Liela mēroga LLM cauruļvadu organizēšana, izmantojot DSPy un LangChain, lai uzlabotu izstrādātāju darbību | B4N1

Liela mēroga LLM cauruļvadu organizēšana, izmantojot DSPy un LangChain, lai uzlabotu izstrādātāju darbību

6 months ago · b4n1 Read time: 4 min

Liela mēroga LLM cauruļvadu organizēšana, izmantojot DSPy un LangChain, lai uzlabotu izstrādātāju darbību

Ievads

Lielo valodu modeļu (LLM) parādīšanās ir radījusi revolūciju dabiskās valodas apstrādes (NLP) un mākslīgā intelekta (AI) jomā. Tomēr, pieaugot uz LLM balstīto sistēmu sarežģītībai un mērogam, pieaug nepieciešamība pēc stabiliem un efektīviem orķestrēšanas un automatizācijas rīkiem. Šajā rakstā mēs iedziļināsimies DSPy un LangChain pasaulē, kas ir divi spēcīgi ietvari, kas AI laikmetā ļauj izveidot elastīgas un mērogojamas programmatūras sistēmas.

Liela mēroga LLM cauruļvadu izaicinājums

Liela mēroga LLM cauruļvadi ietver vairākus komponentus, tostarp datu priekšapstrādi, modeļu apmācību un secinājumus. Šie cauruļvadi var būt sarežģīti, ar daudzām atkarībām un mijiedarbībām starp dažādiem komponentiem. Palielinoties šo cauruļvadu apjomam, palielinās kļūdu, kavēšanās un resursu vājo vietu risks.

Ievadiet DSPy un LangChain

DSPy un LangChain ir divas struktūras, kuru mērķis ir vienkāršot liela mēroga LLM cauruļvadu orķestrēšanu un automatizāciju. DSPy ir Python balstīta sistēma, kas nodrošina vienkāršu un efektīvu veidu, kā izveidot un pārvaldīt sarežģītus datu cauruļvadus, savukārt LangChain ir ietvars, kas ļauj izveidot mērogojamas un elastīgas AI sistēmas.

DSPy: uz Python balstīts ietvars datu cauruļvadiem

DSPy ir uz Python balstīta sistēma, kas nodrošina vienkāršu un efektīvu veidu, kā izveidot un pārvaldīt sarežģītus datu cauruļvadus. Izmantojot DSPy, izstrādātāji var izveidot datu cauruļvadus, kas ir mērogojami, elastīgi un viegli uzturējami.

Šeit ir piemērs vienkāršam datu cauruļvadam, kas izveidots, izmantojot DSPy:

importēt dspy kā dsp


datu_avots = dsp.Source(
    name="my_data_source",
    type="csv",
    path="/path/to/data.csv"
)

# Definējiet datu apstrādātāju
datu_procesors = dsp.Processor(
    name = "my_data_processor",
    type = "pandas",
    func=lambda x: x.dropna()
)

# Definējiet datu uztvērēju
data_sink = dsp.Sink(
    name = "my_data_sink",
    type="csv",
    path="/path/to/output.csv"
)

# Izveidojiet datu cauruļvadu
cauruļvads = dsp.Pipeline(
    name="my_pipeline",
    sources=[datu_avots],
    procesori = [datu_procesors],
    izlietnes=[datu_izlietne]
)

# Palaidiet cauruļvadu
pipeline.run()

Šajā piemērā mēs definējam datu avotu, datu apstrādātāju un datu uztvērēju un pēc tam izveidojam datu cauruļvadu, kas savieno šos komponentus. Pēc tam cauruļvads tiek palaists, izmantojot metodi "run()".

LangChain: ietvars mērogojamām un elastīgām mākslīgā intelekta sistēmām

LangChain ir sistēma, kas ļauj izveidot mērogojamas un elastīgas AI sistēmas. Izmantojot LangChain, izstrādātāji var izveidot AI sistēmas, kuras ir viegli uzturēt, mērogojamas un izturīgas pret kļūmēm.

Šeit ir piemērs vienkāršai AI sistēmai, kas izveidota, izmantojot LangChain:

importēt langchain kā lc

# Definējiet modeli
modelis = lc.Model(
    name = "mans_modelis",
    tips = "transformators",
    ceļš="/ceļš/uz/modelis"
)

# Definējiet uzvedni
prompt = lc.Prompt(
    name="my_prompt",
    text="Šī ir uzvednes paraugs"
)

# Izveidojiet AI sistēmu
ai_system = lc.AISystem(
    name = "mana_ai_sistēma",
    modelis = modelis,
    uzvedne=prompt
)

# Palaidiet AI sistēmu
ai_system.run()

Šajā piemērā mēs definējam modeli, uzvedni un pēc tam izveidojam AI sistēmu, kas savieno šos komponentus. Pēc tam AI sistēma tiek darbināta, izmantojot metodi “run()”.

