Cursus
Generatieve AI-concepten
2 uur
121.1K
Sinds begin 2023 horen we veel over ChatGPT en andere spannende nieuwe generatieve AI-tools. ChatGPT veroverde de wereld als een indrukwekkend capabele conversatie-AI. Maar het was pas het begin van een nieuwe golf van innovatie in generatieve AI.
In de maanden na de lancering van ChatGPT zagen we een stortvloed aan nieuwe startups en bedrijven die vergelijkbare large language models inzetten om innovatieve applicaties te bouwen. Tools zoals ChatPDF maken een natuurlijke conversatie met documenten mogelijk, en AutoGPT gebruikt agent-gebaseerde architecturen om complexe taken te automatiseren. Het lijkt wel alsof er elke dag een nieuwe generatieve AI-toepassing verschijnt die echte problemen op creatieve manieren oplost.
Maar hoe worden deze krachtige systemen eigenlijk gebouwd? En zou je je eigen aangepaste conversatie-AI kunnen maken?
In deze blog bespreken we zeven essentiële generatieve AI-tools voor het bouwen van AI-toepassingen en bekijken we effectieve manieren om ze te ontwikkelen.
Ben je benieuwd waarom AI-geletterdheid zo belangrijk is? Bekijk dan onze aparte gids.
7 essentiële generatieve AI-tools
Deze generatieve AI-tools bieden mogelijkheden zoals toegang tot large language models, het fine-tunen en trainen van modellen, het uitvoeren van large language model operations (LLMOps), het indexeren en opslaan van documenten, monitoren, trainen en uitserveren van modellen, en het bouwen van webapplicaties.
1. OpenAI
De API van OpenAI biedt geavanceerde AI-modellen die ontwikkelaars kunnen gebruiken. Je kunt tekst genereren met GPT-modellen, vergelijkbare tekst vinden met embeddings, spraak naar tekst omzetten met Whisper en afbeeldingen maken met DALL-E-modellen.
De API van OpenAI biedt een eenvoudige manier om large language- en vision-modellen in je applicatie te gebruiken. Je hoeft geen infrastructuur te bouwen of je model te deployen en te monitoren. Met de APIs en andere ontwikkelaarstools van OpenAI kan vrijwel iedereen een complete AI-startup bouwen.
Je kunt toegang krijgen tot de generatieve modellen van OpenAI via curl of de Python-API. De OpenAI API Python cheatsheet geeft gedetailleerde instructies voor toegang tot alle typen modellen, en onze tutorial over het gebruik van de OpenAI API in Python bevat meer details.
2. Transformers
Zowel de Transformers Python-bibliotheek als de Hugging Face-platformen hebben een cruciale rol gespeeld bij het ontwikkelen van een open-source machine learning-community.
Met Transformers heb je binnen enkele seconden gratis toegang tot datasets en modellen. De Transformers Python-bibliotheek maakt het ook eenvoudig om large language models te fine-tunen op nieuwe datasets.
Je kunt je model uploaden naar Hugging Face en het gebruiken net als de OpenAI API. Hugging Face biedt ook enterprise-oplossingen voor schaalbare toepassingen.
In plaats van te vertrouwen op externe APIs zoals OpenAI, kun je je eigen generatieve AI-model maken, wat meer controle en veiligheid biedt.
Als je nieuw bent bij Hugging Face, lees dan onze tutorial, An Introduction to Using Transformers and Hugging Face, om de basis te leren.
3. LangChain
LangChain is een open-source framework dat het eenvoudig maakt om applicaties te bouwen die worden aangedreven door large language models zoals GPT-4. Het biedt een modulaire interface, promptbeheer, contextbeheer, VectorStores, het koppelen van meerdere modellen en tools, AI-agents en toegang tot toonaangevende LLMs.
LangChain is een ecosysteem waarmee gebruikers gemakkelijk AI-toepassingen kunnen bouwen met OpenAI en andere LLMs. Gebruikers kunnen met slechts een paar regels code chatbots, geautomatiseerde AI en intelligente applicaties creëren. Het is een populair hulpmiddel in de AI-wereld dankzij de gebruiksvriendelijkheid en snelle ontwikkelmogelijkheden. Door de LangChain-tutorial over het bouwen van LLM-toepassingen te volgen, begrijp je de belangrijkste functies aan de hand van voorbeeldcode.
