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Las 15 mejores herramientas LLMOps para crear aplicaciones de IA en 2024

Explora las principales herramientas LLMOps que simplifican el proceso de creación, despliegue y gestión de grandes aplicaciones de IA basadas en modelos lingüísticos. Tanto si estás ajustando modelos como supervisando su rendimiento en producción, estas herramientas pueden ayudarte a optimizar tus flujos de trabajo.
Actualizado 22 oct 2024  · 14 min de lectura

Top 15 LLMOPs Herramientas imagen característica

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Hemos dejado atrás la mejora de los grandes modelos lingüísticos (LLM) y ahora nos centramos en utilizarlos para crear aplicaciones de IA que ayuden a las empresas. Aquí es donde entran en juego las herramientas de operaciones de grandes modelos lingüísticos (LLMOps), que simplifican el proceso de creación de sistemas totalmente automatizados para construir y desplegar soluciones LLM en producción.

En este artículo, examinaremos diferentes herramientas como las API LLM, los marcos de ajuste, las herramientas de seguimiento de experimentos, el ecosistema de integración LLM, las herramientas de búsqueda de vectores, el marco de servicio de modelos, las plataformas de despliegue y las herramientas de observabilidad. Cada herramienta es excelente en lo que hace y está diseñada para resolver problemas específicos relacionados con los LLM.

¿Qué es el LLMOps?

LLMOps es un campo emergente que se centra en la gestión operativa de grandes modelos lingüísticos en entornos de producción. Se trata esencialmente de MLOps (operaciones de aprendizaje automático) especializadas para el lenguaje y otros modelos multimodales.

Realiza el curso de Maestría en Conceptos de Modelos de Grandes Lenguajes (LLMs ) para conocer las aplicaciones de los LLMs, las metodologías de entrenamiento, las consideraciones éticas y las últimas investigaciones.

LLMOps abarca todo el ciclo de vida de los grandes modelos lingüísticos, incluida la recopilación de datos, el entrenamiento o ajuste fino del modelo, las pruebas y la validación, la integración, el despliegue, la optimización, la supervisión y el mantenimiento, y la colaboración. Al estructurar los proyectos y automatizar los procesos, LLMOps te ayuda a reducir los errores y a escalar eficazmente las aplicaciones de IA, garantizando que los modelos sean sólidos y capaces de satisfacer las demandas del mundo real.

En resumen, las herramientas LLMOps te ayudan a construir un sistema automatizado que recopila datos, afina el modelo sobre ellos, hace un seguimiento del rendimiento del modelo, lo integra con datos externos, crea la aplicación de IA, la despliega en la nube y observa las métricas y el rendimiento del modelo en producción.

La asignatura de Desarrollo de Grandes Modelos Lingüísticos consta de 4 cursos que te ayudarán a construir una base sólida sobre cómo funcionan los LLM y cómo puedes afinar los LLM preentrenados.

Ahora, exploremos las principales herramientas LLMOps disponibles en la actualidad.

API

Accede al lenguaje y a los modelos de incrustación mediante llamadas a la API. No tienes que desplegar el modelo ni mantener el servidor; sólo tienes que proporcionar una clave API y empezar a utilizar los modelos de última generación.

1. OpenAI API

OpenAI ofrece acceso API a modelos LLM avanzados como GPT-4o y o1. Estos modelos pueden utilizarse mediante un paquete Python o un comando CURL. 

La API es una solución ideal para las startups que no disponen de un equipo técnico para afinar o desplegar modelos en producción. Proporciona acceso a modelos lingüísticos, modelos multimodales, llamada a funciones, salidas estructuradas y opciones de ajuste fino. Además, puedes utilizar modelos de incrustación para crear tu propia base de datos vectorial. En resumen, ofrece un ecosistema de IA completo y de bajo coste.

Aprende a utilizar la API Python de OpenAI para acceder a los LLM más avanzados siguiendo el Tutorial de la API GPT-4o de : Introducción a la API de OpenAI

Código de inicio rápido de la API OpenAI

Código de inicio rápido de la API OpenAI. Fuente de la imagen: Tutorial de inicio rápido - API OpenAI

2. API Antrópica

La API Antrópica es similar a la API OpenAI, y ofrece acceso a varios modelos de lenguaje e incrustación. Estos modelos pueden utilizarse para crear aplicaciones RAG, integrar herramientas, recuperar páginas web, utilizar modelos de visión y desarrollar agentes de IA. Con el tiempo, Anthropic pretende proporcionar todas las herramientas necesarias para crear y desplegar aplicaciones de IA totalmente funcionales. 

