Test LLMs

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Exécuter et entraîner des modèles localement

Hugging Face Transformers

Hugging Face Transformers est l'une des bibliothèques open-source les plus populaires pour utiliser, entraîner et déployer des LLMs tels que GPT, BERT et bien d'autres. Elle offre un écosystème complet qui inclut des modèles pré-entraînés, des ensembles de données et une intégration transparente avec le Hugging Face Hub pour le fine-tuning et le déploiement.

LangChain

LangChain est un cadre conçu pour construire des applications avec des LLMs. Il permet aux développeurs de connecter des modèles de langage avec des sources de données externes, des API et des bases de données. LangChain fournit des outils pour l'ingénierie de prompt avancée, la gestion de l'historique des conversations et l'intégration des LLMs dans des flux de travail complexes.

LitGPT

LitGPT est un projet développé par Lightning AI qui exploite le cadre Lightning pour faciliter l'entraînement, le fine-tuning et le déploiement de modèles basés sur GPT. Il s'intègre parfaitement avec d'autres outils de Lightning AI, offrant des flux de travail optimisés pour gérer des modèles de langage à grande échelle avec des performances et une évolutivité améliorées.

LitServe

Description :
LitServe est un outil de déploiement de Lightning AI conçu pour déployer rapidement et efficacement des modèles d'IA. Il simplifie l'intégration des LLMs dans des applications en temps réel en fournissant des capacités de service évolutives et optimisées.

Axolotl

Axolotl est une plateforme basée sur le cloud conçue pour rationaliser le déploiement, la mise à l'échelle et la gestion des modèles d'IA, y compris les LLMs. Elle offre des fonctionnalités telles que la mise à l'échelle automatisée, la surveillance et l'intégration avec divers services cloud, facilitant le déploiement de modèles dans des environnements de production sans gestion d'infrastructure extensive.

Essayer des modèles en ligne

Hugging Face

Hugging Face est une plateforme et une communauté de premier plan pour l'apprentissage automatique, particulièrement connue pour son travail en traitement du langage naturel (NLP). Elle fournit des outils, des bibliothèques et des ressources qui facilitent le développement, le partage et le déploiement de modèles d'apprentissage automatique.
Elle propose plusieurs sections comme :

• Models : Un vaste répertoire de modèles d'apprentissage automatique pré-entraînés où les utilisateurs peuvent parcourir, télécharger et intégrer des modèles pour diverses tâches comme la génération de texte, la traduction, la reconnaissance d'images, et plus encore.
• Datasets : Une collection complète d'ensembles de données utilisés pour entraîner et évaluer des modèles. Elle facilite l'accès facile à diverses sources de données, permettant aux utilisateurs de trouver et d'utiliser des données pour leurs projets d'apprentissage automatique spécifiques.
• Spaces : Une plateforme pour héberger et partager des applications et des démos d'apprentissage automatique interactives. Elle permet aux développeurs de présenter leurs modèles en action, de créer des interfaces conviviales et de collaborer avec d'autres en partageant des démos en direct.

TensorFlow Hub & Kaggle

TensorFlow Hub est un répertoire complet de modules d'apprentissage automatique réutilisables développés par Google. Il se concentre sur la facilitation du partage et du déploiement de modèles d'apprentissage automatique, en particulier ceux construits avec TensorFlow.

• Modules : Une vaste collection de modèles pré-entraînés et de composants de modèles où les utilisateurs peuvent parcourir, télécharger et intégrer des modules pour des tâches telles que la classification d'images, l'incorporation de texte, et plus encore.
• Tutorials : Des guides et des exemples étape par étape qui aident les utilisateurs à comprendre comment mettre en œuvre et affiner des modèles en utilisant TensorFlow Hub.
• Documentation : Des guides complets et des références API qui aident les développeurs à utiliser efficacement les ressources du répertoire.

Replicate

Replicate est une plateforme qui permet aux développeurs d'exécuter des modèles d'apprentissage automatique dans le cloud via une API simple. Elle se concentre sur la facilitation de l'accès et du déploiement des modèles ML sans avoir besoin d'une configuration d'infrastructure extensive.

• Models : Un répertoire de modèles d'apprentissage automatique contribué par la communauté que les utilisateurs peuvent parcourir, essayer et intégrer dans leurs applications avec un minimum d'effort.
• API Access : Des API simples pour exécuter des modèles qui permettent aux développeurs de déployer et de mettre à l'échelle des modèles sans effort au sein de leurs propres applications.