4. Pinecone
Pinecone is een beheerde vectordatabase die is geoptimaliseerd voor machine learning-toepassingen met hoog-dimensionale data. In tegenstelling tot traditionele databases zijn vectordatabases zoals Pinecone geoptimaliseerd voor het opslaan en analyseren van complexe, multidimensionale vectorrepresentaties van data.
Pinecone is een opslagsysteem waarmee je PDF-documenten, Markdown-bestanden en andere tekstdata kunt integreren in je language model. Zo kun je gepersonaliseerde antwoorden geven in plaats van gegeneraliseerde.
Leer hoe je efficiënt met hoog-dimensionale en ongestructureerde data omgaat met Pinecone's Mastering Vector Databases-tutorial.
Naast Pinecone kun je ook ChromaDB bekijken. Dit is een zelfbeheerde open-source database die geen aanmelding vereist en naadloos met je applicatie werkt.
5. Weights & Biases
Weights & Biases is een platform voor machine learning-ontwikkelaars om experimenten te volgen, resultaten te visualiseren en modellen te optimaliseren. Het is een lichtgewicht tool voor het loggen van metrics, het visualiseren van modeltraining, het reproduceren van experimenten, dataversiebeheer en samenwerking binnen teams.
W&B helpt ontwikkelaars betere ML-modellen te bouwen via experimentatie en inzichten. Het platform biedt modelmonitoring en een suite aan LLMOps-tools voor taaltoepassingen.
Je kunt W&B gebruiken om de prestaties van generatieve AI-modellen te volgen tijdens training en in productie. Als individu kun je gratis een cloudserver gebruiken of je eigen server draaien.
Als je nieuw bent bij Weights & Biases, bekijk dan de gids Machine Learning Experimentation: An Introduction to Weights & Biases om te leren hoe je je ML-experimenten structureert, logt en analyseert.
Voor het monitoren van large language models in productie heeft WhyLabs een open-source toolkit gebouwd, langkit, die signalen uit prompts en responses extraheert om veiligheid en beveiliging te waarborgen.
6. BentoML
BentoML is een krachtig framework waarmee ontwikkelaars en data scientists snel en efficiënt AI-producten kunnen bouwen en deployen. Met BentoML wordt het integreren van voorgetrainde machine learning-modellen in productie naadloos, zodat je je gebruikers binnen enkele minuten waarde kunt leveren.
BentoML biedt bentoml/OpenLLM, ontworpen om LLM-operations, deployment, fine-tuning, serving en monitoring te vereenvoudigen. OpenLLM ondersteunt veel state-of-the-art LLMs en modelruntimes zoals StableLM, Falcon, Dolly en meer. Leer in een paar minuten hoe je je model met OpenLLM kunt bouwen en uitserveren door de tutorial Deploy a large language model with OpenLLM and BentoML te volgen.
7. Gradio
Gradio is een krachtige tool die veel aan populariteit heeft gewonnen binnen AI-communities dankzij het vereenvoudigen en versnellen van de ontwikkeling van machine learning-demo's. Het biedt een eenvoudige en modulaire aanpak voor het bouwen van uiteenlopende AI-webapps, chatbots en taaltoepassingen, waardoor het een veelgebruikte oplossing is voor ontwikkelaars.
Op vergelijkbare wijze is Streamlit een alternatief voor Gradio dat een vereenvoudigde interface biedt om webapplicaties voor generatieve AI te bouwen.
Voordat je je generatieve AI-model deployt, is het aan te raden om Gradio-demo's te maken, ze met de community te delen en feedback te verzamelen. Dat helpt je om betere applicaties te bouwen. Daarnaast kun je het gebruiken als gebruikersinterface om je modellen snel te testen en stakeholders te imponeren.
Raadpleeg de cheatsheet The Generative AI Tools Landscape om de tools te zien die zijn gebouwd op generatieve AI-modellen.
