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OpenLLM: 큰 언어 모델 쉽게 제어하기

OpenLLM: 큰 언어 모델 쉽게 제어하기

Akira Sakamoto
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Akira Sakamoto

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인공 지능(AI)의 영역에서 언어 모델은 혁신적인 인력으로 등장했습니다. 그 중에서도 OpenLLM은 가능한 한계를 넓히는 강력한 도구로서 두드러집니다. GPT-3 아키텍처를 기반으로 한 OpenLLM은 언어 모델에 불과한 것이 아니라, 대규모 언어 모델(LLM)을 운영하기 위한 포괄적인 플랫폼입니다. 텍스트 생성, 언어 번역, 다양한 콘텐츠 작성, 질문에 대한 정보성 있는 답변을 찾기 위해 OpenLLM을 활용할 수 있습니다.

OpenLLM은 보편적인 기능을 초월합니다. 다양한 작업을 위한 다목적 도구로서 쉽게 LLM을 미세 조정, 사용, 배포 및 모니터링할 수 있도록 설계되었습니다. 하지만 OpenLLM의 독특함은 무엇일까요? 어떻게 작동하며 어떤 이점이 있는지 알아보겠습니다. OpenLLM의 세계에 빠져드봅시다.

OpenLLM의 이해: 혁신적인 언어 모델

OpenLLM은 단순한 언어 모델이 아니라 운영 세팅을 위해 LLM을 운영하기 위해 설계된 오픈 플랫폼입니다. Python 3.8 이상과 pip를 사용하는 것으로 OpenLLM의 기능이 구현되어 있습니다. 설치는 간단합니다. OpenLLM을 설치하려면 pip을 사용하기만 하면 됩니다. 설치가 완료되면 openllm -h 명령을 실행하여 올바른 설치 여부를 확인할 수 있습니다. 이 명령은 OpenLLM의 다양한 기능에 대한 유용한 가이드를 제공합니다.

LLM 서버를 시작하는 것은 openllm start 명령을 사용하는 것만큼 간단합니다. 예를 들어 OPT 서버를 시작하려면 openllm start opt 명령을 사용하면 됩니다. 서버가 실행되고 나면 웹 UI가 http://localhost:3000에서 (opens in a new tab) 접근 가능하며, 여기에서 엔드포인트와 샘플 입력 프롬프트를 실험해볼 수 있습니다.

OpenLLM

OpenLLM 환영 화면:

$ openllm -h

Usage: openllm [OPTIONS] COMMAND [ARGS]...

   ██████╗ ██████╗ ███████╗███╗   ██╗██╗     ██╗     ███╗   ███╗
  ██╔═══██╗██╔══██╗██╔════╝████╗  ██║██║     ██║     ████╗ ████║
  ██║   ██║██████╔╝█████╗  ██╔██╗ ██║██║     ██║     ██╔████╔██║
  ██║   ██║██╔═══╝ ██╔══╝  ██║╚██╗██║██║     ██║     ██║╚██╔╝██║
  ╚██████╔╝██║     ███████╗██║ ╚████║███████╗███████╗██║ ╚═╝ ██║
   ╚═════╝ ╚═╝     ╚══════╝╚═╝  ╚═══╝╚══════╝╚══════╝╚═╝     ╚═╝

  운영에 큰 언어 모델을 위한 오픈 플랫폼입니다. 쉽게 LLM을 미세 조정, 사용, 배포 및 모니터링할 수 있습니다.

OpenLLM 실제 활용: 실용적인 예제

OpenLLM은 이론뿐만 아니라 실제 상황에서 사용할 수 있는 실용적인 도구입니다. 몇 가지 예를 살펴보겠습니다.

예를 들어 OpenLLM의 내장 Python 클라이언트를 사용하여 모델과 상호 작용하고 싶다고 가정해보겠습니다. 다른 터미널 창이나 Jupyter Notebook에서 클라이언트를 만들어 모델과 상호 작용할 수 있습니다. 다음과 같이 할 수 있습니다:

import openllm
client = openllm.client.HTTPClient('http://localhost:3000')
client.query('Further와 Farther의 차이를 설명해주세요.')

