AI知识库

53AI知识库

学习大模型的前沿技术与行业应用场景


做产品最大的难点并不是技术工程,而是找到未被满足的市场需求
发布日期:2024-05-10 14:02:43 浏览次数: 1839 来源:吴建明利驰软件


背景

虽然多语言模型在原型设计中使用起来特别简单,但在商业产品中应用落地并不轻松。

它的开发流程就像个复杂的拼图,包含数据获取、预处理、提示设计、模型微调、对齐、上线、监控等等,每一步都得环环相扣。

需要团队协作,从数据处理到数据科学再到机器学习团队,大家得紧密配合。而且,要想确保一切顺利运行,运营上的严谨是必不可少的。

LLMOps这个词,简单说就是不断试验、迭代、部署和优化整个LLM开发流程的过程。

LLMOps 是 LLM 的 MLOps方式。

类似于DevOps,是一系列原理和实践经验的总和

什么是 LLMOps?

LLMOps,全称Large Language Model Operations,是一个涵盖了大型语言模型开发、部署、维护和优化的一整套实践和流程。

LLMOps 的目标是确保高效、可扩展和安全地使用这些强大的 AI 模型来构建和运行实际应用程序。

它涉及到模型训练、部署、监控、更新、安全性和合规性等方面。

主要优点:

1、效率:LLMOps 使数据团队能够实现更快的模型和管道开发、交付更高质量的模型并更快地部署到生产中。

2、扩展性:LLMOps还可以实现大规模扩展和管理,可以监控、控制、管理和监视成千上万个模型,以实现持续集成、持续交付和持续部署。具体来说,LLMOps提供了LLM管道的可重现性,促进了数据团队之间更紧密的协作,减少了与DevOps和IT之间的冲突,并加快了发布速度。

3、降低风险:LLM通常需要经过监管审查,LLMOps可以提供更大的透明度,更快地响应此类要求,并确保更好地符合国家政策。

落地产品:Dify

Dify,可以把它理解成开源版的扣子Coze,可以部署到本地,在上面自由搭建知识库和智能体。

去年3月,张路宇团队搞了个叫Dify.AI的开源平台,目的是为了让开发者们轻松点,几分钟就可以快速搭起AI应用。他们想让程序员们别管那些复杂的底层东西,专心致志发挥创意。

Dify 是一个开源的 LLM 应用开发平台。其直观的界面结合了 AI 工作流、RAG 管道、Agent、模型管理、可观测性功能等,让您可以快速从原型到生产。以下是其核心功能列表:

1. 工作流: 在画布上构建和测试功能强大的 AI 工作流程,利用以下所有功能以及更多功能。

2. 全面的模型支持:

3. Prompt IDE: 用于制作提示、比较模型性能以及向基于聊天的应用程序添加其他功能(如文本转语音)的直观界面。

4. RAG Pipeline: 广泛的 RAG 功能,涵盖从文档摄入到检索的所有内容,支持从 PDF、PPT 和其他常见文档格式中提取文本的开箱即用的支持。

5. Agent 智能体: 可以基于 LLM 函数调用或 ReAct 定义 Agent,并为 Agent 添加预构建或自定义工具。Dify 为 AI Agent 提供了50多种内置工具,如谷歌搜索、DELL·E、Stable Diffusion 和 WolframAlpha 等。

6. LLMOps: 随时间监视和分析应用程序日志和性能。可以根据生产数据和标注持续改进提示、数据集和模型。

7. 后端即服务: 所有 Dify 的功能都带有相应的 API,因此可以轻松地将 Dify 集成到自己的业务逻辑中。

功能比较:

安装:

1、下载源码

2、Docker一键安装即可

cd docker
docker compose up -d

3、访问http://127.0.0.1

体验:

除了常规的知识库以外,吸引我的有以下几个:

1、编排工作流

2、内嵌了50多种工具,还可以自定义开发工具

3、SQL语句生成

4、发布提供3种方式

小结

做产品最大的难点并不是技术工程,而是找到未被满足的市场需求。

这是一项极具挑战性的任务。


参考:

https://docs.dify.ai/
https://www.databricks.com/glossary/llmops


53AI,企业落地应用大模型首选服务商

产品:大模型应用平台+智能体定制开发+落地咨询服务

承诺:先做场景POC验证,看到效果再签署服务协议。零风险落地应用大模型,已交付160+中大型企业

联系我们

售前咨询
186 6662 7370
预约演示
185 8882 0121

微信扫码

与创始人交个朋友

回到顶部

 
扫码咨询