Píblínte LLM Mórscála á n-Ordú le DSPy agus LangChain le haghaidh DevOps Feabhsaithe

Píblínte LLM Mórscála á n-eagrú le DSPy agus LangChain le haghaidh DevOps Feabhsaithe

Réamhrá

Tá réabhlóidiú déanta ag teacht ar Mhúnla Móra Teanga (LLManna) i réimse na Próiseála Teanga Nádúrtha (NLP) agus na hIntleachta Saorga (AI). Mar sin féin, de réir mar a mhéadaíonn castacht agus scála na gcóras atá bunaithe ar LLM, is amhlaidh atá an gá atá le huirlisí uirlise agus uathoibrithe atá láidir agus éifeachtach. San Airteagal seo, déanfaimid iniúchadh ar shaol DSPy agus LangChain, dhá chreat cumhachtacha a chuireann ar chumas córais bogearraí athléimneacha agus inscálaithe a thógáil in aois AI.

Dúshlán na bPíblínte LLM ar Mhórscála

Tá comhpháirteanna iolracha i gceist le píblínte LLM ar mhórscála, lena n-áirítear réamhphróiseáil sonraí, oiliúint múnla, agus tátal. Is féidir leis na píblínte seo a bheith casta, le go leor spleáchais agus idirghníomhaíochtaí idir comhpháirteanna éagsúla. De réir mar a mhéadaíonn scála na bpíblínte seo, is amhlaidh a thagann méadú ar an mbaol earráidí, moilleanna agus scrogaill acmhainní.

Cuir isteach DSPy agus LangChain

Is dhá chreat iad DSPy agus LangChain a bhfuil sé mar aidhm acu orchestration agus uathoibriú píblínte LLM ar scála mór a shimpliú. Is creat Python-bhunaithe é DSPy a sholáthraíonn bealach simplí agus éifeachtach chun píblínte sonraí casta a thógáil agus a bhainistiú, agus is creat é LangChain a chuireann ar chumas córais AI inscálaithe agus athléimneach a thógáil.

DSPy: Creat Python-Bunaithe le haghaidh Píblínte Sonraí

Is creat Python-bhunaithe é DSPy a sholáthraíonn bealach simplí agus éifeachtach chun píblínte sonraí casta a thógáil agus a bhainistiú. Le DSPy, is féidir le forbróirí píblínte sonraí a chruthú atá inscálaithe, athléimneach agus éasca le cothabháil.

Seo sampla de phíblíne sonraí simplí a tógadh le DSPy:

allmhairiú dspy mar dsp


data_source = dsp.Source(
    name="my_data_foinse",
    cineál="csv",
    path="/path/to/data.csv"
)

# Sainmhínigh próiseálaí sonraí
data_processor = dsp.Processor(
    name="my_data_próiseálaí",
    type="panda",
    func=lambda x: x.dropna()
)

# Sainmhínigh doirteal sonraí
data_sink = dsp.Sink(
    name="my_data_sinc",
    cineál="csv",
    cosán = "/path/go/output.csv"
)

# Cruthaigh píblíne sonraí
píblíne = dsp.Pipeline(
    name="my_phíblíne",
    foinsí=[data_foinse],
    próiseálaithe=[data_processor],
    siní=[data_sink]
)

# Rith an phíblíne
píblíne.run()

Sa sampla seo, sainmhínímid foinse sonraí, próiseálaí sonraí, agus doirteal sonraí, agus ansin cruthaímid píblíne sonraí a nascann na comhpháirteanna seo. Rithtear an phíblíne ansin leis an modh rith().

LangChain: Creat le haghaidh Córais AI Inscálaithe agus Athléimneach

Is creat é LangChain a chuireann ar chumas córais AI inscálaithe agus athléimneach a thógáil. Le LangChain, is féidir le forbróirí córais AI a chruthú atá éasca le cothabháil, inscálaithe, agus athléimneach i gcoinne teipeanna.

Seo sampla de chóras AI simplí a tógadh le LangChain:

allmhairiú langchain mar lc

# Sainmhínigh samhail
samhail = lc.Model(
    ainm = "mo_mhúnla",
    type="claochladán",
    cosán="/ cosán/go/ múnla"
)

# Sainmhínigh leid
leid = lc.Prompt(
    ainm = "mo_leid",
    text="Is leid samplach é seo"
)

# Cruthaigh córas AI
ai_system = córas lc.AIS(
    ainm = "my_ai_córas",
    múnla = múnla,
    leid = leid
)

# Rith an córas AI
ai_system.run()

Sa sampla seo, sainímid samhail, pras, agus ansin cruthaímid córas AI a nascann na comhpháirteanna seo. Rithtear an córas AI ansin leis an modh rith().

