5. Weights & Biases
Weights & Biases 是面向机器学习开发者的平台，用于跟踪实验、可视化结果并优化模型。它是一款轻量级工具，可用于记录指标、可视化模型训练、复现实验、进行数据版本管理，并与团队协作。
W&B 通过实验与洞察帮助开发者构建更优秀的机器学习模型。该平台提供模型监控，以及为语言类应用打造的一套 LLMOps 工具。
您可以使用 W&B 在训练与生产环境中跟踪生成式 AI 模型的性能。个人用户可以免费使用云端服务器，或自行搭建服务器。
如果您是 Weights & Biases 新手，请查阅指南《机器学习实验：Weights & Biases 入门》，了解如何构建、记录与分析您的机器学习实验。
对于在生产环境中监控大型语言模型，WhyLabs 推出了一个开源工具包 langkit，用于从提示与响应中提取信号，以确保安全与保障。
6. BentoML
BentoML 是一个强大的框架，帮助开发者和数据科学家快速高效地构建与部署 AI 产品。借助 BentoML，将预训练的机器学习模型无缝集成到生产环境中，从而在数分钟内为用户创造价值。
BentoML 提供了 bentoml/OpenLLM，旨在简化 LLM 的运维、部署、微调、服务与监控。OpenLLM 支持众多最先进的 LLM 与模型运行时，如 StableLM、Falcon、Dolly 等。按照《使用 OpenLLM 与 BentoML 部署大型语言模型》教程，您可在几分钟内完成模型的构建与服务。
7. Gradio
Gradio 是一款功能强大的工具，因其能够简化并加速机器学习演示的开发而在 AI 社区中广受欢迎。它提供直观且模块化的方法，用于构建各类 AI Web 应用、聊天机器人与语言应用，成为众多开发者的首选方案。
类似地，Streamlit 是 Gradio 的替代方案，提供简化界面来构建生成式 AI 的 Web 应用。
在部署生成式 AI 模型之前，建议先创建 Gradio 演示，与社区分享并获取反馈。这将帮助您构建更好的应用。此外，您还可以将其用作用户界面，快速测试模型并打动相关方。
参阅《生成式 AI 工具版图》速查表，了解基于生成式 AI 模型构建的各类工具。
总结表：生成式 AI 工具、主要用例与替代方案
| 工具 | 主要用例 | 替代方案 |
|---|---|---|
| OpenAI API | 用于文本生成、嵌入、语音转文本、图像生成的预训练模型。即插即用的 AI 解决方案。 | Hugging Face（提供更强的控制与微调能力） |
| Hugging Face | 对开源模型进行微调并用于多种应用（NLP、计算机视觉等）。对模型拥有更高的控制权。 | OpenAI API（更简便，提供预训练模型） |
| LangChain | 使用 LLM 构建应用（如聊天机器人、智能文档助手），提供链式调用、智能体与上下文管理等工具。 | OpenAI API（用于更简单的聊天机器人实现） |
| Pinecone | 大规模存储与查询向量嵌入，用于 AI 应用（如文档搜索、推荐系统）。 | ChromaDB（开源、自管型向量数据库） |
| ChromaDB | 自管型向量数据库，用于嵌入与向量检索。适合寻求开源方案的开发者。 | Pinecone（全托管、可扩展的向量数据库） |
| Weights & Biases (W&B) | 跟踪机器学习实验、优化模型、监控生产性能。适用于大规模 LLMOps。 | WhyLabs（用于 LLM 监控与安全保障） |
| BentoML | 大规模部署机器学习模型。为生产环境而生，支持多种最先进模型。 | Gradio（用于更简单的基于 Web 的演示与快速原型） |
| Gradio | 为机器学习模型创建 Web 界面、原型设计，并向非技术用户快速分享 AI 演示。 | Streamlit（用于构建 AI 演示与应用的另一个工具） |
构建生成式 AI 应用的建议
下面给出一些建议，帮助您成功构建具备成本效益、安全、合规且稳定的生成式 AI 应用。
