Тестування LLMs

Запуск та навчання моделей локально

Hugging Face Transformers

Hugging Face Transformers є однією з найпопулярніших бібліотек з відкритим кодом для використання, навчання та розгортання LLMs, таких як GPT, BERT та багатьох інших. Вона пропонує всебічну екосистему, яка включає попередньо навчені моделі, набори даних та безшовну інтеграцію з Hugging Face Hub для доопрацювання та розгортання.

LangChain

LangChain — це фреймворк, розроблений для створення додатків з LLMs. Він дозволяє розробникам підключати мовні моделі до зовнішніх джерел даних, API та баз даних. LangChain надає інструменти для розширеного проектування запитів, управління історією розмов та інтеграції LLMs у складні робочі процеси.

LitGPT

LitGPT — це проект, розроблений Lightning AI, який використовує фреймворк Lightning для полегшення навчання, доопрацювання та розгортання моделей на основі GPT. Він безшовно інтегрується з іншими інструментами Lightning AI, забезпечуючи оптимізовані робочі процеси для обробки масштабних мовних моделей з підвищеною продуктивністю та масштабованістю.

LitServe

Опис:
LitServe — це інструмент для розгортання від Lightning AI, призначений для швидкого та ефективного розгортання AI моделей. Він спрощує інтеграцію LLMs у реальні додатки, надаючи масштабовані та оптимізовані можливості обслуговування.

Axolotl

Axolotl — це хмарна платформа, розроблена для спрощення розгортання, масштабування та управління AI моделями, включаючи LLMs. Вона пропонує такі функції, як автоматичне масштабування, моніторинг та інтеграція з різними хмарними сервісами, що полегшує розгортання моделей у виробничих середовищах без значного управління інфраструктурою.

Спробуйте моделі онлайн

Hugging Face

Hugging Face є провідною платформою та спільнотою для машинного навчання, особливо відомою своєю роботою в обробці природної мови (NLP). Вона надає інструменти, бібліотеки та ресурси, які спрощують розробку, обмін та розгортання моделей машинного навчання.
Вона пропонує кілька розділів, таких як:

• Моделі: Великий репозиторій попередньо навчених моделей машинного навчання, де користувачі можуть переглядати, завантажувати та інтегрувати моделі для різних завдань, таких як генерація тексту, переклад, розпізнавання зображень тощо.
• Набори даних: Всеосяжна колекція наборів даних, що використовуються для навчання та оцінки моделей. Це полегшує доступ до різноманітних джерел даних, дозволяючи користувачам знаходити та використовувати дані для своїх конкретних проектів машинного навчання.
• Простори: Платформа для хостингу та обміну інтерактивними додатками машинного навчання та демо. Вона дозволяє розробникам демонструвати свої моделі в дії, створювати зручні інтерфейси та співпрацювати з іншими, обмінюючись живими демо.

TensorFlow Hub & Kaggle

TensorFlow Hub є всеосяжним репозиторієм повторно використовуваних модулів машинного навчання, розроблених Google. Він зосереджується на полегшенні обміну та розгортання моделей машинного навчання, особливо тих, що побудовані з TensorFlow.

• Модулі: Велика колекція попередньо навчених моделей та компонентів моделей, де користувачі можуть переглядати, завантажувати та інтегрувати модулі для завдань, таких як класифікація зображень, вбудовування тексту тощо.
• Посібники: Покрокові інструкції та приклади, які допомагають користувачам зрозуміти, як реалізувати та доопрацьовувати моделі за допомогою TensorFlow Hub.
• Документація: Всеосяжні посібники та API посилання, які допомагають розробникам ефективно використовувати ресурси репозиторію.

Replicate

Replicate — це платформа, яка дозволяє розробникам запускати моделі машинного навчання в хмарі через простий API. Вона зосереджується на тому, щоб зробити ML моделі легко доступними та розгорнутими без необхідності в значному налаштуванні інфраструктури.

• Моделі: Репозиторій моделей машинного навчання, внесених спільнотою, які користувачі можуть переглядати, пробувати та інтегрувати моделі у свої додатки з мінімальними зусиллями.
• Доступ до API: Прості API для запуску моделей, які дозволяють розробникам без зусиль розгортати та масштабувати моделі у своїх додатках.