Al igual que la API OpenAI, incluye salvaguardas para la seguridad y herramientas de evaluación para controlar el rendimiento del modelo.

Aprende a utilizar la API Claude para acceder a los LLM de mayor rendimiento siguiendo el Tutorial de la API Claude Sonnet 3.5 de : Primeros pasos con la API de Anthropic.

Código de inicio rápido de la API antrópica

Código de inicio rápido de la API antrópica. Fuente de la imagen: Configuración inicial - Antrópico

Ajuste fino

Utilizando Python, afina los grandes modelos lingüísticos de base en un conjunto de datos personalizado para adaptar el estilo, la tarea y la funcionalidad del modelo para satisfacer requisitos específicos.

3. Transformers

Transformers de Hugging Face es un marco muy conocido en la comunidad y la industria de la IA. Se utiliza mucho para acceder a los modelos, afinar los LLM con recursos limitados y guardar los modelos. Ofrece un ecosistema completo para todo, desde la carga de datos hasta la evaluación de los LLM. 

Con los Transformadores, puedes cargar conjuntos de datos y modelos, procesar datos, construir modelos con argumentos personalizados, entrenar modelos y enviarlos a la nube. Después, puedes desplegar estos modelos en un servidor con sólo unos clics.

Sigue el curso Introducción a los LLM en Python para conocer el panorama de los LLM, la arquitectura de los transformadores, los LLM preentrenados y cómo integrar los LLM para resolver problemas del mundo real.

Código de inicio rápido de Transformers

Código de inicio rápido de Transformers. Fuente de la imagen: Visita rápida (huggingface.co)

4. Unsloth AI

Unsloth AI es un marco en Python para afinar y acceder a grandes modelos lingüísticos. Ofrece una API sencilla y un rendimiento que es 2 veces más rápido en comparación con los Transformers. 

Construido sobre la biblioteca Transformers, integra herramientas adicionales para simplificar el ajuste fino de grandes modelos lingüísticos con recursos limitados. Una característica destacada de Unsloth es la capacidad de guardar modelos en formato compatible con vLLM y GGUF con sólo una línea de código, eliminando la necesidad de instalar y configurar bibliotecas como llama.cpp, ya que se encarga de todo automáticamente.

Código de inferencia de Unsloth

Código de inferencia de Unsloth. Fuente de la imagen: Inferencia | Documentación de Unsloth

Seguimiento de experimentos

Sigue y evalúa el rendimiento del modelo durante el entrenamiento y compara los resultados. 

5. Pesos y sesgos

Pesos y sesgos te permite seguir el rendimiento del modelo durante y después del ajuste fino para evaluar su eficacia. También admite el seguimiento de aplicaciones RAG y la supervisión y depuración de LLM. 

La plataforma se integra perfectamente con varios marcos y herramientas, como Transformers, LangChain, PyTorch y Keras. Una ventaja clave de utilizar Pesos y Sesgos es su panel de control altamente personalizable, que te permite crear informes de evaluación de modelos y comparar diferentes versiones de modelos.

Aprende a estructurar, registrar y analizar tus experimentos de aprendizaje automático utilizando Pesos y Sesgos siguiendo el tutorial Experimentación de Aprendizaje Automático: Una introducción a los pesos y sesgos.

Pesos y sesgos Métricas del modelo LLM

Métricas del modelo LLM. Fuente de la imagen: wandb.ai

Integración LLM

Integrar LLM con base de datos externa, base de datos privada y búsqueda web. Incluso puedes crear y servir toda la aplicación de IA utilizando estos marcos. En resumen, estas herramientas son clave para crear aplicaciones complejas basadas en LLM que puedas desplegar en la nube.

6. Langchain

LangChain es una popular herramienta para crear aplicaciones de IA utilizando LLMs. Con sólo unas pocas líneas de código, puedes desarrollar chatbots RAG sensibles al contexto directamente en cuadernos Jupyter. 

