Kursus
Konsep Generative AI
2 jam
121.1K
Sejak awal 2023, kita banyak mendengar tentang ChatGPT dan alat Generative AI baru lainnya yang menarik. ChatGPT mengejutkan dunia sebagai aplikasi AI percakapan yang sangat mumpuni. Namun, itu baru awal dari gelombang inovasi Generative AI yang baru.
Dalam bulan-bulan sejak peluncuran ChatGPT, kita melihat banjir startup dan perusahaan baru yang memanfaatkan model bahasa besar serupa untuk menciptakan aplikasi inovatif. Alat seperti ChatPDF memungkinkan percakapan alami dengan dokumen, dan AutoGPT menggunakan arsitektur berbasis agen untuk mengotomatisasi tugas-tugas kompleks. Hampir setiap hari, muncul aplikasi Generative AI baru yang diluncurkan untuk memecahkan masalah dunia nyata dengan cara kreatif.
Namun, bagaimana sistem kuat ini sebenarnya dibangun? Dan bisakah Anda membuat AI percakapan yang disesuaikan sendiri?
Dalam blog ini, kita akan meninjau tujuh alat Generative AI esensial untuk membangun aplikasi AI dan mempelajari cara-cara efektif untuk membangunnya.
Ingin tahu mengapa literasi AI sangat penting? Lihat panduan terpisah kami.
7 Alat Esensial Generative AI
Alat-alat Generative AI ini menyediakan kemampuan seperti mengakses model bahasa besar, penyetelan halus dan pelatihan model, menjalankan operasi model bahasa besar (LLMOps), mengindeks dan menyimpan dokumen, pemantauan, pelatihan dan penyajian model, serta membangun aplikasi web.
1. OpenAI
API OpenAI menawarkan model AI canggih untuk digunakan pengembang. Anda dapat menghasilkan teks dengan model GPT, menemukan kemiripan teks dengan embeddings, mengonversi ucapan menjadi teks dengan Whisper, dan membuat gambar dengan model DALL-E.
API OpenAI memberikan cara mudah untuk mengakses model bahasa dan visi berskala besar untuk aplikasi Anda. Anda tidak perlu membangun infrastruktur atau menerapkan serta memantau model Anda. Dengan API OpenAI dan alat pengembang lainnya, siapa pun dapat dengan mudah membangun keseluruhan startup AI.
Anda dapat mengakses model generatif OpenAI melalui curl atau API Python. Cheat sheet OpenAI API Python menyediakan petunjuk terperinci untuk mengakses semua jenis model, dan tutorial kami tentang menggunakan OpenAI API di Python berisi detail lebih lanjut.
2. Transformers
Baik Pustaka Python Transformers maupun platform Hugging Face berperan krusial dalam membangun komunitas pembelajaran mesin open-source.
Dengan Transformers, Anda dapat mengakses dataset dan model secara gratis dalam hitungan detik. Pustaka Python Transformers juga memudahkan penyetelan halus model bahasa besar pada dataset baru.
Anda dapat mengunggah model Anda ke Hugging Face dan menggunakannya layaknya API OpenAI. Hugging Face juga menawarkan solusi enterprise untuk aplikasi yang dapat diskalakan.
Alih-alih bergantung pada API pihak ketiga seperti OpenAI, Anda dapat membuat model Generative AI sendiri, yang memberikan kontrol dan keamanan lebih besar.
Jika Anda baru di Hugging Face, bacalah tutorial kami, Pengantar Menggunakan Transformers dan Hugging Face, untuk mempelajari dasar-dasarnya.
3. LangChain
LangChain adalah kerangka kerja open-source yang memudahkan pembuatan aplikasi bertenaga model bahasa besar seperti GPT-4. Ini menawarkan antarmuka modular, manajemen prompt, manajemen konteks, VectorStores, pengaitan banyak model dan alat, agen AI, serta akses ke LLM teratas.
LangChain adalah ekosistem yang memungkinkan pengguna membangun aplikasi AI menggunakan OpenAPI dan LLM lainnya dengan mudah. Pengguna dapat membuat chatbot, AI otomatis, dan aplikasi cerdas hanya dengan beberapa baris kode. Ini populer di ranah AI karena kemudahan penggunaan dan kemampuan pengembangan yang cepat. Dengan mengikuti tutorial LangChain tentang membangun Aplikasi LLM, Anda dapat memahami fitur utamanya melalui contoh kode.
