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Nahtlose Integration von KI und ML in Ihre Projekte

Sicher, hier ist eine detaillierte Beschreibung der allgemeinen Frameworks mit LLM-Inferenzfunktionen

Allgemeine Frameworks mit LLM-Inferenzfunktionen

Diese Frameworks erleichtern die Integration und Nutzung von Large Language Models (LLMs) in verschiedene Anwendungen.

LangChain

Beschreibung: LangChain ist ein Framework, das die Entwicklung von Anwendungen, die durch Sprachmodelle unterstützt werden, vereinfacht. Es bietet Tools für Kettenbildung (Chaining), Agentenentwicklung und Datenaugmentation, um komplexe LLM-basierte Workflows zu erstellen. Umfassende Sammlung an Werkzeugen, Komponenten und Schnittstellen zur Vereinfachung der Arbeit mit großen Sprachmodellen. Ermöglicht die Entwicklung von Anwendungen, die kontextbezogen sind und in der Lage sind Daten von unterschiedlichen Quellen zu verarbeiten. Kernfunktionen: Modellintegrationen (z.B. OpenAI, Hugging Face). Datenverbindungen (z.B. Datenbanken, APIs). Chains (Verknüpfung von LLM-Aufrufen). Agenten (autonome LLM-gesteuerte Entscheidungsfindung). Anwendungsfälle: Chatbots und virtuelle Assistenten. Frage-Antwort-Systeme. Textzusammenfassung und -generierung.

Semantic Kernel

Beschreibung: Semantic Kernel von Microsoft ist ein Open-Source-SDK, das die Integration von LLMs in herkömmliche Programmiersprachen ermöglicht. Es bietet eine flexible Architektur für die Kombination von KI-Funktionen mit benutzerdefiniertem Code. Bietet Entwicklern eine Möglichkeit generative KI mit bestehenden Code in bestehenden Applikationen zu kombinieren. Kernfunktionen: Funktionsplanung und -ausführung. Plugin-System für benutzerdefinierte Funktionen. Integration mit verschiedenen LLM-Anbietern. ermöglicht das erstellen von KI Agenten. Anwendungsfälle: Automatisierung von Geschäftsprozessen. Intelligente Suchanwendungen. Persönliche KI-Assistenten.

LLM-Inferenz-Engines

LLM-Inferenz-Engines sind Softwarebibliotheken oder Frameworks, die zur effizienten Ausführung von Large Language Models (LLMs) verwendet werden. Sie optimieren die Modellinferenz, um die Latenz zu reduzieren und den Durchsatz zu erhöhen. Hier sind einige wichtige LLM-Inferenz-Engines:

vLLM

Beschreibung: vLLM ist eine schnelle und benutzerfreundliche Inferenz- und Serving-Engine für LLMs. Sie nutzt PagedAttention, einen neuartigen Aufmerksamkeitsalgorithmus, der von der virtuellen Speicherverwaltung in Betriebssystemen inspiriert ist, um den Durchsatz erheblich zu steigern. Wichtige Merkmale: PagedAttention für effiziente Schlüssel-Wert-Cache-Verwaltung Kontinuierliches Batching von Anfragen Optimierte CUDA-Kernel Unterstützung für Quantisierung (GPTQ, AWQ) Vorteile: Hoher Durchsatz, niedrige Latenz, effiziente Ressourcennutzung. Verwendung: Geeignet für Produktionsumgebungen, in denen hohe Leistung und Skalierbarkeit erforderlich sind.

Hugging Face Text Generation Inference (TGI)

Beschreibung: TGI ist eine Inferenz-Engine von Hugging Face, die auf einfache Bereitstellung und hohe Leistung ausgelegt ist. Wichtige Merkmale: Optimiert für Hugging Face Transformer-Modelle Unterstützung für verschiedene Hardwarebeschleuniger (GPUs, CPUs) Flexibles und erweiterbares Design Verwendet in Hugging Face Diensten wie Hugging Chat und der Inference API. Vorteile: Einfache Integration mit dem Hugging Face Ökosystem, gute Leistung. Verwendung: Beliebt für die Bereitstellung von Hugging Face Modellen in Produktionsumgebungen.

llama.cpp

Beschreibung: llama.cpp ist eine C++-Implementierung des Llama-Modells, die auf Leistung und Effizienz ausgelegt ist, insbesondere auf Hardware wie Apple Silicon. Wichtige Merkmale: Reine C++-Implementierung ohne Abhängigkeiten Optimiert für CPU-Inferenz Gute Unterstützung für Apple Silicon Schnelle ausführung auf Verbraucherhardware. Vorteile: Niedriger Ressourcenverbrauch, gute Leistung auf CPUs. Verwendung: Ideal für lokale Inferenz auf Laptops und anderen Geräten mit begrenzten Ressourcen.