1. 从清晰的目标出发
您需要明确要构建哪种生成式 AI 应用，以及希望用它解决什么问题。明确的目标将为您节省时间与资金。
2. 选择合适的工具
确保您选用了合适的第三方 API、模型、集成、MLOps、监控与自动化工具。为您的应用选择正确的工具对项目成功至关重要。
3. LLMOps 至关重要
您需要遵循 AI 指南，并在生产环境中监控与维护模型。通过专注于LLMOps，可以降低运营成本，并为终端用户提供稳定且安全的产品。
4. 遵循安全规范
检测并分析潜在的提示注入、数据泄露及其他恶意行为。对用户提供的提示实施严格的输入验证与清理，以符合行业标准并避免法律风险。
5. 线下测试模型
在部署之前，先在线下测试您的 LLM，评估其准确性及其他性能指标。
6. 从小处着手，功能有限即可
与其一开始就构建完整的 AI 平台，不如先从一个简单的聊天机器人功能起步，然后再定期加入上传文件、生成图像等新能力。
7. 模型基础设施
LLMOps 成本可能较高，因此在为应用选择云服务之前务必进行成本分析。企业常因不清楚内存与计算需求而造成亏损。
8. 在生产环境中监控模型
检查性能退化、偏见与恶意使用情况，并准备好回滚方案。
阅读《用生成式 AI 解锁创造力》指南，借助 AI 生成模型探索艺术、音乐与文学。
结语
生成式 AI 为构建此前难以企及的创新应用开辟了令人振奋的新前沿。借助合适的工具与周到的方法，开发者如今拥有巨大的创造潜能。像 DALL-E 2 与 ChatGPT 这样的预训练模型，使生成令人惊叹的合成图像、类人文本等成为可能。
MLOps 框架有助于将生成式模型从研究走向生产，同时监控偏见与性能。随着技术成熟，预计会出现更直观的交互界面。
尽管我们必须对数据隐私、安全与社会影响保持谨慎，生成式 AI 仍有潜力帮助企业带来真正创新且有价值的体验，而我们对其可能性的探索才刚刚开始。
既然您已了解关键工具，现在是着手构建您的生成式 AI 项目的时候了。欢迎查阅这篇获取项目灵感的博客：《基于生成式模型与开源工具的 5 个项目》。
FAQs
使用这些生成式 AI 工具是否需要高级技术能力？
未必需要。许多工具（如 OpenAI 的 API、Hugging Face 和 Gradio）即使对具备基础编码技能的开发者也很友好。LangChain 和 BentoML 等开源框架同样简化了大型语言模型（LLM）的诸多工作。当然，具备 Python 与机器学习基础知识将有助于更好地发挥这些工具的价值。如果您刚起步，通过教程学习并借助社区资源可以让学习曲线更可控。
这些工具是否免费？是否需要付费？
文中提到的许多工具（如 Hugging Face Transformers、LangChain 和 Gradio）都提供免费层，便于您在无前期成本的情况下上手。不过，进阶功能、企业级基础设施或大规模使用可能需要付费方案。例如，OpenAI 的 API 采用按量计费模式，在一定限额内可能免费。对于基于云的部署（如在 AWS 上使用 Pinecone 或 BentoML），您也可能会因存储、计算资源或请求量而产生费用。
我该如何为项目选择合适的生成式 AI 工具？
选择合适的工具取决于您的项目需求。如果您在构建聊天机器人或对话式 AI，OpenAI 的 API 或 LangChain 可能更契合。若涉及文档索引与基于向量的查询，Pinecone 或 ChromaDB 更为适用。若您关注模型跟踪与实验，Weights & Biases 是强大的选项。如果不确定，请先明确要解决的问题，再评估哪些工具提供您所需的特性——无论是训练模型、管理 LLMOps，还是部署 Web 应用。
作为一名持证的数据科学家，我热衷于利用前沿技术打造创新的机器学习应用。凭借在语音识别、数据分析与报告、MLOps、对话式人工智能以及自然语言处理方面的扎实背景，我不断打磨构建智能系统的能力，力求带来切实影响。除技术专长外，我也擅长沟通，能够将复杂概念提炼为清晰、简明的表述。因此，我成为数据科学领域备受关注的博主，与不断壮大的数据专业人士社区分享洞见与实践经验。目前，我专注于内容创作与编辑，借助大语言模型打造有力且吸引人的内容，帮助企业与个人更好地发挥数据价值。