Samenvattende tabel: generatieve AI-tools, use-cases en alternatieven
| Tool | Primaire use-case | Alternatieven |
|---|---|---|
| OpenAI API | Voorgetrainde modellen voor tekstgeneratie, embeddings, spraak-naar-tekst, afbeeldingsgeneratie. Eenvoudige plug-and-play AI-oplossingen. | Hugging Face (voor meer controle en fine-tuning) |
| Hugging Face | Fine-tunen en gebruiken van open-source modellen voor diverse toepassingen (NLP, computervisie, enz.). Meer controle over modellen. | OpenAI API (voor eenvoud en voorgetrainde modellen) |
| LangChain | Applicaties bouwen die worden aangedreven door LLMs (bijv. chatbots, intelligente documentassistenten) met tools zoals chaining, agents en contextbeheer. | OpenAI API (voor eenvoudigere chatbot-implementaties) |
| Pinecone | Op schaal opslaan en bevragen van vector-embeddings voor AI-toepassingen (bijv. documentzoekfunctie, aanbevelingssystemen). | ChromaDB (open-source, zelfbeheerde vectordatabase) |
| ChromaDB | Zelfbeheerde vectordatabase voor embeddings en vectorzoekopdrachten. Ideaal voor ontwikkelaars die een open-sourceoplossing zoeken. | Pinecone (volledig beheerde en schaalbare vectordatabase) |
| Weights & Biases (W&B) | ML-experimenten volgen, modellen optimaliseren en prestaties in productie monitoren. Ideaal voor grootschalige LLMOps. | WhyLabs (voor LLM-monitoring en het waarborgen van veiligheid en beveiliging) |
| BentoML | Machine learning-modellen op schaal deployen. Gebouwd voor productieomgevingen, met ondersteuning voor diverse state-of-the-art modellen. | Gradio (voor eenvoudigere webgebaseerde demo's en snelle prototyping) |
| Gradio | Webinterfaces maken voor ML-modellen, prototypen en AI-demo's snel delen met niet-technische gebruikers. | Streamlit (een andere tool voor het bouwen van AI-demo's en -apps) |
Tips voor het bouwen van generatieve AI-toepassingen
Laten we enkele tips verkennen voor het succesvol bouwen van een kosteneffectieve, veilige, conforme en stabiele generatieve AI-toepassing.
1. Begin met een helder doel
Je moet bepalen welk type generatieve AI-toepassing je wilt bouwen en welk probleem je ermee wilt oplossen. Een helder doel bespaart tijd en geld.
2. Kies de juiste tools
Zorg dat je de juiste externe APIs, modellen, integraties, MLOps-, monitoring- en automatiseringstools kiest. De juiste tools die bij je toepassing passen zijn cruciaal voor projectsucces.
3. LLMOps is cruciaal
Je moet AI-richtlijnen volgen en je modellen in productie monitoren en onderhouden. Door te focussen op LLMOps kun je operationele kosten verlagen en eindgebruikers een stabiel en veilig product bieden.
4. Volg beveiligingsrichtlijnen
Detecteer en analyseer potentiële prompt-injecties, datalekken en ander kwaadwillig gedrag. Implementeer strikte inputvalidatie en -sanering voor door gebruikers aangeleverde prompts om aan industrienormen te voldoen en juridische problemen te voorkomen.
5. Test je modellen offline
Test je LLMs vóór deployment offline op nauwkeurigheid en andere prestatie-indicatoren.
6. Begin klein met beperkte functionaliteit.
In plaats van een volwaardig AI-platform te bouwen, begin je met een eenvoudige chatbotfunctie en voeg je regelmatig nieuwe mogelijkheden toe, zoals bestanden uploaden, afbeeldingen genereren, enz.
7. Modelinfrastructuur
LLMOps kan behoorlijk kostbaar zijn, dus voer een kostenanalyse uit voordat je clouddiensten voor je toepassing kiest. Bedrijven verliezen vaak geld omdat ze zich niet bewust zijn van de geheugen- en rekenvereisten.
8. Monitor je model in productie
Controleer op verslechterde prestaties, bias en kwaadwillig gebruik. Zorg dat je een rollback-plan klaar hebt.
Lees de gids Unlocking Creativity with Generative AI om kunst, muziek en literatuur te verkennen met hulp van door AI gegenereerde modellen.