LangChain ofrece ahora un ecosistema LLM completo:

  • Integración: Admite la integración con varias API de IA, modelos de chat, modelos de incrustación, cargadores de documentos, almacenes de vectores y herramientas.
  • LangCadena: Orquesta varias herramientas de integración y LLM para crear aplicaciones de IA.
  • LangGraph: Está diseñado para construir aplicaciones multiactores con estado mediante LLMs, modelando los pasos como aristas y nodos en un grafo.
  • LangGraph Cloud y LangSmith: Estos productos comerciales te permiten utilizar servicios gestionados para crear y desplegar aplicaciones basadas en LLM.

LangChain simplifica el desarrollo de aplicaciones basadas en LLM proporcionando herramientas, componentes e interfaces que agilizan el proceso.

Completa el curso Desarrollo de aplicaciones LLM con LangChain para comprender cómo crear aplicaciones potenciadas por IA utilizando LLMs, avisos, cadenas y agentes en LangChain.

Ecosistema LangChain

El ecosistema LangChain. Fuente de la imagen: Introducción | 🦜️🔗 LangChain

7. LlamaIndex

LlamaIndex es similar a LangChain, pero ofrece un enfoque más sencillo para crear aplicaciones RAG. Con unas pocas líneas de código, puedes crear aplicaciones RAG con historial. 

LlamaIndex proporciona una API completa e integraciones de almacenes vectoriales, lo que permite el desarrollo de aplicaciones LLM complejas y de última generación. También cuenta con un servicio gestionado llamado LlamaCloud, que permite alojar fácilmente aplicaciones de IA. 

Aprende a ingerir, gestionar y recuperar datos privados y específicos de un dominio utilizando el lenguaje natural siguiendo el LlamaIndex: Un marco de datos para las aplicaciones basadas en grandes modelos lingüísticos (LLM) tutorial. 

Guía LlamaIndex Advance RAG

Guía RAG avanzada LlamaIndex. Fuente de la imagen: RAG avanzado con LlamaParse - LlamaIndex

Búsqueda vectorial

Las herramientas de búsqueda vectorial ofrecen sólidas capacidades de almacenamiento y recuperación, que son esenciales para crear aplicaciones de Generación Mejorada de Recuperación (RAG). Estas herramientas permiten convertir diversos tipos de datos, como texto, imágenes y audio, en incrustaciones, que luego se almacenan en bases de datos vectoriales. 

8. Chroma

Chroma es una base de datos vectorial de código abierto nativa de la IA. Facilita la creación de aplicaciones LLM al permitir integrar fácilmente conocimientos, hechos y habilidades. 

Si quieres crear una aplicación RAG básica que te permita almacenar tus documentos como incrustaciones y luego recuperarlos para combinarlos con indicaciones con el fin de dar más contexto al modelo lingüístico, no necesitas LangChain. Todo lo que necesitas es una BD Chroma para guardar y recuperar los documentos.

Esquema Chroma DB

Esquema del DB Croma. Fuente de la imagen: Chroma Docs (trychroma.com)

9. Qdrant

Qdrant es una popular base de datos vectorial de código abierto y un motor de búsqueda de similitudes que maneja vectores de alta dimensión. Ofrece soluciones locales, en la nube e híbridas, lo que la hace versátil para diversas necesidades de despliegue. 

Qdrant es especialmente eficaz en aplicaciones como la generación de recuperación aumentada, la detección de anomalías, la búsqueda avanzada y los sistemas de recomendación. Su sólida API permite una fácil integración y gestión de los datos de texto, lo que la convierte en una potente herramienta para los desarrolladores que deseen implementar funciones de búsqueda basadas en vectores.

Consulta Las 5 mejores bases de datos vectoriales para tu caso de uso específico. Proporcionan una API sencilla y un rendimiento rápido.

Ejemplo de introducción a Qdrant

Ejemplo de introducción a Qdrant. Fuente de la imagen: Inicio rápido local - Qdrant

Sirviendo a

Un componente esencial para tu aplicación es un motor de inferencia y servicio de alto rendimiento para LLM que sea compatible con una amplia gama de recursos informáticos, como GPUs, TPUs, XPUs, etc. Estas herramientas también son compatibles con los servidores compatibles con OpenAI, lo que te permite utilizar la API de OpenAI para acceder sin problemas al modelo servido.