터미널에서 openllm query 명령을 사용하여 모델에 질문할 수도 있습니다. 예를 들어:

export OPENLLM_ENDPOINT=http://localhost:3000
openllm query 'Further와 Farther의 차이를 설명해주세요.'

이러한 예제들은 OpenLLM의 다양성을 보여줍니다. 개발자가 LLM을 애플리케이션에 통합하려는 경우나 언어 모델의 능력을 탐구하려는 연구원인 경우, OpenLLM은 다양하고 강력한 플랫폼을 제공하여 요구 사항을 충족시킬 수 있습니다.

OpenLLM과 다른 LLM 모델 비교

큰 언어 모델의 세계에서 OpenLLM은 OpenAI LLM, Google AI LLM, Jurassic-1 Jumbo 및 Megatron-Turing NLG와 같은 주요 모델과 어깨를 나란히 할 수 있습니다. 이러한 각 모델은 각자의 강점이 있지만 OpenLLM은 다양성과 사용 편의성에서 뛰어납니다.

OpenLLM은 Hugging Face 에이전트와 원활하게 통합되며, 아직 실험 단계에 있지만 유망한 기능입니다. 이 통합을 사용하면 Hugging Face 에이전트를 사용하여 OpenLLM 서버를 실행하고 질문을 하거나 입력을 생성할 수 있습니다. 예를 들어 주어진 텍스트가 긍정적인지 부정적인지 확인하기 위해 에이전트를 사용할 수 있습니다. 그러나 현재는 StarCoder만 에이전트 통합이 지원되는 것에 유의해야 합니다.

import transformers
agent = transformers.HFAgent('http://localhost:3000/hf-agent') # OpenLLM 서버를 실행하는 URL
agent.run('다음 `텍스트`는 긍정적인가요 혹은 부정적인가요?', text='이 모델로 입력을 생성하는 방식이 마음에 들지 않습니다.')

OpenLLM은 LangChain과 함께 작동하여 빠르게 로컬 LLM을 시작할 수 있도록 지원하며, 이를 통해 질문하거나 텍스트를 생성할 수 있습니다. 또한 OpenLLM은 원격 OpenLLM 서버와 상호 작용할 수 있도록 지원합니다. llm('오리와 거위의 차이점은 무엇이며, 왜 캐나다에는 그렇게 많은 거위가 있는 걸까?')


