannst, indem du dem LlamaIndex folgst: Ein Daten-Framework für die auf Large Language Models (LLMs) basierenden Anwendungen tutorial.
LlamaIndex advance RAG guide. Bildquelle: Fortgeschrittenes RAG mit LlamaParse - LlamaIndex
Vektorsuche
Vektorsuchwerkzeuge bieten robuste Speicher- und Abruffunktionen, die für den Aufbau von Retrieval-Augmented Generation (RAG) Anwendungen unerlässlich sind. Mit diesen Tools können verschiedene Datentypen wie Text, Bilder und Audio in Einbettungen umgewandelt werden, die dann in Vektordatenbanken gespeichert werden.
8. Chroma
Chroma ist eine KI-native Open-Source-Vektordatenbank. Sie macht es einfach, LLM-Apps zu erstellen, da Wissen, Fakten und Fähigkeiten leicht integriert werden können.
Wenn du eine einfache RAG-Anwendung erstellen willst, die es dir ermöglicht, deine Dokumente als Einbettungen zu speichern und sie dann abzurufen, um sie mit Prompts zu kombinieren, um dem Sprachmodell mehr Kontext zu geben, brauchst du LangChain nicht. Alles, was du brauchst, ist eine Chroma DB, um die Dokumente zu speichern und abzurufen.
Chroma DB diagram. Bildquelle: Chroma Docs (trychroma.com)
9. Qdrant
Qdrant ist eine beliebte Open-Source-Vektordatenbank und Ähnlichkeitssuchmaschine, die hochdimensionale Vektoren verarbeitet. Sie bietet lokale, cloudbasierte und hybride Lösungen und ist damit vielseitig für verschiedene Einsatzanforderungen geeignet.
Qdrant ist besonders effektiv in Anwendungen wie Retrieval-Augmented Generation, Anomalieerkennung, erweiterte Suche und Empfehlungssysteme. Die robuste API ermöglicht die einfache Integration und Verwaltung von Textdaten und ist damit ein leistungsstarkes Werkzeug für Entwickler, die vektorbasierte Suchfunktionen implementieren möchten.
Schau dir die 5 besten Vektordatenbanken für deinen speziellen Anwendungsfall an. Sie bieten eine einfache API und schnelle Leistung.
Beispiel für die ersten Schritte mit Qdrant. Bildquelle: Lokaler Schnellstart - Qdrant
Serving
Eine wesentliche Komponente für deine Anwendung ist eine durchsatzstarke Inferenz- und Serving-Engine für LLMs, die mit einer breiten Palette von Rechenressourcen kompatibel ist, darunter GPUs, TPUs, XPUs und mehr. Diese Tools sind auch mit OpenAI-kompatiblen Servern kompatibel, so dass du über die API von OpenAI nahtlos auf das servierte Modell zugreifen kannst.
10. vLLM
vLLM ist eine robuste Open-Source-Bibliothek, die für die effiziente Inferenz und Bedienung großer Sprachmodelle entwickelt wurde. Die Herausforderungen beim Einsatz von LLMs, wie z.B. der hohe Speicherverbrauch und die hohen Rechenkosten, werden durch innovative Speicherverwaltungstechniken und dynamische Batching-Strategien bewältigt.
Eine der besten Funktionen von vLLM ist der PagedAttention-Algorithmus, der den Durchsatz deutlich erhöht und die Speicherverschwendung reduziert. Er bietet einen bis zu 24-mal höheren Durchsatz als traditionelle Lösungen wie Hugging Face Transformers.
vLLM Schnellstart-Beispiel. Bildquelle: Quickstart — vLLM
11. BentoML
BentoML ist eine Python-Bibliothek zum Erstellen und Bedienen von LLMs und bietet mehr Anpassungsmöglichkeiten für die Entwicklung von KI-Anwendungen als vLLM. Dazu gehört auch BentoCloud, ein verwalteter Dienst, der eine einfache Bereitstellung und Überwachung von Modellen in der Cloud ermöglicht und für den Einstieg kostenlos ist.
BentoML automatisiert viele komplexe Schritte bei der Modellbereitstellung und verkürzt so die Zeit, die benötigt wird, um Modelle von der Entwicklung in die Produktion zu überführen, erheblich.
