9个最佳开源LLMOps平台，用于开发AI模型

如果你对人工智能感兴趣，这篇文章肯定会帮助你深入了解其复杂性。我在这里指导你进入llmops平台的领域，并清楚介绍用于测试、改进和部署llms的关键工具。

在这个重要的清单中，所展示的平台在释放语言模型的全部潜力方面起着关键作用，并提供了创新的开发和管理解决方案。

google、openai和microsoft等知名组织利用llmops平台确保他们的语言模型经过全面的测试、持续的改进和有效的部署，从而获得可靠和精确的结果。

鉴于llmops可能对许多人来说是新概念，让我们首先对llmops的意义、功能和好处有一个基本的了解。

有了这个基础，我们就可以继续我们的主要目标——根据读者的具体需求，确定最佳工具。本文嵌入的主要清单将成为实现这一目标的指南。

什么是llmops？

llmops代表语言模型运营。它涉及管理、部署和改进像ai中使用的大型语言模型。llmops包括训练、测试和维护这些模型的工具和流程，确保它们能够长期有效地工作并保持准确性。

虽然llms易于进行原型制作，但在商业产品中使用它们存在挑战。llm开发周期包括数据准备、模型调优和部署等复杂步骤，需要无缝的团队合作。llmops覆盖了这个周期，确保平稳的实验、部署和增强。

最后，我希望你理解llmops平台是什么，因为它将为你提供准确的清晰度，在阅读之后肯定会给你一个好的结果。

llmops平台促进数据科学家和工程师之间的合作，帮助迭代数据探索。它实现了实时协作、实验跟踪、模型管理和受控的llm部署。llmops自动化了ml生命周期中的操作、同步和监控。

llmops是如何工作的？

llmops平台简化了语言模型的整个生命周期。它集中了数据准备，实现了实验，并允许针对特定任务进行微调。这些平台还促进了平稳的部署、持续的监控和无缝的版本转换。

通过自动化促进了合作，减少了错误，并支持持续改进。实质上，llmops为不同应用优化了语言模型管理。

llmops的好处

我认为llmops提供的主要优势包括效率、准确性和可扩展性。以下是llmops提供的优势的详细说明：

效率：llmops平台优化了语言模型开发、测试和部署的整个周期，节省了时间和精力。
协作：这些平台促进数据科学家、工程师和利益相关者之间的无缝合作，推动有效的团队合作。
准确性：llmops通过持续监控和优化模型，维持和提高模型的准确性。
自动化：llmops自动化了包括数据预处理和监控等多个任务，减少了手动干预的需求。
可扩展性：通过有效扩展模型，llmops平台可以轻松适应增加的工作量或需求。
部署便利：llmops确保模型顺利集成到应用程序或系统中，减少了与部署相关的挑战。

简言之，llmops提高了效率、准确性和可扩展性，同时促进协作、自动化和无缝部署。

现在，让我们进一步了解我们的平台列表。这个列表是来自yaoweibin的指南，但根据您的需求和需要选择最佳平台的决定掌握在您手中。

dify

您是否对gpt-4等llm技术的快速发展感到好奇，并对它们的实际潜力感到兴奋？dify旨在满足您的需求。它赋予开发人员甚至那些没有强大技术背景的人快速创建有价值的应用程序，使用广泛的语言模型。这些应用程序不仅用户友好，而且可以不断改进。

主要功能：

用户友好的llmops平台：轻松使用gpt-4开发ai应用程序，并进行可视化管理。
结合您的数据的上下文化ai：使用文档、web内容或notion笔记作为ai上下文。dify处理预处理等任务，节省开发时间。
释放llm的潜力：dify确保无缝访问模型、上下文嵌入、成本控制和数据注释，实现平滑的ai创建。
现成模板：选择对话和文本生成模板，可根据特定应用程序进行自定义。

agenta

如果您希望以编码方式创建llm应用程序，摆脱模型、库或框架的限制，那么agenta是您的解决方案。agenta是一个开源的端到端平台，旨在简化将复杂的大型语言模型应用程序（llm应用程序）投入生产的过程。

使用agenta，您可以快速进行实验和版本控制，包括提示、参数和复杂策略。这包括使用嵌入、代理和自定义业务逻辑进行上下文学习。

主要功能：

参数探索：直接在代码中指定应用程序的参数，并通过直观的web平台轻松地对其进行实验。
性能评估：使用各种方法，如精确匹配、ai评论家、人工评估等，评估您的应用程序在测试集上的效果。
测试框架：使用用户界面轻松创建测试集，无论是通过上传csv文件还是通过我们的api无缝连接到您的数据。
协作环境：通过与合作者共享应用程序并邀请他们提供反馈和见解，促进团队合作。
轻松部署：通过单击一键将您的应用程序作为api发布，简化部署过程。

此外，agenta与领域专家合作，进行及时的工程和评估。另一个亮点是agenta系统地评估您的llm应用程序并促进一键部署您的应用程序。

phoenix

通过phoenix，即刻进入由mlops洞察力提供支持的即时旅程。这个巧妙的工具可以无需复杂的配置，无缝解锁模型性能、漂移和数据质量的可观察性。

作为一个前卫的基于笔记本的python库，phoenix利用嵌入的能力来揭示llm、cv、nlp和表格模型中隐藏的复杂性。提升您的模型，发挥phoenix所带来的无与伦比的能力。