Píblínte LLM Mórscála á n-eagrú le DSPy agus LangChain

Chun píblínte LLM ar scála mór a stiúradh le DSPy agus LangChain, is féidir linn an cur chuige seo a leanas a úsáid:

Sainmhínigh píblíne sonraí ag baint úsáide as DSPy a nascann foinsí iomadúla sonraí, próiseálaithe, agus linnte.
Sainmhínigh córas AI ag baint úsáide as LangChain a nascann samhlacha iomadúla, leideanna, agus aschuir.
Bain úsáid as DSPy chun an píblíne sonraí agus LangChain a bhainistiú chun an córas AI a bhainistiú.
Bain úsáid as sceidealóir mar Apache Airflow nó Kubernetes chun forghníomhú an chórais píblíne sonraí agus AI a sceidealú.

Seo sampla de script ceolfhoirne simplí a úsáideann DSPy agus LangChain:

allmhairiú dspy mar dsp
allmhairiú langchain mar lc
allmhairiú apache_airflow mar af

# Sainmhínigh píblíne sonraí
data_pipeline = dsp.Píblíne(
    name="my_data_píblíne",
    sources=[dsp.Source(name="my_data_source", type="csv", cosán="/path/to/data.csv")],
    próiseálaithe=[dsp.Processor(name="my_data_processor", type="pandas", func=lambda x: x.dropna())],
    sinks=[dsp.Sink(name="my_data_sink", type="csv", cosán="/path/to/output.csv")]
)

# Sainmhínigh córas AI
ai_system = córas lc.AIS(
    ainm = "my_ai_córas",
    model=lc.Model(ainm="my_model", cineál="claochladán", cosán="/conair/go/múnla"),
    prompt=lc.Prompt(name="my_prompt", text="Is leid samplach é seo")
)

# Cur i gcrích na píblíne sonraí agus an chórais AI a sceidealú
af.schedule_task(
    task_id="mo_thasc",
    dag_id="my_dag",
    píblíne=sonraí_píblíne,
    córas=ai_system
)

Sa sampla seo, sainmhínímid píblíne sonraí agus córas AI ag baint úsáide as DSPy agus LangChain, agus ansin sceideal a dhéanamh ar fhorghníomhú na gcomhpháirteanna seo ag baint úsáide as Apache Airflow.

Na 5-10 nOrd/Blúire is Mó Úsáidte

Seo iad na 5-10 orduithe/blúine is mó a úsáidtear le haghaidh DSPy agus LangChain:

dsp.Pipeline(name="my_pipeline", foinsí=[foinse], próiseálaithe=[próiseálaí], siní=[doirteal])
lc.Model(ainm = "my_model", cineál = "claochladán", cosán = "/ cosán / chuig / múnla")
lc.Prompt(name="my_prompt", text="Seo leid samplach")
dsp.Source(name="my_data_source", type="csv", cosán="/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", cosán="/path/to/output.csv")
lc.AISystem(ainm="my_ai_system", múnla=múnla, pras=leid)
af.schedule_task(task_id="my_task", dag_id="my_dag", píblíne=píblíne, córas=córas)
dsp.run_píblíne(píblíne)
lc.run_system(system)

Amharcléiriú

Seo léirshamhlú ar chreataí DSPy agus LangChain ag baint úsáide as Chart.js:

{
  "cineál": "barra",
  "sonraí": {
    "lipéid": ["DSPy", "LangChain"],
    "tacair sonraí": [
      {
        "label" : "Gnéithe",
        "sonraí": [10, 15],
        "backgroundColor": [
          "rgb(255, 99, 132, 0.2)",
          "rgb(54, 162, 235, 0.2)"
        ],
        "Color Dath teorann": [
          "rgb(255, 99, 132, 1)",
          "rgb(54, 162, 235, 1)"
        ],
        "leithead teorann": 1
      }
    ]
  },
  "roghanna": {}
}

Léiríonn an léirshamhlú seo líon na ngnéithe i DSPy agus LangChain.

Conclúid

Mar fhocal scoir, is dhá chreat cumhachtacha iad DSPy agus LangChain a chuireann ar chumas córais bogearraí athléimneacha agus inscálaithe a thógáil in aois AI. Trí na creataí seo a úsáid, is féidir le forbróirí píblínte LLM ar scála mór a chruthú atá éasca le cothabháil, inscálaithe agus athléimneach i gcoinne teipeanna. Le cabhair ó uirlisí orchestration agus uathoibrithe mar Apache Airflow agus Kubernetes, is féidir le forbróirí feidhmiú na bpíblínte agus na gcóras seo a sceidealú, rud a fhágann go bhfuil sé níos éasca córais AI casta a bhainistiú.

Obair amach anseo

Áirítear le hobair amach anseo:

Gnéithe níos mó a fhorbairt do DSPy agus LangChain.
Feabhas a chur ar fheidhmíocht agus scalability DSPy agus LangChain.
Tuilleadh uirlisí ceolfhoirne agus uathoibrithe a fhorbairt do DSPy agus LangChain.
Níos mó léirshamhlaithe agus dashboards a chruthú do DSPy agus LangChain.

Tagairtí

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

Píblínte LLM Mórscála á n-Ordú le DSPy agus LangChain le haghaidh DevOps Feabhsaithe

Have Questions?