BentoML-Schnellstart-Code. Bildquelle: Schnellstart - BentoML
Einsatz
Du kannst dein LLM entweder direkt in der Cloud einsetzen oder eine integrierte KI-Anwendung erstellen und diese dann einsetzen. Dafür kannst du dich für jeden großen Cloud-Service-Anbieter entscheiden. Die folgenden Tools wurden jedoch speziell für LLMs und den Einsatz von KI entwickelt und bieten eine einfachere und effizientere Einsatzmöglichkeit.
12. Inferenz Endpunkte
Wenn du ein Fan des Hugging Face Ökosystems bist, wirst du die Hugging Face Inference Endpoints lieben. Mit diesem Bereitstellungsdienst kannst du jedes Modell aus dem Hugging Face Model Hub, auch private Modelle, für die Produktion bereitstellen. Wähle einfach deinen Cloud-Service-Anbieter und den Computertyp aus, und innerhalb weniger Minuten ist dein Modell einsatzbereit.
Inference Endpoints verfügt über ein spezielles Dashboard, mit dem du Endpunkte erstellen und Modelle in der Produktion überwachen kannst und das eine sichere und effiziente Lösung für den Einsatz von Machine Learning-Modellen darstellt.
Einsetzen eines Modells mit dem Endpunkt "Hugging Face Inference". Bildquelle: Einen Endpunkt erstellen (huggingface.co)
13. Anyscale
Anyscale verwendet Ray Serve im Backend, um schnelle und durchsatzstarke Modellinferenzen zu ermöglichen. Als vollständig verwaltete, skalierbare Rechenplattform ermöglicht Anyscale das Laden von Daten, das Trainieren von Modellen, die Auswertung und Bereitstellung von Modellen, die Verwaltung von Diensten, die Überwachung von Modellen und die Kontrolle des Zugriffs. Es ist eine End-to-End-MLOps-Plattform, die auf dem Open-Source-Ökosystem von Ray aufbaut und den gesamten Lebenszyklus von KI-Anwendungen vereinfacht.
Arbeitsbereich in beliebiger Größe. Bildquelle: Unified Compute Platform für KI & Python Apps | Anyscale
Beobachtbarkeit
Sobald deine LLMs eingesetzt sind, ist die Überwachung ihrer Leistung in der Produktion entscheidend. Observability-Tools verfolgen dein Modell automatisch in der Cloud und warnen dich, wenn die Leistung deutlich abnimmt.
14. Offensichtlich
Evidently ist ein Open-Source-ML- und MLOps-Beobachtungsrahmen. Sie ermöglicht es dir, ML-Anwendungen und Datenpipelines zu bewerten, zu testen und zu überwachen. Sie unterstützt sowohl allgemeine Vorhersagemodelle als auch generative KI-Anwendungen.
Mit über 100 integrierten Metriken ermöglicht es die Erkennung von Datendrifts und die Bewertung von ML-Modellen. Sie kann auch Daten- und Modellbewertungsberichte, automatisierte Testsuiten und Dashboards zur Modellüberwachung erstellen.
Offensichtlich eine Modellüberwachung. Bildquelle: evidentlyai.com
15. Fiddler AI
Fiddler AI ist eine KI-Beobachtungsplattform, die LLM-Modelle, generative Bildmodelle und allgemeine KI-Anwendungen überwacht, erklärt, analysiert und verbessert. Sie erkennt und löst Modelldrift, Ausreißer und Datenintegritätsprobleme durch Echtzeitwarnungen und erklärbare KI-gestützte Fehlersuche, die den Teams hilft, Probleme zu erkennen und zu lösen, sobald sie auftreten.
Fiddler AI Observability Diagramm. Bildquelle: LLM Beobachtbarkeit | Fiddler AI
Jetzt, wo du die verschiedenen LLMOPs-Tools kennengelernt hast, ist es an der Zeit, ein LLM-Projekt aus der Liste der 12 LLM-Projekte für alle Niveaustufen-Blogbeiträge zu erstellen.
Fazit
Das Feld der LLMOps ist noch in der Entwicklung, und es gibt viel Lärm im Bereich der KI. In diesem Artikel haben wir uns die 15 besten LLMOps-Tools angeschaut, die in diesem Bereich führend sind.