主要功能：

嵌入漂移调查：深入研究umap点云在存在实质性欧几里得距离的情况下以及确定漂移聚类。
通过聚类进行漂移和性能分析：通过hdbscan将数据分解为存在明显漂移或性能不佳的聚类。
umap驱动的探索性数据分析：根据模型的属性、漂移和性能对umap点云进行着色，揭示问题片段。

langkit

langkit是一个为文本度量而设计的开源工具包，旨在有效监控大型语言模型。

创建langkit的动力源于这样一个认识：将语言模型（包括llm）转化为生产环境涉及各种风险。无数的潜在输入组合导致同样众多的输出，这带来了相当大的挑战。

主要功能：

提示注入分析：评估与已知的快速注入攻击的相似性得分。
情感分析：评估文本中的情感倾向。
文本质量评估：评估可读性、复杂度和等级得分。
越狱检测：识别与已知越狱尝试的相似性得分。
毒性分析：检测所提供内容的毒性水平。

文本的非结构化特性进一步增加了在ml可观察性领域的复杂性，这是一个值得解决的挑战。毕竟，对模型行为的缺乏洞察力可能产生重大影响。

litellm

使用litellm，您可以使用openai格式的轻量级包简化与各种llm api（包括anthropic、huggingface、cohere、azure openai等）的交互。

该包简化了从openai、azure、cohere和anthropic等提供商调用api端点的过程，将输入转换为相应提供商的完成和嵌入端点，确保输出一致。您可以始终在 [‘choices’][0][‘message’][‘content’] 中访问文本响应。

主要特点：

简化llm api调用：简化了与anthropic、cohere、azure openai等llm api的交互。
轻量级包：调用openai、azure、cohere、anthropic和api端点的紧凑解决方案。
输入转换：管理将输入转换为相应提供商的完成和嵌入端点。
异常映射：将不同提供商的常见异常映射到openai异常类型，以进行标准化的错误处理。

此外，该包还包括异常映射功能，将不同提供商之间的标准异常与openai异常类型对齐，确保错误处理的一致性。

llm-app

通过llm-app，开始打造您独特的discord ai聊天机器人，丰富其回答问题的能力，或者深入探索类似的ai机器人创意。所有这些引人注目的功能都通过llm-app融合在一起。

我向您介绍pathways llm-app，这是一个经过精心设计的python库，旨在加速开发具有突破性的ai应用程序。

主要特点：

为本地ml模型设计：llm app配置为与本地ml模型配合运行，始终在组织的边界内。
实时数据处理：该库熟练地处理实时数据源，包括新闻源、api和kafka数据流，具有用户权限和强大的安全性。
流畅的用户会话：该库的查询构建过程有效地处理用户会话，确保无缝交互。

这个卓越的工具使您能够在处理用户查询时提供即时响应，模拟人类交互。通过有效利用数据源中隐藏的最新见解，它实现了这一卓越的功能。

llmflows

作为一个专为简化、澄清和透明化开发大型语言模型（llm）应用程序（如聊天机器人、问答系统和代理程序）而量身定制的框架，llmflows应运而生。

在现实世界的场景中，由于提示和llm调用之间的复杂关系，复杂性可能会增加。

llmflows的创建者设想了一个明确的api，赋予用户编写清晰易懂的代码的能力。该api简化了复杂的llm交互的创建过程，确保各种模型之间的流畅互动。

主要特点：

无缝配置llm类，精心选择特定的模型、参数和设置。
确保llm与模型调用失败时自动重试，确保可靠性。
通过利用异步流来优化性能和效率，在输入可用时并行执行llm。
直接将个性化字符串操作函数融入流程中，便于进行超越llm调用的定制文本转换。
通过回调保持对llm驱动应用的完全控制和监督，提供全面监视和可见性以了解执行过程。

llmflows的类为用户提供了无限的控制权，没有隐藏的提示或llm调用。

promptfoo

通过缓存和并行测试加速评估，使用promptfoo。它提供了命令行界面（cli）和一个库，用于评估llm输出质量。

主要特点：

经过实战测试的可靠性：promptfoo经过精心设计，用于评估和增强llm应用，在生产环境中为超过1000万用户提供服务。提供的工具灵活适应各种设置。
用户友好的测试用例：无需编码或与笨重的笔记本抗争，定义评估过程更简单明了的声明性方法。
语言灵活性：无论您使用python、javascript还是其他任何语言，promptfoo都可以满足您的偏好。

此外，promptfoo还可以对预定义的测试用例进行系统化测试。这有助于通过直接并排比较llm输出来评估质量和识别回归。

zenml

让我们来见识一下zenml——一个适应性强、开源的工具，旨在为专业人士和组织简化机器学习流水线的世界。想象一下拥有一个可以让您创建适用于实际项目的机器学习流水线的工具，无论您的项目有多复杂。

zenml将技术内容与代码分离，使得开发人员、数据科学家、mlops专家和ml工程师更易于协同工作。这意味着您的项目可以更顺利地从构想阶段进展到准备行动阶段。

主要特点：

对于数据科学家：专注于创建和测试模型，而zenml则为您的代码准备实际使用。
对于mlops基础设施专家：快速设置、管理和部署复杂系统，以便您的同事可以无需麻烦地使用。
对于ml工程师：借助zenml，从开始到结束处理您的机器学习项目的每一步，这意味着更少的工作移交和组织旅程中更清晰的认识。

zenml适用于任何人——无论您是专业人士还是组织的一部分。它提供了一种专为机器学习任务设计的编写代码方式，并与您使用的任何云服务或工具良好配合。此外，它还帮助您在一个地方管理项目，因此您不必担心处理不同的事物。只需编写一次代码，就可以轻松在其他系统上使用。

最后的思考

在这个令人振奋的冒险中，永远记住每个平台都提供了一个独特的关键，能够开启你的ai抱负。你的选择具有塑造你道路的力量，所以要明智选择！

你还可以探索一些用于开发者的，以更快地构建应用程序。