4. Pinecone
Pinecone adalah database vektor terkelola yang dioptimalkan untuk aplikasi pembelajaran mesin dengan data berdimensi tinggi. Berbeda dengan database tradisional, database vektor seperti Pinecone dioptimalkan untuk menyimpan dan menganalisis representasi vektor data yang kompleks dan multi-dimensi.
Pinecone adalah sistem penyimpanan yang memungkinkan Anda mengintegrasikan dokumen PDF, file Markdown, dan data teks lainnya ke dalam model bahasa Anda. Ini memungkinkan jawaban yang dipersonalisasi alih-alih yang bersifat umum.
Pelajari cara menangani data berdimensi tinggi dan tidak terstruktur secara efisien dengan tutorial Mastering Vector Databases dari Pinecone.
Selain Pinecone, Anda juga dapat melihat ChromaDB. Ini adalah database open-source yang dikelola sendiri, tidak memerlukan pendaftaran, dan bekerja mulus dengan aplikasi Anda.
5. Weights & Biases
Weights & Biases adalah platform bagi pengembang pembelajaran mesin untuk melacak eksperimen, memvisualisasikan hasil, dan mengoptimalkan model. Ini adalah alat ringan untuk mencatat metrik, memvisualisasikan pelatihan model, mereproduksi eksperimen, melakukan versi data, dan berkolaborasi dengan tim.
W&B membantu pengembang membangun model ML yang lebih baik melalui eksperimentasi dan wawasan. Platform ini menawarkan pemantauan model dan serangkaian alat LLMOps yang dibangun untuk aplikasi bahasa.
Anda dapat menggunakan W&B untuk melacak kinerja model Generative AI selama pelatihan dan di produksi. Sebagai individu, Anda dapat menggunakan server cloud secara gratis atau menjalankan server sendiri.
Jika Anda baru di Weights & Biases, lihat panduan Eksperimentasi Machine Learning: Pengantar Weights & Biases untuk mempelajari cara menyusun, mencatat, dan menganalisis eksperimen pembelajaran mesin Anda.
Untuk memantau model bahasa besar di produksi, WhyLabs membangun toolkit open-source, langkit, yang mengekstrak sinyal dari prompt dan respons, memastikan keselamatan dan keamanan.
6. BentoML
BentoML adalah kerangka kerja kuat yang memberdayakan pengembang dan data scientist untuk membangun dan menerapkan produk AI dengan cepat dan efisien. Dengan BentoML, integrasi model pembelajaran mesin pra-latih ke produksi menjadi mulus, memungkinkan Anda memberikan nilai kepada pengguna dalam hitungan menit.
BentoML menawarkan bentoml/OpenLLM, yang dirancang untuk menyederhanakan operasi LLM, penerapan, penyetelan halus, penyajian, dan pemantauan. OpenLLM mendukung banyak LLM mutakhir dan runtime model seperti StableLM, Falcon, Dolly, dan lainnya. Pelajari cara membangun dan menyajikan model Anda dengan OpenLLM dalam beberapa menit dengan mengikuti tutorial Menerapkan model bahasa besar dengan OpenLLM dan BentoML.
7. Gradio
Gradio adalah alat andal yang meraih popularitas signifikan di komunitas AI karena kemampuannya menyederhanakan dan mempercepat pengembangan demo pembelajaran mesin. Ini menawarkan pendekatan yang lugas dan modular untuk membangun berbagai aplikasi web AI, chatbot, dan aplikasi bahasa, menjadikannya solusi andalan bagi banyak pengembang.
Demikian pula, Streamlit adalah alternatif Gradio yang menyediakan antarmuka sederhana untuk membangun aplikasi web untuk Generative AI.
Sebelum menerapkan model Generative AI Anda, disarankan untuk membuat demo Gradio, membagikannya dengan komunitas, dan mendapatkan umpan balik. Ini akan membantu Anda membangun aplikasi yang lebih baik. Selain itu, Anda dapat menggunakannya sebagai antarmuka pengguna untuk menguji model dengan cepat dan membuat pemangku kepentingan terkesan.
Lihat cheat sheet The Generative AI Tools Landscape untuk melihat alat-alat yang dibangun di atas model Generative AI.