Wir haben zwar wichtige und beliebte Tools für die Entwicklung, Bewertung und Bereitstellung von KI-Anwendungen in der Cloud behandelt, aber viele Kategorien wurden noch nicht angesprochen. Dazu gehören Tools für maschinelles Lernen, CI/CD, Workflow-Orchestrierung, Modell- und Datenversionierung, Docker, Kubernetes und mehr. Du kannst mehr über diese Kategorien erfahren, wenn du den Blogbeitrag 25 Top MLOps Tools You Need to Know in 2024 liest.
Wenn du neu bei LLMOps bist, ist es sehr empfehlenswert, mit der OpenAI API zu beginnen und ein Minimum Viable Product zu bauen!
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FAQs
Kann ich mehrere LLMOps-Tools zusammen in einem Projekt verwenden, oder sollte ich mich auf eines beschränken?
Ja, du kannst mehrere LLMOps-Tools zusammen verwenden, da sie oft verschiedene Aspekte des KI-Lebenszyklus abdecken. Du könntest zum Beispiel eine API für den Zugriff auf Sprachmodelle (wie OpenAI API), ein Feinabstimmungs-Framework (wie Transformers) und ein Serving-Tool (wie BentoML) für dasselbe Projekt verwenden. Die Integration ergänzender Tools kann helfen, Arbeitsabläufe zu optimieren.
Wie entscheide ich, welches LLMOps-Tool ich für mein Projekt verwende?
Das hängt von deinen spezifischen Bedürfnissen ab. Wenn du ganz neu anfängst und einfachen Zugang zu Modellen haben willst, ist eine API wie OpenAI vielleicht ideal. Für fortgeschrittene Benutzer sind Feinabstimmungsmodelle wie Transformers oder Unsloth AI eine gute Wahl. Berücksichtige bei der Auswahl der Tools deine Projektziele, dein technisches Know-how und die Anforderungen an die Skalierbarkeit.
Welche Fähigkeiten brauche ich, um LLMOps-Tools effektiv zu nutzen?
Du brauchst ein gutes Verständnis für große Sprachmodelle, Python-Programmierung und eine grundlegende Cloud-Infrastruktur. Vertrautheit mit Frameworks wie PyTorch oder Hugging Face kann ebenfalls hilfreich sein, vor allem wenn du vorhast, Modelle zu verfeinern oder komplexe KI-Anwendungen zu entwickeln.
Gibt es bei der Verwendung von LLMOps-Tools irgendwelche Kostenüberlegungen?
Viele LLMOps-Tools bieten kostenlose Tiers oder Open-Source-Optionen an, aber die Kosten können je nach Nutzung steigen, insbesondere für API-Aufrufe, Cloud-Einsätze oder verwaltete Dienste. Prüfe die Preismodelle und wähle das beste Tool für dein Budget und deine Projektgröße.
Wie überwache ich die Leistung meiner eingesetzten KI-Modelle?
Tools wie Evidently und Fiddler AI sind für die Überwachung und Beobachtung von Modellen konzipiert. Sie ermöglichen es dir, Leistungskennzahlen zu verfolgen, Datendrift zu erkennen und Warnungen zu erhalten, wenn die Genauigkeit deines Modells abnimmt. Mit diesen Tools kannst du sicherstellen, dass deine eingesetzten Modelle auch in der Produktion effektiv funktionieren.
Als zertifizierter Data Scientist ist es meine Leidenschaft, modernste Technologien zu nutzen, um innovative Machine Learning-Anwendungen zu entwickeln. Mit meinem fundierten Hintergrund in den Bereichen Spracherkennung, Datenanalyse und Reporting, MLOps, KI und NLP habe ich meine Fähigkeiten bei der Entwicklung intelligenter Systeme verfeinert, die wirklich etwas bewirken können. Neben meinem technischen Fachwissen bin ich auch ein geschickter Kommunikator mit dem Talent, komplexe Konzepte in eine klare und prägnante Sprache zu fassen. Das hat dazu geführt, dass ich ein gefragter Blogger zum Thema Datenwissenschaft geworden bin und meine Erkenntnisse und Erfahrungen mit einer wachsenden Gemeinschaft von Datenexperten teile. Zurzeit konzentriere ich mich auf die Erstellung und Bearbeitung von Inhalten und arbeite mit großen Sprachmodellen, um aussagekräftige und ansprechende Inhalte zu entwickeln, die sowohl Unternehmen als auch Privatpersonen helfen, das Beste aus ihren Daten zu machen.
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