Orkiestrowanie potoków LLM na dużą skalę za pomocą DSPy i LangChain w celu usprawnienia DevOps
Wprowadzenie
Pojawienie się modeli dużego języka (LLM) zrewolucjonizowało dziedzinę przetwarzania języka naturalnego (NLP) i sztucznej inteligencji (AI). Jednakże wraz ze wzrostem złożoności i skali systemów opartych na LLM rośnie zapotrzebowanie na solidne i wydajne narzędzia do orkiestracji i automatyzacji. W tym artykule zagłębimy się w świat DSPy i LangChain, dwóch potężnych frameworków, które umożliwiają budowanie odpornych i skalowalnych systemów oprogramowania w dobie sztucznej inteligencji.
Wyzwanie związane z rurociągami LLM na dużą skalę
Potoki LLM na dużą skalę obejmują wiele komponentów, w tym wstępne przetwarzanie danych, uczenie modeli i wnioskowanie. Potoki te mogą być złożone, z wieloma zależnościami i interakcjami pomiędzy różnymi komponentami. Wraz ze wzrostem skali tych rurociągów rośnie ryzyko błędów, opóźnień i wąskich gardeł w zasobach.
Wpisz DSPy i LangChain
DSPy i LangChain to dwie platformy, których celem jest uproszczenie orkiestracji i automatyzacji potoków LLM na dużą skalę. DSPy to platforma oparta na języku Python, która zapewnia prosty i skuteczny sposób budowania złożonych potoków danych i zarządzania nimi, natomiast LangChain to platforma umożliwiająca budowanie skalowalnych i odpornych systemów sztucznej inteligencji.
DSPy: oparta na Pythonie platforma dla potoków danych
DSPy to platforma oparta na języku Python, która zapewnia prosty i wydajny sposób tworzenia złożonych potoków danych i zarządzania nimi. Dzięki DSPy programiści mogą tworzyć potoki danych, które są skalowalne, odporne i łatwe w utrzymaniu.
Oto przykład prostego potoku danych zbudowanego za pomocą DSPy:
importuj dspy jako dsp
źródło_danych = dsp.Źródło(
nazwa="moje_źródło_danych",
wpisz="csv",
ścieżka="/ścieżka/do/data.csv"
)
# Zdefiniuj procesor danych
data_processor = dsp.Procesor(
nazwa="mój_procesor_danych",
type="pandy",
func=lambda x: x.dropna()
)
# Zdefiniuj ujście danych
data_sink = dsp.Sink(
nazwa="moje_ujście_danych",
wpisz="csv",
ścieżka="/ścieżka/do/wyjście.csv"
)
# Utwórz potok danych
potok = dsp.Pipeline(
nazwa="mój_potok",
źródła=[źródło_danych],
procesory=[procesor_danych],
umywalki=[data_sink]
)
# Uruchom potok
potok.run()
W tym przykładzie definiujemy źródło danych, procesor danych i ujście danych, a następnie tworzymy potok danych łączący te komponenty. Następnie potok jest uruchamiany przy użyciu metody „run()”.
LangChain: Ramy dla skalowalnych i odpornych systemów sztucznej inteligencji
LangChain to framework umożliwiający budowanie skalowalnych i odpornych systemów AI. Dzięki LangChain programiści mogą tworzyć systemy AI, które są łatwe w utrzymaniu, skalowalne i odporne na awarie.
Oto przykład prostego systemu AI zbudowanego za pomocą LangChain:
zaimportuj langchain jako LC
# Zdefiniuj model
model = lc.Model(
nazwa="mój_model",
typ="transformator",
ścieżka="/ścieżka/do/modelu"
)
# Zdefiniuj zachętę
zachęta = lc.Podpowiedź(
nazwa="moja_podpowiedź",
tekst="To jest przykładowy monit"
)
# Stwórz system AI
ai_system = lc.AISystem(
nazwa="mój_ai_system",
modelka=modelka,
podpowiedź=podpowiedź
)
# Uruchom system AI
ai_system.run()
W tym przykładzie definiujemy model, zachętę, a następnie tworzymy system AI, który łączy te komponenty. Następnie system AI jest uruchamiany przy użyciu metody „run()”.
Organizacja rurociągów LLM na dużą skalę za pomocą DSPy i LangChain
Aby koordynować potoki LLM na dużą skalę za pomocą DSPy i LangChain, możemy zastosować następujące podejście:
- Zdefiniuj potok danych za pomocą DSPy, który łączy wiele źródeł danych, procesorów i ujścia.
- Zdefiniuj system AI za pomocą LangChain, który łączy wiele modeli, podpowiedzi i wyników.
