Orkestrado de Grandskalaj LLM-duktoj kun DSPy kaj LangChain por Plibonigita DevOps

Orkestrado de Grandskalaj LLM-duktoj kun DSPy kaj LangChain por Plibonigita DevOps

Enkonduko

La apero de Grandaj Lingvaj Modeloj (LLM) revoluciis la kampon de Natura Lingvo-Pretigo (NLP) kaj Artefarita Inteligenteco (AI). Tamen, ĉar la komplekseco kaj skalo de LLM-bazitaj sistemoj pliiĝas, ankaŭ pliiĝas la bezono de fortikaj kaj efikaj instrumentado kaj aŭtomatigaj iloj. En ĉi tiu artikolo, ni enprofundiĝos en la mondon de DSPy kaj LangChain, du potencajn kadrojn, kiuj ebligas la konstruadon de rezistemaj kaj skaleblaj programaj sistemoj en la epoko de AI.

La Defio de Grandskalaj LLM-Duktoj

Grandskalaj LLM-duktoj implikas plurajn komponentojn, inkluzive de datumpretigo, modeltrejnado kaj inferenco. Tiuj duktoj povas esti kompleksaj, kun multaj dependecoj kaj interagoj inter malsamaj komponentoj. Ĉar la skalo de ĉi tiuj duktoj pliiĝas, ankaŭ pliiĝas la risko je eraroj, prokrastoj kaj rimedprotleloj.

Enigu DSPy kaj LangChain

DSPy kaj LangChain estas du kadroj, kiuj celas simpligi la instrumentadon kaj aŭtomatigon de grandskalaj LLM-duktoj. DSPy estas Python-bazita kadro kiu disponigas simplan kaj efikan manieron konstrui kaj administri kompleksajn datumduktojn, dum LangChain estas kadro kiu ebligas la konstruadon de skaleblaj kaj rezistemaj AI-sistemoj.

DSPy: Python-Bazita Kadro por Datumaj Duktoj

DSPy estas Python-bazita kadro kiu disponigas simplan kaj efikan manieron konstrui kaj administri kompleksajn datumduktojn. Kun DSPy, programistoj povas krei datumduktojn kiuj estas skaleblaj, rezistemaj kaj facile konserveblaj.

Jen ekzemplo de simpla datumdukto konstruita kun DSPy:

importi dspy kiel dsp


fonto_datumoj = dsp.Fonto(
    nomo = "mia_datuma fonto",
    tipo="csv",
    path="/path/to/data.csv"
)

# Difinu datuman procesoron
datumprocesoro = dsp.Procesoro (
    nomo = "mia_datumprocesoro",
    tipo="pandoj",
    func=lambda x: x.dropna()
)

# Difinu datumujon
data_sink = dsp.Sink (
    nomo="mia_datuma_lavujo",
    tipo="csv",
    path="/path/to/output.csv"
)

# Kreu datuman dukton
dukto = dsp.Dukto(
    nomo = "mia_dukto",
    fontoj=[datumfonto],
    procesoroj=[datumprocesoro],
    sinks=[date_sink]
)

# Kuru la dukton
pipeline.run()

En ĉi tiu ekzemplo, ni difinas datumfonton, datumprocesoron kaj datumlavujon, kaj poste kreas datumdukton, kiu ligas ĉi tiujn komponantojn. La dukto tiam ruliĝas per la metodo run().

LangChain: Kadro por Skaleblaj kaj Fortikaj AI-Sistemoj

LangChain estas kadro kiu ebligas la konstruadon de skaleblaj kaj rezistemaj AI-sistemoj. Kun LangChain, programistoj povas krei AI-sistemojn, kiuj estas facile konserveblaj, skaleblaj kaj rezistemaj al fiaskoj.

Jen ekzemplo de simpla AI-sistemo konstruita kun LangChain:

importi langchain kiel lc

# Difinu modelon
modelo = lc.Modelo (
    nomo = "mia_modelo",
    tipo="transformilo",
    path="/vojo/al/modelo"
)

# Difinu prompton
prompto = lc.Prompt(
    nomo = "mia_prompto",
    text="Ĉi tio estas specimena prompto"
)

# Kreu AI-sistemon
ai_sistemo = lc.AISsystem (
    nomo = "mia_ai_sistemo",
    modelo=modelo,
    prompt=prompto
)

# Rulu la AI-sistemon
ai_system.run()

En ĉi tiu ekzemplo, ni difinas modelon, instigon, kaj poste kreas AI-sistemon, kiu ligas ĉi tiujn komponantojn. La AI-sistemo tiam ruliĝas per la metodo run().

