「LLMアプリを作成するための5つのツール」

『LLMアプリを作るための必須ツール5選』

 

高度な言語モデルアプリケーションの時代において、開発者やデータサイエンティストは、自分たちのプロジェクトを構築、展開、管理するための効率的なツールを常に求めています。GPT-4のような大規模な言語モデル（LLM）が人気を集める中、より多くの人々がこれらの強力なモデルを自分自身のアプリケーションで活用したいと考えています。ただし、適切なツールがなければ、LLMを扱うことは複雑なものになることもあります。

そのため、私はこの記事で、LLMパワードアプリケーションの開発と展開を大幅に向上させるための5つの必須ツールをまとめました。初心者の方でも経験豊富な機械学習エンジニアでも、これらのツールを活用することでより生産性が高まり、より高品質なLLMプロジェクトを構築することができます。

 

• このAI論文は、コントロール可能なマルチビュー画像生成および3Dコンテンツ作成を革新するニューラルネットワークアーキテクチャー、MVControlを紹介しています
• 「これらの完全自動の深層学習モデルは、スマートフォンの統合を使用して、猫の苦痛指標スケール（FGS）を使用した痛み予測に使用できます」
• 「ハグフェース上のトップ10大きな言語モデル」

1. Hugging Face

 

Hugging Faceは、AIプラットフォームに留まらず、モデル、データセット、デモをホストする包括的なエコシステムです。さまざまなフレームワークをサポートしており、ユーザーは画像、テキスト、音声など、さまざまな形式でコンテンツを学習し、微調整し、評価し、生成することができます。広範なモデルの選択肢、コミュニティリソース、開発者向けのAPIが一つのプラットフォーム上に組み合わさっているため、Hugging Faceは多くのAI実践者や機械学習エンジニアにとって頼りになる場所となっています。

Hugging Face AutoTrainを使用してMistral AI 7B LLMを微調整し、モデルをHugging Face Hubにプッシュする方法を学びましょう。

 

2. LangChain

 

LangChainは、LLMを使用してアプリケーションを構築するための複合性のアプローチを採用しているツールです。さまざまなコンテキストの情報源を言語モデルと統合することにより、コンテキストに合わせたアプリケーションの開発に広く使用されています。さらに、言語モデルを使用して、提供されたコンテキストに基づいてアクションや応答に関する推論を行うこともできます。LangChain AIチームは最近、LLMアプリケーションの生産性と効率を高めるための統合開発プラットフォームであるLangSmithを導入しました。

AI開発の初心者の方は、LangChainのチートシートをチェックして、Python APIやその他の機能を理解しましょう。

 

3. Qdrant

 

Qdrantは、Rustベースのベクトル類似検索エンジンおよびデータベースであり、シンプルなAPIを提供する本格的なサービスです。ニューラルネットワークや意味に基づいたマッチングを使用するアプリケーションに最適であり、拡張されたフィルタリングのサポートを提供しています。Qdrantの速度と信頼性は、埋め込みやニューラルネットワークエンコーダを網羅的なマッチング、検索、推奨などのアプリケーションに変えるための使いやすいオプションです。利用可能な無料のティアを含む、完全管理型のQdrant Cloudサービスも試してみることができます。

2024年に試してみるべき5つの最高のベクトルデータベースを読んで、Qdrant以外の他の選択肢について学んでください。

 

4. MLflow

 

MLflowは、LLMのサポートを含む、実験のトラッキング、評価、展開ソリューションを提供しています。MLMの能力をアプリケーションに統合することを簡素化するために、MLflow Deployments Server for LLMs、LLM Evaluation、Prompt Engineering UIなどの機能を導入しています。これらのツールは、LLMの複雑な風景をナビゲートし、基礎となるモデル、プロバイダ、プロンプトを比較して、プロジェクトに最適なものを見つけるのに役立ちます。

MLOpsをマスターするための5つの無料コースのリストをチェックしてください。

 

5. vLLM

 

vLLMは、LLMの高スループットでメモリ効率の良い推論エンジンおよびサービングエンジンです。その最新のサービングスループットと効率的なアテンションキーおよびバリューメモリ管理で知られ、vLLMには連続バッチ処理、最適化されたCUDAカーネル、NVIDIA CUDAおよびAMD ROCmのサポートなどの機能があります。人気のあるHugging Faceモデルとさまざまなデコーディングアルゴリズムとの統合を含む、柔軟性と使いやすさにより、LLMの推論とサービングに貴重なツールとなっています。

 

結論

 

これらの5つのツールは、ホスティング、コンテキスト認識、検索機能、デプロイメント、推論の効率性など、それぞれ独自の強みを持っています。これらのツールを活用することで、開発者やデータサイエンティストはワークフローを大幅に効率化し、LLMアプリケーションの品質を向上させることができます。

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****[Abid Ali Awan](https://www.polywork.com/kingabzpro)****（@1abidaliawan）は、機械学習モデルを構築するのが大好きな認定データサイエンティストです。現在はコンテンツ作成や機械学習やデータサイエンス技術についての技術ブログの執筆に注力しています。Abidはテクノロジーマネジメントの修士号および通信工学の学士号を取得しています。彼のビジョンは、メンタルヘルスに苦しむ学生向けにグラフニューラルネットワークを使用したAI製品を構築することです。

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