Ag òrdachadh pìoban LLM air sgèile mhòr le DSPy agus LangChain airson DevOps nas fheàrr

Ag eagrachadh phìoban LLM air sgèile mhòr le DSPy agus LangChain airson DevOps nas fheàrr

** Ro-ràdh**

Tha teachd Modalan Cànain Mòra (LLMn) air cruth-atharrachadh a thoirt air raon Giullachd Cànain Nàdarra (NLP) agus Artificial Intelligence (AI). Ach, mar a tha iom-fhillteachd agus sgèile shiostaman stèidhichte air LLM a’ dol am meud, mar sin tha an fheum air innealan orcastra agus fèin-ghluasaid làidir agus èifeachdach. San artaigil seo, nì sinn sgrùdadh air saoghal DSPy agus LangChain, dà fhrèam cumhachdach a leigeas le siostaman bathar-bog seasmhach agus so-ruigsinneach a thogail ann an aois AI.

** An dùbhlan a th’ aig pìoban LLM air sgèile mhòr**

Bidh pìoban LLM air sgèile mhòr a’ toirt a-steach grunn phàirtean, a’ gabhail a-steach ro-phròiseasadh dàta, trèanadh modail, agus co-dhùnadh. Faodaidh na pìoban sin a bhith iom-fhillte, le mòran eisimeileachd agus eadar-obrachadh eadar diofar phàirtean. Mar a bhios meud nan loidhnichean-phìoban sin a’ dol am meud, mar sin tha an cunnart bho mhearachdan, dàil, agus botail ghoireasan.

**Cuir a-steach DSPy agus LangChain **

Tha DSPy agus LangChain nan dà fhrèam a tha ag amas air orchestration agus fèin-ghluasad pìoban LLM mòr a dhèanamh nas sìmplidhe. Tha DSPy na fhrèam stèidhichte air Python a bheir seachad dòigh shìmplidh agus èifeachdach air pìoban dàta iom-fhillte a thogail agus a riaghladh, agus tha LangChain na fhrèam a bheir comas do shiostaman AI scalable agus tapaidh a thogail.

DSPy: Frèam stèidhichte air Python airson Pìoban Dàta

Tha DSPy na fhrèam stèidhichte air Python a bheir seachad dòigh shìmplidh agus èifeachdach air pìoban dàta iom-fhillte a thogail agus a riaghladh. Le DSPy, faodaidh luchd-leasachaidh pìoban dàta a chruthachadh a tha scalable, tapaidh agus furasta an cumail suas.

Seo eisimpleir de loidhne-phìoban dàta sìmplidh a chaidh a thogail le DSPy:

toirt a-steach dspy mar dsp


data_source = dsp.Source(
    name = "my_data_source",
    seòrsa = "csv",
    slighe = "/path/to/data.csv"
)

# Mìnich pròiseasar dàta
data_processor = dsp.Processor(
    name = "my_data_processor",
    seòrsa = "panda",
    func = lambda x: x.dropna()
)

# Sònraich sinc dàta
data_sink = dsp.Sink(
    name = "my_data_sink",
    seòrsa = "csv",
    slighe = "/path/to/output.csv"
)

# Cruthaich loidhne-phìoban dàta
loidhne-phìoban = dsp.Pipeline(
    name = "my_pìoba",
    stòran=[data_source],
    processors=[data_processor],
    sinks=[data_sink]
)

# Ruith an loidhne-phìoban
loidhne-phìoban.run()

San eisimpleir seo, bidh sinn a’ mìneachadh stòr dàta, pròiseasar dàta, agus sinc dàta, agus an uairsin cruthaichidh sinn loidhne-phìoban dàta a cheanglas na co-phàirtean sin. Tha an loidhne-phìoban an uairsin air a ruith leis an dòigh run ().

LangChain: Frèam airson siostaman AI scalable agus tapaidh

Tha LangChain na fhrèam a leigeas le siostaman AI scalable agus tapaidh a thogail. Le LangChain, faodaidh luchd-leasachaidh siostaman AI a chruthachadh a tha furasta an cumail suas, scalable, agus tapaidh ri fàilligidhean.

Seo eisimpleir de shiostam AI sìmplidh a chaidh a thogail le LangChain:

toirt a-steach langchain mar lc

# Sònraich modail
modail = lc.Model(
    ainm = "my_model",
    type = "cruth-atharrachaidh",
    slighe = "/slighe/gu/modail"
)

# Sònraich brosnachadh
sgiobalta = lc.Prompt(
    name = "mo_prompt",
    text="Seo eisimpleir de bhrosnachadh"
)

# Cruthaich siostam AI
ai_system = siostam lc.AIS(
    ainm = "my_ai_system",
    modail = model,
    sgiobalta = sgiobalta
)

# Ruith an siostam AI
ai_system.run()

San eisimpleir seo, bidh sinn a’ mìneachadh modail, sgiobalta, agus an uairsin a’ cruthachadh siostam AI a cheanglas na co-phàirtean sin. Tha an siostam AI an uairsin air a ruith a’ cleachdadh an dòigh run ().