OpenVINO

Beschreibung: OpenVINO (Open Visual Inference and Neural Network Optimization) ist ein Toolkit von Intel zur Optimierung und Bereitstellung von KI-Modellen, einschließlich LLMs. Wichtige Merkmale: Unterstützung für verschiedene Hardwareplattformen (CPUs, GPUs, VPU) Optimierungen für Intel-Hardware Werkzeuge zur Modelloptimierung und -konvertierung Vorteile: Gute Leistung auf Intel-Hardware, Unterstützung für verschiedene Hardwareplattformen. Verwendung: Geeignet für die Bereitstellung von LLMs auf Intel-basierter Hardware.

GGML - GGUF

Beschreibung: GGML (auch in Verbindung mit GGUF verwendet) ist ein C-Bibliothek für Machine Learning, die speziell für die Ausführung von LLMs auf Verbraucherhardware entwickelt wurde. GGUF ist das neue Quantisierungsformat von GGML. Wichtige Merkmale: CPU-zentriert, mit teilweiser GPU-Unterstützung über OpenCL oder Metal. Ermöglicht die Ausführung großer Modelle auf Geräten mit begrenztem Speicher. Breite Unterstützung für viele Quantisierungs Methoden. GGUF hat das ältere GGML Format abgelöst. Vorteile: Ermöglicht die Inferenz auf schwächeren Geräten. Verwendung: Besonders für das lokale Nutzen von LLM's von Bedeutung.

ML-Compiler und verwandte Tools

• ML-Compiler sind Software-Tools, die darauf abzielen, maschinelle Lernmodelle (ML) zu optimieren und auf verschiedene Hardware-Plattformen zu übersetzen. Sie ermöglichen eine effiziente Ausführung von ML-Modellen auf unterschiedlichen Geräten und verbessern die Leistung durch Optimierungen wie Fusionierung von Operationen, Speicheroptimierung und Code-Generierung.

Apache TVM

• Beschreibung: Apache TVM ist ein Open-Source-Compiler-Framework für maschinelles Lernen, das die Leistung von ML-Modellen auf verschiedenen Hardware-Plattformen optimiert. Es unterstützt eine breite Palette von Backend-Hardware, darunter CPUs, GPUs und spezialisierte Beschleuniger.

• Funktionen:
  • Modelloptimierung: TVM führt verschiedene Optimierungen durch, wie z.B. Operatorenfusion, Layout-Transformationen und Speichermanagement, um die Ausführungsgeschwindigkeit und den Speicherverbrauch zu verbessern.
  • Code-Generierung: TVM generiert optimierten Code für verschiedene Hardware-Backends, was eine effiziente Ausführung auf unterschiedlichen Plattformen ermöglicht.
  • Hardware-Unterstützung: TVM unterstützt eine Vielzahl von Hardware-Plattformen, darunter CPUs (x86, ARM), GPUs (NVIDIA, AMD, Intel) und spezialisierte Beschleuniger (TPUs, FPGAs).
  • Framework-Integration: TVM kann mit verschiedenen ML-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und ONNX integriert werden.
  • Relay IR: verwendet eine funktionale relationale IR, um Optimierungen durchzuführen.

• Anwendung: TVM wird verwendet, um ML-Modelle für das Edge Computing, eingebettete Systeme und Cloud-Bereitstellungen zu optimieren.

Google MLIR (Multi-Level Intermediate Representation)

• Beschreibung: MLIR ist ein Compiler-Infrastrukturprojekt, das eine flexible und erweiterbare Zwischenrepräsentation (IR) für die Optimierung von ML-Modellen bietet. Es ist ein modulares System, das verschiedene Abstraktionsebenen unterstützt und eine Vielzahl von Optimierungen ermöglicht.

• Funktionen:
  • Multi-Level IR: MLIR unterstützt verschiedene Abstraktionsebenen, von hochrangigen ML-Operationen bis hin zu hardwarenahen Operationen.
  • Dialekte: MLIR verwendet Dialekte, um verschiedene Abstraktionsebenen und Optimierungen darzustellen.
  • Optimierungs-Framework: MLIR bietet eine Reihe von Optimierungspässen, die auf verschiedenen Abstraktionsebenen angewendet werden können.
  • Code-Generierung: MLIR kann Code für verschiedene Hardware-Backends generieren, darunter CPUs, GPUs und spezialisierte Beschleuniger.
  • Erweiterbarkeit: MLIR ist so konzipiert, dass es erweiterbar ist, was es ermöglicht, neue Dialekte und Optimierungen hinzuzufügen.