Orkestrado de Grandskalaj LLM-duktoj kun DSPy kaj LangChain

Por reĝisori grandskalajn LLM-duktojn kun DSPy kaj LangChain, ni povas uzi la sekvan aliron:

Difinu datuman dukton uzante DSPy, kiu ligas plurajn datumfontojn, procesorojn kaj lavujojn.
Difinu AI-sistemon uzante LangChain, kiu ligas plurajn modelojn, instigojn kaj eligojn.
Uzu DSPy por administri la datuman dukton kaj LangChain por administri la AI-sistemon.
Uzu planilon kiel Apache Airflow aŭ Kubernetes por plani la ekzekuton de la datuma dukto kaj AI-sistemo.

Jen ekzemplo de simpla orkestra skripto, kiu uzas DSPy kaj LangChain:

importi dspy kiel dsp
importi langchain kiel lc
importi apache_airflow kiel af

# Difinu datuman dukton
data_pipeline = dsp.Pipeline (
    nomo="mia_datuma_dukto",
    fontoj=[dsp.Source(nomo="mia_datuma_fonto", tipo="csv", pado="/pado/al/datumoj.csv")],
    procesoroj = [dsp.Processor (nomo = "mia_datumprocesoro", tipo = "pandoj", func = lambda x: x.dropna ())],
    lavujoj=[dsp.Sink(nomo="mia_datuma_lavujo", tajpu="csv", path="/path/to/output.csv")]
)

# Difinu AI-sistemon
ai_sistemo = lc.AISsystem (
    nomo = "mia_ai_sistemo",
    modelo = lc.Modelo (nomo = "mia_modelo", tipo = "transformilo", vojo = "/vojo/al/modelo"),
    prompto=lc.Prompt(nomo="mia_prompto", teksto="Ĉi tio estas specimena prompto")
)

# Planu la ekzekuton de la datumdukto kaj AI-sistemo
af.schedule_task(
    task_id="mia_tasko",
    dag_id="mia_dago",
    dukto=datumo_dukto,
    system=ai_system
)

En ĉi tiu ekzemplo, ni difinas datuman dukton kaj AI-sistemon uzante DSPy kaj LangChain, kaj poste planas la ekzekuton de ĉi tiuj komponantoj per Apache Airflow.

Supro 5-10 Plej Uzitaj Komandoj/Fragmentoj

Jen la supraj 5-10 plej uzataj komandoj/fragaĵoj por DSPy kaj LangChain:

dsp.Pipeline(nomo="mia_dukto", fontoj=[fonto], procesoroj=[procesoro], lavujoj=[lavujo])
lc.Model(nomo = "mia_modelo", tipo = "transformilo", vojo = "/pado/al/modelo")
lc.Prompt(name="mia_prompt", text="Tiu ĉi estas specimena prompto")
dsp.Source (nomo = "mia_datuma_fonto", tipo = "csv", vojo = "/path/to/data.csv")
dsp.Processor (nomo = "mia_datumprocesoro", tipo = "pandoj", func = lambda x: x.dropna ())
dsp.Sink(nomo="mia_datuma_lavujo", tipo="csv", path="/path/to/output.csv")
lc.AISystem(nomo="mia_ai_sistemo", modelo=modelo, prompto=prompto)
af.schedule_task(task_id="mia_tasko", dag_id="mia_dag", dukto=dukto, sistemo=sistemo)
dsp.run_pipeline(dukto)
lc.run_system(sistemo)

Vidigo

Jen bildigo de la kadroj DSPy kaj LangChain uzante Chart.js:

{
  "tipo": "stango",
  "datenoj": {
    "labels": ["DSPy", "LangChain"],
    "datumaro": [
      {
        "label": "Ecoj",
        "datenoj": [10, 15],
        "fonoKoloro": [
          "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
      }
    ]
  },
  "opcioj": {}
}

Ĉi tiu bildigo montras la nombron da funkcioj en DSPy kaj LangChain.

Konkludo

DSPy kaj LangChain estas du potencaj kadroj, kiuj ebligas la konstruadon de rezistemaj kaj skaleblaj programaj sistemoj en la epoko de AI. Uzante ĉi tiujn kadrojn, programistoj povas krei grandskalajn LLM-duktojn, kiuj estas facile konserveblaj, skaleblaj kaj rezistemaj al fiaskoj. Kun la helpo de instrumentaj kaj aŭtomatigaj iloj kiel Apache Airflow kaj Kubernetes, programistoj povas plani la ekzekuton de ĉi tiuj duktoj kaj sistemoj, faciligante administri kompleksajn AI-sistemojn.

Estonta Laboro

Estonta laboro inkluzivas:

Disvolvante pli da funkcioj por DSPy kaj LangChain.
Plibonigi la rendimenton kaj skaleblon de DSPy kaj LangChain.
Disvolvante pli da instrumentaj kaj aŭtomatigaj iloj por DSPy kaj LangChain.
Krei pli da bildigoj kaj paneloj por DSPy kaj LangChain.

Referencoj

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

Orkestrado de Grandskalaj LLM-duktoj kun DSPy kaj LangChain por Plibonigita DevOps

Have Questions?