10. vLLM

vLLM es una robusta biblioteca de código abierto diseñada para la inferencia y el servicio eficientes de grandes modelos lingüísticos. Aborda los retos que plantea el despliegue de los LLM, como el elevado consumo de memoria y los costes computacionales, utilizando técnicas innovadoras de gestión de la memoria y estrategias dinámicas de procesamiento por lotes.

Una de las mejores características de vLLM es su algoritmo PagedAttention, que mejora significativamente el rendimiento y reduce el desperdicio de memoria. Ofrece un rendimiento hasta 24 veces mayor que las soluciones tradicionales, como los Transformadores de Cara Abrazada.

Ejemplo de inicio rápido de vLLM

Ejemplo de inicio rápido de vLLM. Fuente de la imagen: Inicio rápido - vLLM

11. BentoML

BentoML es una biblioteca Python para construir y servir LLMs, que ofrece más opciones de personalización para desarrollar aplicaciones de IA que vLLM. Incluye BentoCloud, un servicio gestionado que permite desplegar y supervisar fácilmente modelos en la nube, con un nivel gratuito disponible para empezar. 

BentoML automatiza muchos pasos complejos del despliegue de modelos, reduciendo significativamente el tiempo necesario para pasar los modelos del desarrollo a la producción.

Código de inicio rápido de BentoML

Código de inicio rápido de BentoML. Fuente de la imagen: Inicio rápido - BentoML

Despliegue

Puedes desplegar tu LLM directamente en la nube o crear una aplicación de IA integrada y luego desplegarla. Para ello, puedes optar por cualquier proveedor importante de servicios en la nube. Sin embargo, las herramientas que se indican a continuación están especialmente diseñadas para el despliegue de LLMs y de IA, y proporcionan una función de despliegue más fácil y eficaz.

12. Puntos finales de inferencia

Si eres un fan del ecosistema de Cara Abrazada, te encantarán los Puntos Finales de Inferencia de Cara Abrazada. Este servicio de despliegue te permite servir cualquier modelo del centro de modelos de Cara Abrazada, incluidos los modelos privados, para su uso en producción. Sólo tienes que seleccionar tu proveedor de servicios en la nube y el tipo de máquina de cálculo, y en cuestión de minutos, tu modelo estará listo para usar. 

Inference Endpoints tiene un panel de control dedicado que te permite crear endpoints y supervisar modelos en producción, proporcionando una solución segura y eficaz para desplegar modelos de aprendizaje automático.

Desplegar el modelo utilizando el punto final de Inferencia de Caras Abrazadas

Desplegar un modelo utilizando el punto final de Inferencia de Caras Abrazadas. Fuente de la imagen: Crear un punto final (huggingface.co)

13. Anyscale

Anyscale utiliza Ray Serve en el backend para ofrecer una inferencia de modelos rápida y de alto rendimiento. Como plataforma informática escalable y totalmente gestionada, Anyscale te permite cargar datos, entrenar modelos, evaluar y servir modelos, gestionar servicios, supervisar modelos y controlar el acceso. Es una plataforma integral de MLOps construida sobre el ecosistema de código abierto Ray, que simplifica todo el ciclo de vida de las aplicaciones de IA. 

Espacio de trabajo Anyscale

Espacio de trabajo a cualquier escala. Fuente de la imagen: Plataforma informática unificada para aplicaciones de IA y Python | Anyscale

Observabilidad

Una vez desplegados tus LLM, es crucial controlar su rendimiento en producción. Las herramientas de observabilidad rastrean automáticamente tu modelo en la nube y te alertan si el rendimiento disminuye significativamente.

14. Evidentemente

Evidently es un marco de observabilidad ML y MLOps de código abierto. Te permite evaluar, probar y supervisar aplicaciones ML y canalizaciones de datos. Admite modelos predictivos generales, así como aplicaciones de IA generativa. 

Con más de 100 métricas incorporadas, proporciona detección de desviación de datos y evaluación de modelos ML. También puede generar informes de evaluación de datos y modelos, conjuntos de pruebas automatizadas y tableros de control de modelos.