Ringkasan Tabel: Alat Generative AI, Use Case, dan Alternatif
| Alat | Use case utama | Alternatif |
|---|---|---|
| OpenAI API | Model pra-latih untuk pembuatan teks, embeddings, speech-to-text, pembuatan gambar. Solusi AI plug-and-play yang mudah. | Hugging Face (untuk kontrol lebih dan penyetelan halus) |
| Hugging Face | Penyetelan halus dan penggunaan model open-source untuk berbagai aplikasi (NLP, visi komputer, dll.). Kontrol lebih besar atas model. | OpenAI API (untuk kesederhanaan dan model pra-latih) |
| LangChain | Membangun aplikasi bertenaga LLM (mis., chatbot, asisten dokumen cerdas) dengan alat seperti chaining, agents, dan manajemen konteks. | OpenAI API (untuk implementasi chatbot yang lebih sederhana) |
| Pinecone | Menyimpan dan melakukan query embeddings vektor dalam skala besar untuk aplikasi AI (mis., pencarian dokumen, sistem rekomendasi). | ChromaDB (database vektor open-source yang dikelola sendiri) |
| ChromaDB | Database vektor yang dikelola sendiri untuk embedding dan pencarian vektor. Ideal bagi pengembang yang mencari solusi open-source. | Pinecone (database vektor terkelola penuh dan dapat diskalakan) |
| Weights & Biases (W&B) | Melacak eksperimen pembelajaran mesin, mengoptimalkan model, dan memantau kinerja di produksi. Ideal untuk LLMOps skala besar. | WhyLabs (untuk pemantauan LLM dan memastikan keselamatan serta keamanan) |
| BentoML | Menerapkan model pembelajaran mesin dalam skala besar. Dibuat untuk lingkungan produksi, mendukung beragam model mutakhir. | Gradio (untuk demo berbasis web yang lebih sederhana dan prototyping cepat) |
| Gradio | Membuat antarmuka web untuk model ML, prototyping, dan berbagi demo AI dengan cepat kepada pengguna non-teknis. | Streamlit (alat lain untuk membangun demo dan aplikasi AI) |
Tips Membangun Aplikasi Generative AI
Mari jelajahi beberapa tips untuk membangun aplikasi Generative AI yang hemat biaya, aman, patuh, dan stabil.
1. Mulailah dengan tujuan yang jelas
Anda perlu memutuskan jenis aplikasi Generative AI yang ingin dibangun dan masalah apa yang ingin Anda selesaikan dengannya. Memiliki tujuan yang jelas akan menghemat waktu dan biaya.
2. Pilih alat yang tepat
Pastikan Anda telah memilih API pihak ketiga, model, integrasi, MLOps, pemantauan, dan alat otomatisasi yang tepat. Memilih alat yang sesuai untuk aplikasi Anda sangat krusial bagi keberhasilan proyek.
3. LLMOps itu krusial
Anda harus mengikuti pedoman AI serta memantau dan memelihara model Anda di produksi. Dengan berfokus pada LLMOps, Anda dapat menurunkan biaya operasional dan memberikan produk yang stabil serta aman kepada pengguna akhir.
4. Ikuti pedoman keamanan
Deteksi dan analisis potensi penyisipan prompt, kebocoran data, dan perilaku berbahaya lainnya. Terapkan validasi dan sanitasi input yang ketat untuk prompt yang diberikan pengguna agar memenuhi standar industri dan menghindari masalah hukum.
5. Uji model Anda secara offline
Sebelum penerapan, uji LLM Anda secara offline untuk akurasi dan metrik kinerja lainnya.
6. Mulai kecil dengan kapabilitas terbatas.
Alih-alih membangun platform AI lengkap, mulailah dengan fitur chatbot sederhana, lalu tambahkan kemampuan baru secara berkala seperti mengunggah file, menghasilkan gambar, dan sebagainya.
7. Infrastruktur model
LLMOps bisa cukup mahal, jadi lakukan analisis biaya sebelum memilih layanan cloud untuk aplikasi Anda. Perusahaan sering merugi karena tidak menyadari kebutuhan memori dan komputasi.
8. Pantau model Anda di produksi
Periksa penurunan kinerja, bias, dan penggunaan berbahaya. Siapkan rencana rollback.
Baca panduan Melepas Kreativitas dengan Generative AI untuk menjelajahi seni, musik, dan sastra dengan bantuan model yang dihasilkan AI.