Ag eagrachadh phìoban LLM air sgèile mhòr le DSPy agus LangChain

Gus pìoban LLM mòr a chuir air dòigh le DSPy agus LangChain, is urrainn dhuinn an dòigh-obrach a leanas a chleachdadh:

Mìnich loidhne-phìoban dàta a’ cleachdadh DSPy a cheanglas iomadh stòr dàta, pròiseasairean agus sinc.
Mìnich siostam AI a 'cleachdadh LangChain a tha a' ceangal ioma-mhodail, molaidhean, agus toraidhean.
Cleachd DSPy gus an loidhne-phìoban dàta agus LangChain a stiùireadh gus an siostam AI a stiùireadh.
Cleachd clàr-ama leithid Apache Airflow no Kubernetes gus clàradh a dhèanamh air coileanadh an loidhne-phìoban dàta agus siostam AI.

Seo eisimpleir de sgriobt orchestration sìmplidh a bhios a’ cleachdadh DSPy agus LangChain:

toirt a-steach dspy mar dsp
toirt a-steach langchain mar lc
toirt a-steach apache_airflow mar af

# Mìnich loidhne-phìoban dàta
data_pipeline = dsp.Pipeline(
    name="my_data_pipeline",
    sources=[dsp.Source(name="my_data_source", type="csv", path="/path/to/data.csv")],
    processors=[dsp.Processor(name="my_data_processor", type="pandas", func=lambda x: x.dropna())],
    sinks = [dsp.Sink(name = "my_data_sink", type = "csv", path = "/path/to/output.csv”)]
)

# Mìnich siostam AI
ai_system = siostam lc.AIS(
    ainm = "my_ai_system",
    model=lc.Model (ainm = "my_model", seòrsa = "cruth-atharrachaidh", slighe = "/ slighe / gu / modail"),
    prompt=lc.Prompt(name="my_prompt", text="Seo eisimpleir de bhrosnachadh")
)

# Clàraich coileanadh na loidhne-phìoban dàta agus an siostam AI
af.schedule_task(
    task_id = "my_task",
    dag_id = "my_dag",
    pipeline=data_pipeline,
    siostam = ai_system
)

San eisimpleir seo, bidh sinn a’ mìneachadh loidhne-phìoban dàta agus siostam AI a’ cleachdadh DSPy agus LangChain, agus an uairsin a’ clàradh coileanadh nan co-phàirtean sin a’ cleachdadh Apache Airflow.

** 5-10 Òrdughan/Biotag as motha a chleachdar**

Seo na 5-10 òrdughan / pìosan as motha a chleachdar airson DSPy agus LangChain:

dsp.Pipeline(name = "my_pipeline", stòran = [stòr], pròiseasairean = [pròiseasar], sinks = [sinc])
lc.Model(name = "my_model", seòrsa = "cruth-atharrachaidh", slighe = "/ slighe / gu / modail")
lc.Prompt(name="my_prompt", text="Seo eisimpleir de bhrosnachadh")
dsp.Source(name = "my_data_source", type="csv", path = "/path/to/data.csv”)
dsp.Processor(name="my_data_processor", type="pandas", func = lambda x: x.dropna())
dsp.Sink(name = "my_data_sink", type = "csv", path = "/path/to/output.csv")
lc.AISystem (ainm = "my_ai_system", model = model, sgiobalta = sgiobalta)
af.schedule_task(task_id="my_task", dag_id="my_dag", pipeline=pìoba, siostam=siostam)
dsp.run_pipeline(pipeline)
lc.run_system(system)

Sealladh

Seo dealbh de na frèaman DSPy agus LangChain a’ cleachdadh Chart.js:

{
  "type": "bàr",
  "dàta": {
    "labels": ["DSPy", "LangChain"],
    "stòr-dàta": [
      {
        "label" : " Feartan",
        "dàta": [10, 15],
        "cùl-dath": [
          "rgb(255, 99, 132, 0.2)",
          "rgb(54, 162, 235, 0.2)"
        ],
        "Crìochan Dath": [
          "rgb(255, 99, 132, 1)",
          "rgb(54, 162, 235, 1)"
        ],
        "Leud na crìche": 1
      }
    ]
  },
  "roghainnean": {}
}

Tha an dealbh seo a’ sealltainn an àireamh de fheartan ann an DSPy agus LangChain.

Co-dhùnadh

Gu crìch, tha DSPy agus LangChain nan dà fhrèam cumhachdach a leigeas le siostaman bathar-bog tapaidh agus so-ruigsinneach a thogail ann an aois AI. Le bhith a’ cleachdadh nam frèaman sin, faodaidh luchd-leasachaidh pìoban mòra LLM a chruthachadh a tha furasta an cumail suas, scalable, agus tapaidh ri fàilligidhean. Le cuideachadh bho innealan orcastra agus fèin-ghluasaid leithid Apache Airflow agus Kubernetes, faodaidh luchd-leasachaidh cur an gnìomh nan loidhnichean-phìoban agus na siostaman sin a chlàradh, ga dhèanamh nas fhasa siostaman AI iom-fhillte a riaghladh.

Obair ri teachd

Tha obair san àm ri teachd a’ toirt a-steach:

A 'leasachadh barrachd fheartan airson DSPy agus LangChain.
Ag adhartachadh coileanadh agus scalability DSPy agus LangChain.
A' leasachadh barrachd innealan orchestration agus fèin-ghluasaid airson DSPy agus LangChain.
A 'cruthachadh barrachd ìomhaighean agus clàran-amais airson DSPy agus LangChain.

iomraidhean

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

Ag òrdachadh pìoban LLM air sgèile mhòr le DSPy agus LangChain airson DevOps nas fheàrr

Have Questions?