Evidentemente, el seguimiento del modelo

Evidentemente, seguimiento del modelo. Fuente de la imagen: evidentlyai.com

15. Fiddler AI

Fiddler AI es una plataforma de observabilidad de IA que supervisa, explica, analiza y mejora modelos LLM, modelos generativos de imágenes y aplicaciones generales de IA. Detecta y resuelve la desviación del modelo, los valores atípicos y los problemas de integridad de los datos mediante alertas en tiempo real y una depuración explicable potenciada por IA, que ayuda a los equipos a detectar y resolver los problemas en cuanto se producen.

Diagrama de observabilidad de la IA Fiddler

Diagrama de observabilidad de la IA Fiddler. Fuente de la imagen: LLM Observabilidad | Fiddler AI

Ahora que ya conoces varias herramientas LLMOPs, ha llegado el momento de crear un proyecto LLM a partir de la lista de 12 Proyectos LLM Para Todos los Niveles del blog.

Conclusión

El campo de las LLMOps sigue desarrollándose, y hay mucho ruido en el espacio de la IA. En este artículo, hemos explorado las 15 mejores herramientas LLMOps a la vanguardia del sector. 

Aunque cubrimos herramientas esenciales y populares para crear, evaluar y desplegar aplicaciones de IA en la nube, muchas categorías quedaron sin tratar. Entre ellas se incluyen herramientas de operación de aprendizaje automático para CI/CD, orquestación de flujos de trabajo, versionado de modelos y datos, Docker, Kubernetes, etc. Puedes conocer estas categorías leyendo la publicación del blog 25 Top MLOps Tools You Need to Know in 2024.

Si eres nuevo en LLMOps, ¡te recomendamos encarecidamente que empieces con la API de OpenAI y construyas un producto mínimo viable!

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Preguntas frecuentes

¿Puedo utilizar varias herramientas LLMOps juntas en un proyecto, o debo ceñirme a una sola?

Sí, puedes utilizar varias herramientas LLMOps juntas, ya que suelen abordar diferentes aspectos del ciclo de vida de la IA. Por ejemplo, podrías utilizar una API para acceder a los modelos lingüísticos (como la API OpenAI), un marco de ajuste (como Transformers) y una herramienta de servicio (como BentoML) para el mismo proyecto. Integrar herramientas complementarias puede ayudar a agilizar los flujos de trabajo.

¿Cómo decido qué herramienta LLMOps utilizar para mi proyecto?

Depende de tus necesidades específicas. Si empiezas desde cero y quieres acceder fácilmente a los modelos, una API como OpenAI puede ser ideal. Para los usuarios avanzados, los modelos de ajuste fino, como Transformers o Unsloth AI, son excelentes opciones. Al elegir las herramientas, ten en cuenta los objetivos de tu proyecto, tus conocimientos técnicos y tus requisitos de escalabilidad.

¿Qué habilidades necesito para utilizar eficazmente las herramientas LLMOps?

Necesitarás un buen conocimiento de los grandes modelos lingüísticos, de la programación en Python y de la infraestructura básica de la nube. La familiaridad con marcos de trabajo como PyTorch o Hugging Face también puede ser útil, sobre todo si piensas ajustar modelos o crear aplicaciones complejas de IA.

¿Hay que tener en cuenta algún coste al utilizar las herramientas LLMOps?

Muchas herramientas LLMOps ofrecen niveles gratuitos u opciones de código abierto, pero los costes pueden aumentar en función del uso, especialmente para las llamadas a la API, las implantaciones en la nube o los servicios gestionados. Revisa los modelos de precios y elige la mejor herramienta para tu presupuesto y el tamaño de tu proyecto.

¿Cómo controlo el rendimiento de mis modelos de IA desplegados?

Herramientas como Evidently y Fiddler AI están diseñadas para la supervisión y observabilidad de modelos. Te permiten realizar un seguimiento de las métricas de rendimiento, detectar la desviación de los datos y recibir alertas si la precisión de tu modelo disminuye. Estas herramientas ayudan a garantizar que tus modelos desplegados sigan funcionando eficazmente en producción.


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Abid Ali Awan
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Soy un científico de datos certificado que disfruta creando aplicaciones de aprendizaje automático y escribiendo blogs sobre ciencia de datos. Actualmente me centro en la creación de contenidos, la edición y el trabajo con grandes modelos lingüísticos.

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