OpenLLM: Prenez facilement le contrôle des modèles de langage volumineux
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- Akira Sakamoto
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Dans le domaine de l'intelligence artificielle (IA), les modèles de langage sont devenus une force transformative. Parmi ces modèles, OpenLLM se distingue en tant qu'outil puissant qui repousse les limites de ce qui est possible. Basé sur l'architecture GPT-3, OpenLLM n'est pas seulement un modèle de langage, c'est une plateforme complète pour l'exploitation de modèles de langage volumineux (LLM) en production. Que vous souhaitiez générer du texte, traduire des langues, créer du contenu diversifié ou trouver des réponses informatives à vos questions, OpenLLM est la solution idéale.
Les capacités d'OpenLLM vont au-delà de l'ordinaire. Il est conçu pour ajuster finement, servir, déployer et surveiller n'importe quel LLM avec facilité, ce qui en fait un outil polyvalent pour une variété de tâches. Mais qu'est-ce qui rend OpenLLM vraiment unique ? Comment ça marche et quels avantages offre-t-il ? Plongeons dans le monde d'OpenLLM et découvrons son potentiel.
Comprendre OpenLLM : Un modèle de langage révolutionnaire
OpenLLM est bien plus qu'un simple modèle de langage, c'est une plateforme ouverte conçue pour exploiter les LLM en production. Il est conçu pour ajuster finement, servir, déployer et surveiller n'importe quel LLM avec facilité. Cette flexibilité en fait un outil puissant pour une variété de tâches, de la génération de texte à la compréhension du langage naturel et à la traduction automatique.
La fonctionnalité d'OpenLLM repose sur l'utilisation de Python 3.8 ou version ultérieure et de pip. L'installation est simple : il suffit d'utiliser pip pour installer OpenLLM. Une fois installé, vous pouvez vérifier son installation correcte en exécutant la commande openllm -h. Cette commande affiche un guide utile sur les différentes fonctionnalités d'OpenLLM.
Démarrer un serveur LLM est aussi simple que d'utiliser la commande openllm start. Par exemple, pour démarrer un serveur OPT, vous utiliseriez la commande openllm start opt. Une fois le serveur lancé, une interface utilisateur Web devient accessible à l'adresse http://localhost:3000 (opens in a new tab), où vous pouvez expérimenter avec les points de terminaison et les exemples d'entrée.
Écran de bienvenue d'OpenLLM :
$ openllm -h
Utilisation : openllm [OPTIONS] COMMAND [ARGS]...
██████╗ ██████╗ ███████╗███╗ ██╗██╗ ██╗ ███╗ ███╗
██╔═══██╗██╔══██╗██╔════╝████╗ ██║██║ ██║ ████╗ ████║
██║ ██║██████╔╝█████╗ ██╔██╗ ██║██║ ██║ ██╔████╔██║
██║ ██║██╔═══╝ ██╔══╝ ██║╚██╗██║██║ ██║ ██║╚██╔╝██║
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Une plateforme ouverte pour faire fonctionner des modèles de langage volumineux en production.
Ajustez finement, servez, déployez et surveillez n'importe quel LLM avec facilité.OpenLLM en action : Exemples pratiques
OpenLLM n'est pas seulement théorique, c'est un outil pratique que vous pouvez utiliser dans des scénarios réels. Considérons quelques exemples.
Supposons que vous souhaitiez interagir avec le modèle en utilisant le client Python intégré d'OpenLLM. Dans une fenêtre de terminal différente ou dans un notebook Jupyter, vous pouvez créer un client pour commencer à interagir avec le modèle. Voici comment vous pouvez le faire :
import openllm
client = openllm.client.HTTPClient('http://localhost:3000')
client.query('Expliquez-moi la différence entre "further" et "farther"')Vous pouvez également utiliser la commande openllm query pour interroger le modèle depuis le terminal. Par exemple :
export OPENLLM_ENDPOINT=http://localhost:3000
openllm query 'Expliquez-moi la différence entre "further" et "farther"'Ces exemples illustrent la polyvalence d'OpenLLM. Que vous soyez un développeur cherchant à intégrer des LLM dans vos applications ou un chercheur explorant les capacités des modèles de langage, OpenLLM offre une plateforme flexible et puissante pour répondre à vos besoins.
Comparaison d'OpenLLM avec d'autres modèles de LLM
Dans le monde des modèles de langage volumineux, OpenLLM se distingue de modèles importants tels que OpenAI LLM, Google AI LLM, Jurassic-1 Jumbo et Megatron-Turing NLG. Chacun de ces modèles a ses propres forces, mais OpenLLM se distingue par sa polyvalence et sa facilité d'utilisation.
