我们已经不再局限于改进大型语言模型 (LLM)，而是专注于利用它们来创建有助于企业的 AI 应用程序。大型语言模型操作 (LLMOps) 工具正是为此而生，它简化了创建全自动系统的过程，用于构建 LLM 解决方案并将其部署到生产中。
在本文中，我们将介绍不同的工具，例如 LLM API、微调框架、实验跟踪工具、LLM 集成生态系统、向量搜索工具、模型服务框架、部署平台和可观察性工具。每种工具都各有特色，旨在解决与 LLM 相关的特定问题。
什么是 LLMOps？
LLMOps 是一个新兴领域，专注于生产环境中大型语言模型的运营管理。它本质上是专门针对语言和其他多模态模型的 MLOps（机器学习操作）。
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LLMOps 涵盖大型语言模型的整个生命周期，包括数据收集、模型训练或微调、测试和验证、集成、部署、优化、监控和维护以及协作。通过构建项目和自动化流程，LLMOps 可帮助您减少错误并高效扩展 AI 应用程序，确保模型稳健且能够满足实际需求。
简而言之，LLMOps 工具可帮助您构建一个自动化系统，该系统收集数据、在其上微调模型、跟踪模型的性能、将其与外部数据集成、创建 AI 应用程序、将其部署到云端，并观察模型在生产中的指标和性能。
开发大型语言模型技能轨道由 4 门课 贷款数据库 程组成，这些课程将帮助您奠定坚实的基础，了解 LLM 的工作原理以及如何微调预训练的 LLM。
现在，让我们探索当今可用的顶级 LLMOps 工具。
API
使用 API 调用访问语言和嵌入模型。您无需部署模型或维护服务器；只需提供 API 密钥并开始使用最先进的模型。
1.OpenAI API
OpenAI提供对 GPT-4o 和 o1 等高级 LLM 模型的 API 访问。这些模型可以通过 Python 包或 CURL 命令使用。
对于没有技术团队的初创公司来说，该 API 是微调或部署生产模型的理想解决方案。它提供对语言模型、多模态模型、函数调用、结构化输出和微调选项的访问。此外，您还可以使用嵌入模型来创建自己的向量数据库。总之，它提供了一个全面、低成本的 AI 生态系统。
通过遵循GPT-4o API 教程：开始使用 OpenAI 的 API，了解如何使用 OpenAI Python API 访问最先进的 LLM 。
OpenAI API 快速入门代码
OpenAI API 快速入门代码。图片来源：快速入门教程 - OpenAI API
2. 人类 API
Anthropic API 与OpenAI API 类似，提供对各种语言和嵌入模型的访问。这些模型可用于创建 RAG 应用程序、集成工具、检索网页、利用视觉模型和开发 AI 代理。随着时间的推移，Anthropic 旨在提供构建和部署功能齐全的 AI 应用程序所需的所有工具。
与 OpenAI API 一样，它包括安全保障措施和用于监控模型性能的评估工具。
通过遵循Claude Sonnet 3.5 API 教程：开始使用 Anthropic 的 API ，了解如何使用 Claude API 访问表现最佳的 LLM 。
Anthropic API 快速入门代码
Anthropic API 快速入门代码。图片来源：初始设置 - Anthropic
微调
使用 Python，在自定义数据集上微调基础大型语言模型，以调整模型的风格、任务和功能以满足特定要求。
3. Transformer
Hugging Face 的Transformers是人工智能社区和业界的一个知名框架。它被广泛用于访问模型、使用有限资源微调 LLM 以及保存模型。它为从数据加载到评估 LLM 的所有环节提供了全面的生态系统。
使用 Transformers，您可以加载数据集和模型、处理数据、使用自定义参数构建模型、训练模型并将其推送到云端。之后，您只需单击几下即可将这些模型部署到服务器上。
参加“Python 中的 LLM 简介”课程，了解 LLM 概况、转换器架构、预训练的 LLM 以及如何集成 LLM 来解决实际问题。
Transformers 快速入门代码
Transformers 快速入门代码。图片来源：快速游览（huggingface.co）
4.Unsloth AI
Unsloth AI是一个用于微调和访问大型语言模型的 Python 框架。它提供了一个简单的 API，性能比 Transformers 快 2 倍。
它建立在 Transformers 库之上，集成了其他工具，以简化资源有限的大型语言模型的微调。Unsloth 的一个突出特点是能够仅用一行代码将模型保存为 vLLM 和 GGUF 兼容格式，无需安装和设置库llama.cpp，因为它会自动处理一切。
Unsloth推理代码
Unsloth 推理代码。图片来源：推理 | Unsloth 文档
实验跟踪
在训练期间跟踪和评估模型性能并比较结果。
5. 权重与偏差
权重和偏差可让您在微调期间和微调之后跟踪模型性能以评估有效性。它还支持跟踪 RAG 应用程序以及监控和调试 LLM。
