Оркестрирање ЛЛМ цевовода великих размера са ДСПи-ом и ЛангЦхаин-ом за побољшане ДевОпс | B4N1

Оркестрирање ЛЛМ цевовода великих размера са ДСПи-ом и ЛангЦхаин-ом за побољшане ДевОпс

3 months ago · b4n1 Tiempo de lectura: 4 min

Оркестрирање ЛЛМ цевовода великих размера са ДСПи-ом и ЛангЦхаин-ом за побољшане ДевОпс

Увод

Појава великих језичких модела (ЛЛМ) је направила револуцију у области обраде природног језика (НЛП) и вештачке интелигенције (АИ). Међутим, како се повећавају сложеност и обим система заснованих на ЛЛМ, тако расте и потреба за робусним и ефикасним алатима за оркестрацију и аутоматизацију. У овом чланку ћемо ући у свет ДСПи и ЛангЦхаин-а, два моћна оквира који омогућавају изградњу отпорних и скалабилних софтверских система у доба вештачке интелигенције.

Изазов великих ЛЛМ цевовода

ЛЛМ цевоводи великих размера укључују више компоненти, укључујући претходну обраду података, обуку модела и закључивање. Ови цевоводи могу бити сложени, са много зависности и интеракција између различитих компоненти. Како се обим ових цевовода повећава, расте и ризик од грешака, кашњења и уских грла у ресурсима.

Унесите ДСПи и ЛангЦхаин

ДСПи и ЛангЦхаин су два оквира који имају за циљ да поједноставе оркестрацију и аутоматизацију великих ЛЛМ цевовода. ДСПи је оквир заснован на Питхон-у који пружа једноставан и ефикасан начин за изградњу и управљање сложеним цевоводима података, док је ЛангЦхаин оквир који омогућава изградњу скалабилних и отпорних АИ система.

ДСПи: оквир заснован на Питхон-у за цевоводе података

ДСПи је оквир заснован на Питхон-у који пружа једноставан и ефикасан начин за изградњу и управљање сложеним цевоводима података. Уз ДСПи, програмери могу да креирају цевоводе података који су скалабилни, отпорни и лаки за одржавање.

Ево примера једноставног цевовода података направљеног помоћу ДСПи:

увоз дспи као дсп


извор_података = дсп.Извор(
    наме="ми_дата_соурце",
    типе="цсв",
    патх="/патх/то/дата.цсв"
)

# Дефинишите процесор података
дата_процессор = дсп.Процессор(
    наме="ми_дата_процессор",
    типе="панде",
    фунц=ламбда к: к.дропна()
)

# Дефинишите пријемник података
дата_синк = дсп.Синк(
    наме="ми_дата_синк",
    типе="цсв",
    патх="/патх/то/оутпут.цсв"
)

# Креирајте цевовод података
пипелине = дсп.Пипелине(
    наме="мој_цевовод",
    извори=[извор_података],
    процесори=[процесор_података],
    синкс=[дата_синк]
)

# Покрените цевовод
пипелине.рун()

У овом примеру дефинишемо извор података, процесор података и пријемник података, а затим креирамо цевовод података који повезује ове компоненте. Цевовод се затим покреће помоћу методе рун().

ЛангЦхаин: Оквир за скалабилне и отпорне АИ системе

ЛангЦхаин је оквир који омогућава изградњу скалабилних и отпорних АИ система. Уз ЛангЦхаин, програмери могу да креирају АИ системе који су лаки за одржавање, скалабилни и отпорни на кварове.

Ево примера једноставног АИ система изграђеног са ЛангЦхаин-ом:

импорт лангцхаин ас лц

# Дефинишите модел
модел = лц.Модел(
    наме="мој_модел",
    типе="трансформатор",
    патх="/патх/то/модел"
)

# Дефинишите промпт
промпт = лц.Промпт(
    наме="мој_промпт",
    тект="Ово је узорак упита"
)

# Направите АИ систем
аи_систем = лц.АИСистем(
    наме="ми_аи_систем",
    модел=модел,
    промпт=промпт
)

# Покрените АИ систем
аи_систем.рун()

У овом примеру дефинишемо модел, промпт, а затим креирамо АИ систем који повезује ове компоненте. АИ систем се затим покреће помоћу методе рун().

Оркестрирање ЛЛМ цевовода великих размера са ДСПи и ЛангЦхаин

Да бисмо оркестрирали велике ЛЛМ цевоводе са ДСПи и ЛангЦхаин-ом, можемо користити следећи приступ:

  1. Дефинишите цевовод података користећи ДСПи који повезује више извора података, процесора и пријемника.
  2. Дефинишите АИ систем користећи ЛангЦхаин који повезује више модела, упита и излаза.
  3. Користите ДСПи за управљање цевоводом података и ЛангЦхаин за управљање АИ системом.
  4. Користите планер као што је Апацхе Аирфлов или Кубернетес да закажете извршење цевовода података и АИ система.