Conclusie
Generatieve AI vormt een spannende nieuwe grens voor het bouwen van innovatieve toepassingen die voorheen buiten bereik lagen. Met de juiste tools en een doordachte aanpak hebben ontwikkelaars nu enorme creatieve mogelijkheden binnen handbereik. Voorgetrainde modellen zoals DALL-E 2 en ChatGPT maken het mogelijk om verbluffende synthetische beelden, mensachtige tekst en meer te genereren.
MLOps-frameworks helpen generatieve modellen van onderzoek naar productie te brengen, terwijl ze biases en prestaties monitoren. Naarmate de technologie volwassen wordt, mogen we meer intuïtieve interfaces verwachten.
Hoewel we voorzichtig moeten blijven met gegevensprivacy, beveiliging en maatschappelijke impact, heeft generatieve AI het potentieel om bedrijven in staat te stellen werkelijk innovatieve en waardevolle ervaringen te bieden, en we staan pas aan het begin van de mogelijkheden.
Nu je over de essentiële tools hebt geleerd, is het tijd om aan je generatieve AI-project te beginnen. Bekijk deze blog voor projectinspiratie: 5 Projects Built with Generative Models and Open Source Tools.
FAQs
Heb ik geavanceerde technische vaardigheden nodig om deze generatieve AI-tools te gebruiken?
Niet per se. Veel van deze tools, zoals de API van OpenAI, Hugging Face en Gradio, zijn ontworpen om toegankelijk te zijn, zelfs voor ontwikkelaars met basisvaardigheden in coderen. Open-source frameworks zoals LangChain en BentoML vereenvoudigen ook veel aspecten van werken met large language models (LLMs). Dat gezegd hebbende, een basiskennis van Python en machine learning-concepten helpt je om meer uit deze tools te halen. Als je net begint, kunnen tutorials volgen en gebruikmaken van communitybronnen de leercurve beter beheersbaar maken.
Zijn deze tools gratis te gebruiken, of moet ik ervoor betalen?
Veel van de genoemde tools, zoals Hugging Face Transformers, LangChain en Gradio, bieden gratis niveaus waarmee je zonder voorafgaande kosten kunt starten. Voor geavanceerde functies, infrastructuur op ondernemingsniveau of intensief gebruik zijn mogelijk betaalde abonnementen nodig. Zo biedt de API van OpenAI een pay-as-you-go-model, dat binnen bepaalde limieten gratis kan zijn. Voor cloudgebaseerde deployment (bijv. Pinecone of BentoML op AWS) kun je ook kosten maken op basis van opslag, rekenbronnen of het aantal verzoeken.
Hoe kies ik welke generatieve AI-tool ik voor mijn project moet gebruiken?
De juiste tool kiezen hangt af van je projectvereisten. Als je een chatbot of conversatie-AI bouwt, zijn de API van OpenAI of LangChain mogelijk de beste keuze. Voor projecten met documentindexering en vectorgebaseerde zoekopdrachten zijn Pinecone of ChromaDB geschikter. Als je je richt op modeltracking en experimentatie, is Weights & Biases een krachtige optie. Als je het niet zeker weet, begin dan met het definiëren van het probleem dat je oplost en beoordeel vervolgens welke tools de functies bieden die je nodig hebt—of dat nu het trainen van modellen, het beheren van LLMOps of het deployen van webapps is.
Als gecertificeerd data scientist haal ik met passie het maximale uit de nieuwste technologie om innovatieve machinelearning-toepassingen te bouwen. Met een sterke achtergrond in spraakherkenning, data-analyse en -rapportage, MLOps, conversationele AI en NLP heb ik mijn vaardigheden aangescherpt in het ontwikkelen van intelligente systemen die echt impact maken. Naast mijn technische expertise ben ik ook een sterke communicator met een talent om complexe concepten terug te brengen tot heldere, beknopte taal. Daardoor ben ik uitgegroeid tot een veelgelezen blogger over data science, waar ik mijn inzichten en ervaringen deel met een groeiende community van data-professionals. Op dit moment richt ik me op contentcreatie en redactie, waarbij ik met large language models werk aan krachtige en aansprekende content die zowel bedrijven als individuen helpt het beste uit hun data te halen.
Onderwerpen