自 2023 年初以来，我们听到了很多关于 ChatGPT 和其他令人振奋的新型生成式 AI 工具的消息。作为一款表现惊人的对话式 AI 应用，ChatGPT 迅速风靡全球。但这只是新一轮生成式 AI 创新的开端。
自 ChatGPT 上线以来，众多初创企业和公司纷纷利用类似的大型语言模型来打造创新应用。像 ChatPDF 这样的工具能够与文档进行自然对话，AutoGPT 则采用基于智能体的架构来自动化复杂任务。几乎每天都会有新的生成式 AI 应用发布，用创造性的方式解决真实世界的问题。
但这些强大的系统究竟是如何构建的？您能否创建属于自己的定制化对话式 AI？
在这篇博客中，我们将回顾用于构建 AI 应用的七大关键生成式 AI 工具，并了解高效的构建方法。
好奇为何 AI 素养如此重要？欢迎阅读我们的独立指南。
7 大关键生成式 AI 工具
这些生成式 AI 工具提供访问大型语言模型、微调与训练模型、执行大型语言模型运维（LLMOps）、索引与存储文档、监控、训练与服务模型，以及构建 Web 应用等能力。
1. OpenAI
OpenAI 的 API 为开发者提供先进的 AI 模型。您可以用 GPT 模型生成文本、用嵌入查找相似文本、用 Whisper 将语音转换为文本，并用 DALL-E 模型生成图像。
OpenAI 的 API 为您的应用提供了便捷的途径来访问大型语言与视觉模型。您无需自建基础设施或部署与监控模型。借助 OpenAI 的 API 和其他开发者工具，任何人都可以轻松构建完整的 AI 创业项目。
您可以通过
curl或 Python API 访问 OpenAI 的生成式模型。OpenAI API Python 速查表提供了访问各类模型的详细说明，我们关于在 Python 中使用 OpenAI API的教程也有更多细节。2. Transformers
Transformers Python 库和 Hugging Face 平台在开源机器学习社区的发展中发挥了关键作用。
借助 Transformers，您可以在数秒内免费获取数据集与模型。Transformers Python 库也让在新数据集上微调大型语言模型变得更轻松。
您可以将模型上传至 Hugging Face，并像使用 OpenAI API 一样使用它。Hugging Face 还为可扩展的应用提供企业级解决方案。
与依赖 OpenAI 等第三方 API 相比，您也可以创建自有的生成式 AI 模型，从而获得更高的可控性与安全性。
如果您是 Hugging Face 新手，请阅读我们的教程《Transformers 与 Hugging Face 入门》，了解基础知识。
3. LangChain
LangChain 是一个开源框架，可轻松构建由 GPT-4 等大型语言模型驱动的应用。它提供模块化接口、提示管理、上下文管理、向量存储、将多个模型与工具串联、AI 智能体以及访问顶级 LLM 的能力。
LangChain 是一个生态系统，允许用户轻松使用 OpenAPI 和其他 LLM 构建 AI 应用。用户仅需几行代码即可创建聊天机器人、自动化 AI 和智能应用。凭借易用性和快速开发能力，它在 AI 领域颇受欢迎。通过学习构建 LLM 应用的 LangChain 教程，您可以通过示例代码了解其关键特性。
4. Pinecone
Pinecone 是一款托管的向量数据库，针对使用高维数据的机器学习应用进行优化。与传统数据库不同，像 Pinecone 这样的向量数据库专为存储与分析数据的复杂多维向量表示而优化。
Pinecone 是一种存储系统，允许您将 PDF 文档、Markdown 文件和其他文本数据集成到语言模型中，从而提供个性化而非泛化的答案。
通过Pinecone 的《精通向量数据库》教程，学习如何高效处理高维和非结构化数据。
除 Pinecone 外，您也可以了解 ChromaDB。它是一款自管型开源数据库，无需注册即可使用，并可与您的应用无缝协作。