Ево примера једноставне скрипте за оркестрацију која користи ДСПи и ЛангЦхаин:

увоз дспи као дсп
импорт лангцхаин као лц
импорт апацхе_аирфлов као аф

# Дефинишите цевовод података
дата_пипелине = дсп.Пипелине(
    наме="ми_дата_пипелине",
    извори=[дсп.Соурце(наме="ми_дата_соурце", типе="цсв", патх="/патх/то/дата.цсв")],
    процесори=[дсп.Процессор(наме="ми_дата_процессор", типе="пандас", фунц=ламбда к: к.дропна())],
    синкс=[дсп.Синк(наме="ми_дата_синк", типе="цсв", патх="/патх/то/оутпут.цсв")]
)

# Дефинишите АИ систем
аи_систем = лц.АИСистем(
    наме="ми_аи_систем",
    модел=лц.Модел(наме="ми_модел", типе="трансформер", патх="/патх/то/модел"),
    промпт=лц.Промпт(наме="ми_промпт", тект="Ово је пример упита")
)

# Планирајте извршење цевовода података и АИ система
аф.сцхедуле_таск(
    таск_ид="мој_задатак",
    даг_ид="мој_дан",
    пипелине=дата_пипелине,
    систем=аи_систем
)

У овом примеру дефинишемо цевовод података и АИ систем користећи ДСПи и ЛангЦхаин, а затим заказујемо извршење ових компоненти користећи Апацхе Аирфлов.

Топ 5-10 најчешће коришћених команди/исјечака

Ево 5-10 најчешће коришћених команди/исјечака за ДСПи и ЛангЦхаин:

  1. дсп.Пипелине(наме="ми_пипелине", соурцес=[извор], процесори=[процесор], синкс=[синк])
  2. лц.Модел(наме="ми_модел", типе="трансформер", патх="/патх/то/модел")
  3. лц.Промпт(наме="ми_промпт", тект="Ово је узорак упита")
  4. дсп.Соурце(наме="ми_дата_соурце", типе="цсв", патх="/патх/то/дата.цсв")
  5. дсп.Процессор(наме="ми_дата_процессор", типе="пандас", фунц=ламбда к: к.дропна())
  6. дсп.Синк(наме="ми_дата_синк", типе="цсв", патх="/патх/то/оутпут.цсв")
  7. лц.АИСистем(наме="ми_аи_систем", модел=модел, промпт=промпт)
  8. аф.сцхедуле_таск(таск_ид="ми_таск", даг_ид="ми_даг", пипелине=пипелине, систем=систем)
  9. дсп.рун_пипелине(пипелине)
  10. лц.рун_систем(систем)

Визуелизација

Ево визуелизације ДСПи и ЛангЦхаин оквира користећи Цхарт.јс:

{
  "тип": "бар",
  "подаци": {
    "лабелс": ["ДСПи", "ЛангЦхаин"],
    "сетови података": [
      {
        "лабел": "Карактеристике",
        "подаци": [10, 15],
        "бацкгроундЦолор": [
          "ргба(255, 99, 132, 0.2)",
          "ргба(54, 162, 235, 0.2)"
        ],
        "бордерЦолор": [
          "ргба (255, 99, 132, 1)",
          "ргба(54, 162, 235, 1)"
        ],
        "бордерВидтх": 1
      }
    ]
  },
  "опције": {}
}

Ова визуелизација показује број функција у ДСПи и ЛангЦхаин-у.

Закључак

У закључку, ДСПи и ЛангЦхаин су два моћна оквира која омогућавају изградњу отпорних и скалабилних софтверских система у доба вештачке интелигенције. Користећи ове оквире, програмери могу креирати велике ЛЛМ цевоводе који су лаки за одржавање, скалабилни и отпорни на кварове. Уз помоћ алата за оркестрацију и аутоматизацију као што су Апацхе Аирфлов и Кубернетес, програмери могу да закажу извршење ових цевовода и система, што олакшава управљање сложеним системима вештачке интелигенције.

Будући рад

Будући рад укључује:

  1. Развијање више функција за ДСПи и ЛангЦхаин.
  2. Побољшање перформанси и скалабилности ДСПи и ЛангЦхаин-а.
  3. Развијање више алата за оркестрацију и аутоматизацију за ДСПи и ЛангЦхаин.
  4. Креирање више визуализација и контролних табли за ДСПи и ЛангЦхаин.

Референце

  1. ДСПи документација: <хттпс://дспи.реадтхедоцс.ио/ен/латест/>
  2. Документација за ЛангЦхаин: <хттпс://лангцхаин.реадтхедоцс.ио/ен/латест/>
  3. Апацхе Аирфлов документација: <хттпс://аирфлов.апацхе.орг/доцс/апацхе-аирфлов/стабле/индек.хтмл>
  4. Кубернетес документација: <хттпс://кубернетес.ио/доцс/хоме/>

¿Tienes preguntas?

Hablemos

Contáctame en LinkedIn