OpenLLM s'intègre parfaitement aux agents Hugging Face, une fonctionnalité encore expérimentale mais prometteuse. Cette intégration vous permet d'utiliser l'agent Hugging Face pour exécuter le serveur OpenLLM et poser des questions ou générer des entrées. Par exemple, vous pouvez utiliser l'agent pour déterminer si un texte donné est positif ou négatif. Cependant, il est important de noter que seuls StarCoder est actuellement pris en charge avec l'intégration de l'agent.
import transformers
agent = transformers.HFAgent('http://localhost:3000/hf-agent') # URL qui exécute le serveur OpenLLM
agent.run('Le texte suivant est-il positif ou négatif ?', text='Je n'aime pas la façon dont ce modèle génère des inputs.')OpenLLM s'intègre également à LangChain, ce qui vous permet de démarrer rapidement un LLM local avec LangChain. Vous pouvez utiliser cette fonctionnalité pour poser des questions ou générer du texte. De plus, OpenLLM peut interagir avec un serveur OpenLLM distant, vous permettant de vous connecter à un serveur OpenLLM déployé ailleurs.
from langchain.llms import OpenLLM
llm = OpenLLM(model_name='dolly-v2', model_id='databricks/dolly-v2-7b', device_map='auto')Déploiement d'OpenLLM en Production
Déployer vos LLMs en production est une étape cruciale pour tirer parti de leurs capacités. OpenLLM simplifie ce processus en vous permettant de construire un Bento pour un modèle spécifique, comme Dolly V2, en utilisant la commande build. Un Bento dans BentoML est l'unité de distribution. Il regroupe le code source de votre programme, les modèles, les fichiers, les artefacts et les dépendances.
openllm build dolly-v2Une fois que vous avez construit votre Bento, vous pouvez le containeriser en utilisant la commande containerize de BentoML. BentoML offre un ensemble complet d'options pour déployer et héberger des services ML en ligne en production.
bentoml containerize <name:version>OpenLLM ne se résume pas seulement à fournir une plateforme pour exploiter les LLMs, il s'agit de créer une communauté de personnes partageant les mêmes idées et passionnées par les LLMs, l'IA, et bien plus encore. Il est activement maintenu par l'équipe BentoML, qui est toujours prête à échanger avec les utilisateurs et les contributeurs. Que vous souhaitiez améliorer les fonctionnalités d'OpenLLM ou que vous ayez des questions, n'hésitez pas à vous joindre à la communauté dans leur démarche visant à rendre les LLMs plus accessibles et faciles à utiliser.
OpenLLM : Un Aperçu de l'Avenir
OpenLLM n'est pas seulement un outil pour le présent, c'est une plateforme conçue avec l'avenir en tête. Les développeurs derrière OpenLLM travaillent constamment à améliorer ses capacités et à le rendre encore plus convivial. L'une des fonctionnalités à venir est la possibilité d'affiner un LLM pour qu'il réponde aux besoins de l'utilisateur avec LLM.tuning(). Cette fonctionnalité permettra aux utilisateurs de personnaliser leurs LLMs pour mieux répondre à leurs exigences spécifiques, faisant d'OpenLLM un outil encore plus polyvalent.
OpenLLM s'engage également en matière de confidentialité des utilisateurs. Il recueille des données d'utilisation pour améliorer l'expérience utilisateur et le produit, mais il garantit une confidentialité maximale en excluant les informations sensibles. Les utilisateurs peuvent choisir de ne pas suivre leur utilisation en utilisant l'option de ligne de commande --do-not-track ou en définissant la variable d'environnement OPENLLM_DO_NOT_TRACK=true.
export OPENLLM_DO_NOT_TRACK=trueConclusion
Dans le monde en constante évolution de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique, OpenLLM se distingue comme un outil puissant et polyvalent. Avec sa capacité à exploiter des modèles de langage de grande taille en production, il offre une large gamme de possibilités aux développeurs, aux chercheurs et aux passionnés d'IA. Que vous souhaitiez générer du texte, traduire des langues, créer du contenu varié ou trouver des réponses informatives à vos questions, OpenLLM a tout ce qu'il faut.
OpenLLM n'est pas seulement un modèle de langage, c'est une plateforme qui repousse les limites de ce qui est possible dans le domaine de l'IA. Avec ses fonctionnalités à venir et ses améliorations continues, OpenLLM est destiné à devenir un outil encore plus puissant à l'avenir. Alors pourquoi attendre ? Plongez dans le monde d'OpenLLM et découvrez comment il peut révolutionner vos projets d'IA.
Questions Fréquemment Posées
1. Qu'est-ce qu'OpenLLM ?
OpenLLM est une plateforme ouverte conçue pour exploiter des modèles de langage de grande taille (LLM) en production. Elle permet aux utilisateurs d'affiner, de servir, de déployer et de surveiller n'importe quel LLM facilement. Elle est basée sur l'architecture GPT-3 et peut être utilisée pour une variété de tâches, notamment la génération de texte, la compréhension du langage naturel et la traduction automatique.
2. Comment OpenLLM se compare-t-il à d'autres LLMs tels que OpenAI LLM, Google AI LLM, Jurassic-1 Jumbo et Megatron-Turing NLG ?
OpenLLM tient sa place face à ces modèles renommés. Il se distingue par sa polyvalence et sa facilité d'utilisation. Il s'intègre parfaitement aux agents Hugging Face et à LangChain, permettant aux utilisateurs d'interagir avec le modèle de différentes manières. Il prend également en charge un large éventail de LLMs open source et d'environnements d'exécution de modèles.
3. Comment puis-je déployer OpenLLM en production ?
OpenLLM simplifie le processus de déploiement. Vous pouvez construire un Bento pour un modèle spécifique en utilisant la commande build. Une fois que vous avez construit votre Bento, vous pouvez le containeriser en utilisant la commande containerize de BentoML. BentoML offre un ensemble complet d'options pour le déploiement et l'hébergement de services ML en ligne en production.