- Użyj DSPy do zarządzania potokiem danych i LangChain do zarządzania systemem AI.
- Użyj harmonogramu, takiego jak Apache Airflow lub Kubernetes, aby zaplanować wykonanie potoku danych i systemu AI.
Oto przykład prostego skryptu orkiestracji wykorzystującego DSPy i LangChain:
importuj dspy jako dsp
zaimportuj langchain jako LC
importuj Apache_airflow jako af
# Zdefiniuj potok danych
data_pipeline = dsp.Pipeline(
nazwa="my_data_pipeline",
source=[dsp.Source(name="moje_data_source", type="csv", path="/path/to/data.csv")],
procesory=[dsp.Processor(name="my_data_processor", type="pandas", func=lambda x: x.dropna())],
zlew=[dsp.Sink(nazwa="moje_data_sink", typ="csv", ścieżka="/ścieżka/do/wyjście.csv")]
)
# Zdefiniuj system AI
ai_system = lc.AISystem(
nazwa="mój_ai_system",
model=lc.Model(name="mój_model", type="transformator", ścieżka="/ścieżka/do/modelu"),
Prompt=lc.Prompt(name="my_prompt", tekst="To jest przykładowy monit")
)
# Zaplanuj wykonanie potoku danych i systemu AI
af.schedule_task(
zadanie_id="moje_zadanie",
dag_id="mój_dag",
potok=potok_danych,
system=ai_system
)
W tym przykładzie definiujemy potok danych i system AI za pomocą DSPy i LangChain, a następnie planujemy wykonanie tych komponentów za pomocą Apache Airflow.
Top 5-10 najczęściej używanych poleceń/fragmentów
Oto 5–10 najczęściej używanych poleceń/fragmentów dla DSPy i LangChain:
dsp.Pipeline(nazwa="mój_potok", źródła=[źródło], procesory=[procesor], zlewy=[ujście])lc.Model(nazwa="mój_model", typ="transformator", ścieżka="/ścieżka/do/modelu")lc.Prompt(name="moja_podpowiedź", tekst="To jest przykładowa podpowiedź")dsp.Source(name="moje_źródło_danych", type="csv", ścieżka="/ścieżka/do/data.csv")dsp.Processor(name="my_data_processor", type="pandas", func=lambda x: x.dropna())dsp.Sink(name="moje_data_sink", type="csv", path="/path/to/output.csv")lc.AISystem(nazwa="mój_system_ai", model=model, zachęta=podpowiedź)af.schedule_task(task_id="moje_zadanie", dag_id="my_dag", potok=potok, system=system)dsp.run_pipeline(potok)lc.run_system(system)
Wizualizacja
Oto wizualizacja frameworków DSPy i LangChain przy użyciu Chart.js:
{
"typ": "pasek",
„dane”: {
"etykiety": ["DSPy", "LangChain"],
„zestawy danych”: [
{
"label": "Funkcje",
„dane”: [10, 15],
„Kolor tła”: [
"rgba(255, 99, 132, 0,2)",
„rgba(54, 162, 235, 0,2)”
],
„kolor obramowania”: [
"rgba(255, 99, 132, 1)",
„rgba(54, 162, 235, 1)”
],
„Szerokość obramowania”: 1
}
]
},
„opcje”: {}
}
Ta wizualizacja pokazuje liczbę funkcji w DSPy i LangChain.
Wniosek
Podsumowując, DSPy i LangChain to dwie potężne platformy, które umożliwiają budowanie odpornych i skalowalnych systemów oprogramowania w dobie sztucznej inteligencji. Korzystając z tych platform, programiści mogą tworzyć potoki LLM na dużą skalę, które są łatwe w utrzymaniu, skalowalne i odporne na awarie. Za pomocą narzędzi do orkiestracji i automatyzacji, takich jak Apache Airflow i Kubernetes, programiści mogą planować wykonanie tych potoków i systemów, co ułatwia zarządzanie złożonymi systemami AI.
Przyszła praca
Przyszła praca obejmuje:
- Opracowywanie większej liczby funkcji dla DSPy i LangChain.
- Poprawa wydajności i skalowalności DSPy i LangChain.
- Opracowanie większej liczby narzędzi do orkiestracji i automatyzacji dla DSPy i LangChain.
- Stworzenie większej liczby wizualizacji i dashboardów dla DSPy i LangChain.
Referencje
- Dokumentacja DSPy: https://dspy.readthedocs.io/en/latest/
- Dokumentacja LangChain: https://langchain.readthedocs.io/en/latest/
- Dokumentacja Apache Airflow: https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/stable/index.html
- Dokumentacja Kubernetesa: https://kubernetes.io/docs/home/