Liela mēroga LLM cauruļvadu organizēšana, izmantojot DSPy un LangChain

Lai organizētu liela mēroga LLM cauruļvadus ar DSPy un LangChain, mēs varam izmantot šādu pieeju:

1. Definējiet datu cauruļvadu, izmantojot DSPy, kas savieno vairākus datu avotus, procesorus un izlietnes. 2. Definējiet AI sistēmu, izmantojot LangChain, kas savieno vairākus modeļus, uzvednes un izejas. 3. Izmantojiet DSPy, lai pārvaldītu datu cauruļvadu, un LangChain, lai pārvaldītu AI sistēmu. 4. Izmantojiet plānotāju, piemēram, Apache Airflow vai Kubernetes, lai ieplānotu datu cauruļvada un AI sistēmas izpildi.

Šeit ir vienkārša orķestrēšanas skripta piemērs, kas izmanto DSPy un LangChain:

importēt dspy kā dsp
importēt langchain kā lc
importēt apache_airflow kā af

# Definējiet datu cauruļvadu
data_pipeline = dsp.Pipeline(
    name = "my_data_pipeline",
    avoti=[dsp.Avots(nosaukums = "mans_datu_avots", veids = "csv", ceļš = "/ceļš/uz/dati.csv")],
    procesori=[dsp.Procesors(nosaukums = "my_data_processor", tips = "pandas", func=lambda x: x.dropna())],
    sinks=[dsp.Sink(name = "my_data_sink", type = "csv", ceļš = "/path/to/output.csv")]
)

# Definējiet AI sistēmu
ai_system = lc.AISystem(
    name = "mana_ai_sistēma",
    model=lc.Model(nosaukums = "mans_modelis", tips = "transformators", ceļš = "/ceļš/uz/modeli"),
    prompt=lc.Prompt(name="my_prompt", text="Šī ir uzvednes paraugs")
)

# Ieplānojiet datu cauruļvada un AI sistēmas izpildi
af.schedule_task(
    uzdevums_id="mans_uzdevums",
    dag_id="my_dag",
    pipeline=data_pipeline,
    system=ai_system
)

Šajā piemērā mēs definējam datu cauruļvadu un AI sistēmu, izmantojot DSPy un LangChain, un pēc tam ieplānojam šo komponentu izpildi, izmantojot Apache Airflow.

5–10 populārākās komandas/fragmenti

Šeit ir 5–10 populārākās DSPy un LangChain komandas/fragmenti:

  1. `dsp.Pipeline(name = "my_pipeline", avoti = [avots], procesori = [procesors], izlietnes = [izlietne])"
  2. `lc.Model(nosaukums = "mans_modelis", tips = "transformators", ceļš = "/ceļš/uz/model")'
  3. `lc.Prompt(name="my_prompt", text="Šī ir uzvednes paraugs")'
  4. `dsp.Source(name = "my_data_source", type = "csv", ceļš = "/path/to/data.csv")'
  5. `dsp.Processor(name = "my_data_processor", type = "pandas", func=lambda x: x.dropna())
  6. `dsp.Sink(name = "my_data_sink", type = "csv", path="/path/to/output.csv")'
  7. `lc.AISystem(name = "my_ai_system", modelis = modelis, prompt = uzvedne)"
  8. `af.schedule_task(task_id="my_task", dag_id="my_dag", pipeline=pipeline, system=system)'
  9. "dsp.run_pipeline(pipeline)".
  10. "lc.run_system(system)".

Vizualizācija

Šeit ir DSPy un LangChain ietvaru vizualizācija, izmantojot Chart.js:

{
  "tips": "josla",
  "dati": {
    "labels": ["DSPy", "LangChain"],
    "datu kopas": [
      {
        "label": "Funkcijas",
        "dati": [10, 15],
        "backgroundColor": [
          "rgba(255, 99, 132, 0,2)",
          "rgba(54, 162, 235, 0,2)"
        ],
        "borderColor": [
          "rgba(255, 99, 132, 1)",
          "rgba(54, 162, 235, 1)"
        ],
        "borderWidth": 1
      }
    ]
  },
  "opcijas": {}
}

Šī vizualizācija parāda DSPy un LangChain funkciju skaitu.

Secinājums

DSPy un LangChain ir divi spēcīgi ietvari, kas AI laikmetā ļauj izveidot elastīgas un mērogojamas programmatūras sistēmas. Izmantojot šos ietvarus, izstrādātāji var izveidot liela mēroga LLM cauruļvadus, kas ir viegli uzturējami, mērogojami un izturīgi pret kļūmēm. Izmantojot orķestrēšanas un automatizācijas rīkus, piemēram, Apache Airflow un Kubernetes, izstrādātāji var ieplānot šo cauruļvadu un sistēmu izpildi, atvieglojot sarežģītu AI sistēmu pārvaldību.

Nākotnes darbs

Nākotnes darbs ietver:

1. Papildu funkciju izstrāde DSPy un LangChain. 2. DSPy un LangChain veiktspējas un mērogojamības uzlabošana. 3. Vairāku orķestrēšanas un automatizācijas rīku izstrāde DSPy un LangChain. 4. Vairāku vizualizāciju un informācijas paneļu izveide DSPy un LangChain.

Atsauces

1. DSPy dokumentācija: https://dspy.readthedocs.io/en/latest/ 2. LangChain dokumentācija: https://langchain.readthedocs.io/en/latest/ 3. Apache Airflow dokumentācija: https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/stable/index.html 4. Kubernetes dokumentācija: https://kubernetes.io/docs/home/

Have Questions?

Let's Talk

Contact me on LinkedIn