7 Công Cụ Generative AI Thiết Yếu để Xây Dựng Ứng Dụng AI Nổi Bật

5. Weights & Biases

Weights & Biases là nền tảng dành cho nhà phát triển máy học để theo dõi thí nghiệm, trực quan hóa kết quả và tối ưu hóa mô hình. Đây là công cụ gọn nhẹ để ghi log chỉ số, trực quan hóa quá trình huấn luyện mô hình, tái lập thí nghiệm, quản lý phiên bản dữ liệu và cộng tác nhóm.

W&B giúp nhà phát triển xây dựng mô hình ML tốt hơn thông qua thử nghiệm và insight. Nền tảng cung cấp giám sát mô hình và bộ công cụ LLMOps dành cho các ứng dụng ngôn ngữ.

Bạn có thể dùng W&B để theo dõi hiệu năng của các mô hình AI tạo sinh trong quá trình huấn luyện và khi vận hành. Cá nhân có thể dùng máy chủ đám mây miễn phí hoặc tự vận hành máy chủ.

Nếu bạn mới biết đến Weights & Biases, hãy xem hướng dẫn Thực nghiệm Máy học: Giới thiệu về Weights & Biases để học cách cấu trúc, ghi log và phân tích các thí nghiệm máy học.

Để giám sát các mô hình ngôn ngữ lớn trong môi trường sản xuất, WhyLabs đã xây dựng bộ công cụ mã nguồn mở, langkit, trích xuất tín hiệu từ prompt và phản hồi, đảm bảo an toàn bảo mật.

6. BentoML

BentoML là một framework mạnh mẽ giúp nhà phát triển và nhà khoa học dữ liệu xây dựng và triển khai sản phẩm AI nhanh chóng, hiệu quả. Với BentoML, việc tích hợp các mô hình máy học đã huấn luyện vào môi trường sản xuất trở nên liền mạch, cho phép bạn mang lại giá trị cho người dùng chỉ trong vài phút.

BentoML cung cấp bentoml/OpenLLM, được thiết kế để đơn giản hóa vận hành LLM, triển khai, tinh chỉnh, phục vụ và giám sát. OpenLLM hỗ trợ nhiều LLM tối tân và runtime mô hình như StableLM, Falcon, Dolly, và hơn thế nữa. Học cách xây dựng và phục vụ mô hình của bạn với OpenLLM chỉ trong vài phút bằng cách làm theo hướng dẫn Triển khai mô hình ngôn ngữ lớn với OpenLLM và BentoML.

7. Gradio

Gradio là công cụ mạnh mẽ đã trở nên rất phổ biến trong cộng đồng AI nhờ khả năng đơn giản hóa và tăng tốc phát triển các bản demo máy học. Nó cung cấp cách tiếp cận đơn giản và mô-đun để xây dựng nhiều ứng dụng web AI, chatbot và ứng dụng ngôn ngữ, khiến nó trở thành giải pháp ưa thích của nhiều nhà phát triển.

Tương tự, Streamlit là một lựa chọn thay thế cho Gradio, cung cấp giao diện đơn giản hóa để xây dựng ứng dụng web cho Generative AI.

Trước khi triển khai mô hình Generative AI của bạn, nên tạo các bản demo Gradio, chia sẻ với cộng đồng và nhận phản hồi. Điều này sẽ giúp bạn xây dựng ứng dụng tốt hơn. Ngoài ra, bạn có thể dùng nó như một giao diện người dùng để nhanh chóng kiểm thử mô hình và gây ấn tượng với các bên liên quan.

Tham khảo Cheat sheet Bức tranh Công cụ Generative AI để xem các công cụ được xây dựng dựa trên các mô hình Generative AI.

Bảng Tổng Kết: Công Cụ Generative AI, Trường Hợp Sử Dụng và Giải Pháp Thay Thế

Mẹo Xây Dựng Ứng Dụng Generative AI

Hãy khám phá một số mẹo để xây dựng thành công ứng dụng Generative AI tiết kiệm chi phí, an toàn, tuân thủ và ổn định.