## OpenLLM을 운영환경에 배포하기

LLM을 운영환경에 배포하는 것은 그들의 능력을 활용하는 중요한 단계입니다. OpenLLM은 `build` 명령을 사용하여 Dolly V2와 같은 특정 모델을 위한 Bento를 빌드할 수 있게 해주는 것으로 이 과정을 간단하게 만들어줍니다. Bento는 BentoML에서 배포의 단위입니다. 그것은 프로그램의 소스 코드, 모델, 파일, 아티팩트, 종속성을 패키징합니다.

```bash
openllm build dolly-v2

Bento를 빌드한 후에는 BentoML의 containerize 명령을 사용하여 컨테이너화 할 수 있습니다. BentoML은 운영환경에서 온라인 ML 서비스를 배포하고 호스팅하기 위한 포괄적인 옵션 세트를 제공합니다.

bentoml containerize <name:version>

OpenLLM은 LLM을 운영하는 플랫폼을 제공하는 것뿐만 아니라, LLM, AI 및 기타 관련 분야에 열정을 가진 사람들로 이루어진 커뮤니티를 구축하는 것을 목표로 합니다. OpenLLM은 BentoML 팀에 의해 지속적으로 유지보수되며, 사용자와 기여자들과 항상 소통하고 있습니다. OpenLLM의 기능을 향상시키거나 질문이 있으시면 언제든지 문의하고 커뮤니티에 참여하여 LLM을 보다 접근 가능하고 사용하기 쉽게 만드는 노력에 함께해 주세요.

OpenLLM의 미래 전망

OpenLLM은 현재를 위한 도구에 머물지 않고 미래를 고려하여 설계된 플랫폼입니다. OpenLLM의 개발자들은 계속해서 그 기능을 개선하고 사용자 친화적으로 만들기 위해 노력하고 있습니다. 곧 출시될 기능 중 하나는 LLM.tuning()을 사용하여 모든 LLM을 사용자의 요구에 맞게 세밀하게 조정할 수 있는 능력입니다. 이 기능을 통해 사용자는 특정 요구 사항에 더 잘 맞는 LLM을 맞춤화할 수 있으므로, OpenLLM은 더 다재다능한 도구가 될 것입니다.

OpenLLM은 사용자의 개인 정보 보호에도 힘쓰고 있습니다. 제품을 개선하고 사용자 경험을 향상시키기 위해 사용 데이터를 수집하지만, 민감한 정보는 제외되어 최대한의 개인 정보 보호가 보장됩니다. 사용자는 --do-not-track CLI 옵션을 사용하거나 환경 변수 OPENLLM_DO_NOT_TRACK=true를 설정하여 사용 추적을 거부할 수 있습니다.

export OPENLLM_DO_NOT_TRACK=true

결론

인공지능과 머신 러닝의 빠르게 변화하는 세계에서 OpenLLM은 강력하고 다재다능한 도구로 주목받고 있습니다. 대용량 언어 모델을 운영하는 능력을 가진 OpenLLM은 개발자, 연구자 및 AI 열정가들에게 다양한 가능성을 제공합니다. 텍스트 생성, 언어 번역, 다양한 콘텐츠 생성, 질문에 대한 정보적인 답변을 찾는 등 다양한 작업에 OpenLLM을 활용할 수 있습니다.

OpenLLM은 언어 모델에 불과한 것이 아니라 AI 분야에서 가능한 범위를 넓히기 위한 플랫폼입니다. 앞으로 출시될 기능과 지속적인 개선을 통해 OpenLLM은 미래에 더욱 강력한 도구가 될 것입니다. 그래서 왜 기다리시나요? OpenLLM의 세계로 뛰어들어 AI 프로젝트를 혁신해보세요.

자주 묻는 질문

1. OpenLLM이란 무엇인가요?

OpenLLM은 대용량 언어 모델 (LLMs)을 운영하기 위해 설계된 개방형 플랫폼입니다. 사용자는 사용하기 쉽게 LLM을 세밀하게 조정하고 서빙하고 배포하며 모니터링할 수 있습니다. 이는 GPT-3 아키텍처를 기반으로하며 텍스트 생성, 자연어 이해 및 기계 번역과 같은 다양한 작업에 사용할 수 있습니다.

2. OpenLLM은 OpenAI LLM, Google AI LLM, Jurassic-1 Jumbo, Megatron-Turing NLG와 같은 다른 LLM과 어떻게 비교되나요?

OpenLLM은 이러한 우수한 모델들과 더불어 자신의 위치를 지킵니다. 그것은 그의 다재다능함과 사용 편의성으로 무난하게 선보입니다. OpenLLM은 Hugging Face agents와 LangChain과 완벽하게 통합되어 사용자가 다양한 방식으로 모델과 상호작용할 수 있도록 지원합니다. 또한 다양한 오픈 소스 LLM과 모델 런타임을 지원합니다.

3. OpenLLM을 운영환경에 어떻게 배포할 수 있나요?

OpenLLM은 배포 과정을 간소화합니다. build 명령을 사용하여 특정 모델을 위한 Bento를 빌드할 수 있습니다. Bento를 빌드한 후에는 BentoML의 containerize 명령을 사용하여 컨테이너화 할 수 있습니다. BentoML은 운영환경에서 온라인 ML 서비스를 배포하고 호스팅하기 위한 포괄적인 옵션 세트를 제공합니다.

OpenLLM: Easily Take Control of Large Language ModelsOpenLLaMA: LLaMA 큰 언어 모델의 오픈 소스 재현