• Anwendung: MLIR wird verwendet, um ML-Modelle für verschiedene Anwendungen zu optimieren, darunter Inferenz, Training und hardwarebeschleunigte Berechnungen. Es ist die Grundlage vieler Google ML-Tools, einschließlich XLA.

TensorFlow XLA (Accelerated Linear Algebra)

• Beschreibung: XLA ist ein Compiler für lineare Algebra, der TensorFlow-Modelle optimiert. Es führt verschiedene Optimierungen durch, um die Ausführungsgeschwindigkeit und den Speicherverbrauch zu verbessern, insbesondere auf GPUs und TPUs.

• Funktionen:
  • Just-in-Time (JIT) Kompilierung: XLA kompiliert TensorFlow-Graphen zur Laufzeit, um die Ausführungsgeschwindigkeit zu verbessern.
  • Operatorenfusion: XLA fusioniert mehrere Operationen zu einer einzigen Operation, um den Overhead zu reduzieren.
  • Speichermanagement: XLA optimiert die Speicherzuweisung und -freigabe, um den Speicherverbrauch zu minimieren.
  • Hardware-Beschleunigung: XLA ist speziell für die Beschleunigung von ML-Modellen auf GPUs und TPUs konzipiert.
  • Backends: XLA unterstützt verschiedene Backend Hardware, besonders die Google TPU, aber auch Nvidia und AMD GPUs.

• Anwendung: XLA wird verwendet, um die Leistung von TensorFlow-Modellen für Training und Inferenz zu verbessern.

Meta Glow

• Beschreibung: Glow ist ein Compiler für neuronale Netzwerke, der von Meta (ehemals Facebook) entwickelt wurde. Er zielt darauf ab, die Leistung von ML-Modellen auf verschiedenen Hardware-Plattformen zu optimieren, insbesondere für Edge-Computing-Anwendungen.

• Funktionen:
  • Optimierungen: Glow führt verschiedene Optimierungen durch, wie z.B. Operatorenfusion, Speichermanagement und Code-Generierung.
  • Code-Generierung: Glow generiert optimierten Code für verschiedene Hardware-Backends, darunter CPUs und spezialisierte Beschleuniger.
  • Edge-Computing-Fokus: Glow ist speziell für die Optimierung von ML-Modellen für Edge-Computing-Anwendungen konzipiert.
  • Open Source: Glow ist ein Open-Source-Projekt, das von der Community weiterentwickelt wird.
  • IR: Glow verwendet eine eigene interne IR, um Optimierungen durchzuführen.

• Anwendung: Glow wird verwendet, um ML-Modelle für Edge-Computing-Anwendungen zu optimieren, z.B. für Computer Vision, natürliche Sprachverarbeitung und andere Anwendungen, die auf eingebetteten Systemen ausgeführt werden.

ONNX (Open Neural Network Exchange)

• Beschreibung: ONNX ist ein offenes Format für die Darstellung von ML-Modellen. Es ermöglicht den Austausch von Modellen zwischen verschiedenen ML-Frameworks und Hardware-Plattformen. ONNX ist nicht direkt ein Compiler, sondern eine Zwischenrepräsentation, die von Compilern und Laufzeitumgebungen verwendet wird.

• Funktionen:
  • Modell-Interoperabilität: ONNX ermöglicht den Austausch von Modellen zwischen verschiedenen ML-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und scikit-learn.
  • Hardware-Unabhängigkeit: ONNX-Modelle können auf verschiedenen Hardware-Plattformen ausgeführt werden, was die Bereitstellung von ML-Modellen vereinfacht.
  • Standardisierung: ONNX ist ein offener Standard, der von einer breiten Palette von Unternehmen und Organisationen unterstützt wird.
  • Graph-Repräsentation: ONNX repräsentiert ML-Modelle als gerichtete azyklische Graphen (DAGs).
  • Laufzeitumgebungen: ONNX-Laufzeitumgebungen wie ONNX Runtime optimieren und führen ONNX-Modelle aus.

• Anwendung: ONNX wird verwendet, um die Interoperabilität von ML-Modellen zu verbessern und die Bereitstellung von Modellen auf verschiedenen Hardware-Plattformen zu vereinfachen. Es ist ein wichtiger Bestandteil der ML-Toolchain, der von Compilern und Laufzeitumgebungen verwendet wird.

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