1. Bắt đầu với mục tiêu rõ ràng

Bạn cần quyết định loại ứng dụng Generative AI muốn xây dựng và vấn đề bạn đang cố gắng giải quyết bằng nó. Có mục tiêu rõ ràng sẽ giúp bạn tiết kiệm thời gian và tiền bạc.

2. Chọn đúng công cụ

Hãy đảm bảo bạn đã chọn đúng API bên thứ ba, mô hình, tích hợp, MLOps, công cụ giám sát và tự động hóa. Chọn công cụ phù hợp với ứng dụng của bạn là yếu tố then chốt cho sự thành công của dự án.

3. LLMOps là then chốt

Bạn phải tuân thủ các hướng dẫn AI và giám sát, duy trì mô hình khi vận hành. Bằng cách tập trung vào LLMOps, bạn có thể giảm chi phí vận hành và mang đến cho người dùng cuối một sản phẩm ổn định, an toàn.

4. Tuân thủ hướng dẫn bảo mật

Phát hiện và phân tích các khả năng tấn công prompt, rò rỉ dữ liệu và hành vi độc hại khác. Thực hiện xác thực đầu vào nghiêm ngặt và làm sạch dữ liệu cho các prompt do người dùng cung cấp để đáp ứng tiêu chuẩn ngành và tránh rắc rối pháp lý.

5. Kiểm thử mô hình ngoại tuyến

Trước khi triển khai, hãy kiểm thử LLM ngoại tuyến về độ chính xác và các chỉ số hiệu năng khác.

6. Bắt đầu nhỏ với chức năng giới hạn.

Thay vì xây dựng một nền tảng AI hoàn chỉnh, hãy bắt đầu với tính năng chatbot đơn giản, sau đó thường xuyên bổ sung khả năng mới như tải tệp, tạo ảnh, v.v.

7. Hạ tầng mô hình

LLMOps có thể khá tốn kém, vì vậy hãy phân tích chi phí trước khi chọn dịch vụ đám mây cho ứng dụng của bạn. Các công ty thường thua lỗ vì không nắm rõ yêu cầu bộ nhớ và tính toán.

8. Giám sát mô hình khi vận hành

Kiểm tra suy giảm hiệu năng, thiên lệch và sử dụng độc hại. Chuẩn bị sẵn kế hoạch quay lui.

Đọc hướng dẫn Mở Khóa Sáng Tạo với Generative AI để khám phá nghệ thuật, âm nhạc và văn học với sự trợ giúp của các mô hình do AI tạo ra.

Kết luận

Generative AI đại diện cho một biên giới mới đầy hứng khởi để xây dựng những ứng dụng sáng tạo trước đây ngoài tầm với. Với công cụ phù hợp và cách tiếp cận thấu đáo, các nhà phát triển giờ đây có tiềm năng sáng tạo to lớn trong tầm tay. Các mô hình huấn luyện sẵn như DALL-E 2 và ChatGPT đã mở ra khả năng tạo ra những hình ảnh tổng hợp ấn tượng, văn bản giống con người và hơn thế nữa.

Các framework MLOps giúp chuyển các mô hình tạo sinh từ nghiên cứu sang sản xuất đồng thời giám sát thiên lệch và hiệu năng. Khi công nghệ trưởng thành, kỳ vọng sẽ có các giao diện trực quan hơn.

Mặc dù chúng ta phải thận trọng về quyền riêng tư dữ liệu, bảo mật và tác động xã hội, Generative AI có tiềm năng giúp doanh nghiệp mang đến trải nghiệm thực sự sáng tạo và giá trị, và chúng ta mới chỉ bắt đầu khám phá các khả năng.

Giờ bạn đã biết về các công cụ thiết yếu, đã đến lúc bắt tay xây dựng dự án Generative AI của mình. Xem blog này để lấy cảm hứng dự án: 5 Dự Án Xây Dựng với Mô Hình Tạo Sinh và Công Cụ Mã Nguồn Mở.