Kesimpulan
Generative AI mewakili batas baru yang menarik untuk membangun aplikasi inovatif yang sebelumnya sulit dijangkau. Dengan alat yang tepat dan pendekatan yang matang, kini pengembang memiliki potensi kreatif yang luar biasa di ujung jari mereka. Model pra-latih seperti DALL-E 2 dan ChatGPT telah membuka kemampuan untuk menghasilkan gambar sintetis memukau, teks menyerupai manusia, dan banyak lagi.
Kerangka kerja MLOps membantu mentransisikan model generatif dari riset ke produksi sambil memantau bias dan kinerja. Seiring teknologi matang, antarmuka yang lebih intuitif diharapkan hadir.
Meski kita harus tetap waspada terhadap privasi data, keamanan, dan dampak sosial, Generative AI berpotensi memungkinkan bisnis menghadirkan pengalaman yang benar-benar inovatif dan bernilai, dan kita baru mulai mengeksplorasi kemungkinannya.
Sekarang setelah Anda mempelajari alat-alat esensial, saatnya mulai membangun proyek Generative AI Anda. Lihat blog ini untuk inspirasi proyek: 5 Proyek yang Dibangun dengan Model Generatif dan Alat Open Source.
FAQ
Apakah saya memerlukan keterampilan teknis tingkat lanjut untuk menggunakan alat Generative AI ini?
Tidak selalu. Banyak dari alat ini, seperti API OpenAI, Hugging Face, dan Gradio, dirancang agar dapat diakses bahkan oleh pengembang dengan keterampilan coding dasar. Kerangka kerja open-source seperti LangChain dan BentoML juga menyederhanakan banyak aspek saat bekerja dengan large language models (LLM). Meski begitu, pemahaman dasar tentang Python dan konsep pembelajaran mesin akan membantu Anda memaksimalkan alat-alat ini. Jika Anda baru mulai, mengikuti tutorial dan memanfaatkan sumber daya komunitas dapat membuat kurva belajar lebih mudah dikelola.
Apakah alat-alat ini gratis digunakan, atau saya harus membayar?
Banyak alat yang disebutkan, seperti Hugging Face Transformers, LangChain, dan Gradio, menawarkan tingkat gratis sehingga Anda dapat mulai tanpa biaya di muka. Namun, fitur lanjutan, infrastruktur tingkat enterprise, atau penggunaan ekstensif mungkin memerlukan paket berbayar. Misalnya, meskipun API OpenAI menawarkan model pay-as-you-go, mungkin ada gratis dalam batas tertentu. Untuk penerapan berbasis cloud (mis., Pinecone atau BentoML di AWS), Anda juga dapat menimbulkan biaya berdasarkan penyimpanan, sumber daya komputasi, atau jumlah permintaan.
Bagaimana cara memilih alat Generative AI yang akan digunakan untuk proyek saya?
Memilih alat yang tepat bergantung pada kebutuhan proyek Anda. Jika Anda membangun chatbot atau AI percakapan, API OpenAI atau LangChain bisa menjadi pilihan terbaik. Untuk proyek yang melibatkan pengindeksan dokumen dan query berbasis vektor, Pinecone atau ChromaDB akan lebih sesuai. Jika fokus Anda pada pelacakan model dan eksperimentasi, Weights & Biases adalah opsi yang kuat. Jika Anda masih ragu, mulailah dengan mendefinisikan masalah yang Anda selesaikan, lalu evaluasi alat mana yang menawarkan fitur yang Anda butuhkan—apakah itu melatih model, mengelola LLMOps, atau menerapkan aplikasi web.
Sebagai data scientist tersertifikasi, saya bersemangat memanfaatkan teknologi mutakhir untuk menciptakan aplikasi machine learning yang inovatif. Dengan latar belakang kuat di pengenalan ucapan, analisis dan pelaporan data, MLOps, conversational AI, dan NLP, saya mengasah keterampilan dalam mengembangkan sistem cerdas yang berdampak nyata. Selain keahlian teknis, saya juga komunikator andal yang mampu menyederhanakan konsep kompleks menjadi bahasa yang jelas dan ringkas. Karena itu, saya menjadi blogger yang dicari di bidang data science, membagikan wawasan dan pengalaman kepada komunitas profesional data yang terus berkembang. Saat ini, saya berfokus pada pembuatan dan penyuntingan konten, bekerja dengan large language model untuk mengembangkan konten yang kuat dan menarik agar membantu bisnis dan individu memaksimalkan data mereka.
Topik
