Nahtlose Integration von KI und ML in Ihre Projekte
Nahtlose Integration von KI und ML in Ihre Projekte
Sicher, hier ist eine detaillierte Beschreibung der allgemeinen Frameworks mit LLM-Inferenzfunktionen in MediaWiki-Syntax:
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.
Spring AI
Beschreibung: Spring AI ist ein Framework von der Spring Familie, das Werkzeuge zur entwicklung von KI Anwendungen bereitstellt. bietet Abstraktionen für den zugriff auf viele Unterschiedliche LLM Anbieter. erlaubt Entwicklern die möglichkeit, KI Funktionen auf Einfache weiße in Ihre Spring Anwendungen zu integrieren. Kernfunktionen: Vereinheitlichung des zugriffes auf eine Vielzahl an LLMs. vereinfachte möglichkeiten zum erstellen von KI gestützten Anwendungen mit Spring. ermöglicht einfaches managen der KI modelle. Anwendungsfälle: KI unterstützte Geschäftsanwendungen. Anwendungen zur Automatisierung von Kundenanfragen. Systeme zur Inhaltsgenerierung.
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.
Vercel AI SDK
Beschreibung: Das Vercel AI SDK ist ein Open-Source-Toolkit, das speziell für die Erstellung von KI-gestützten Benutzeroberflächen entwickelt wurde. Es bietet Funktionen für das Streaming von Text, die Verwaltung von Prompts und die Optimierung der Leistung von KI-Anwendungen. ermöglicht die schnelle entwicklung von schnellen und dynamischen, KI gesteuerten Frontends. Kernfunktionen: Streaming-Unterstützung für Echtzeit-Interaktionen. Prompt-Engineering-Tools. Integration mit Vercel-Plattform. Unterstützung für verschiedene Frameworks wie React/Next.js. Anwendungsfälle: Interaktive Chatbots und Konversationsschnittstellen. KI-gesteuerte Such- und Empfehlungssysteme. Dynamische Content-Generierung in Webanwendungen. Diese Frameworks stellen wichtige Werkzeuge für Entwickler dar, die das Potenzial von LLMs in ihren Anwendungen nutzen möchten.
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
- Apache TVM
- Google MLIR (Multi-Level Intermediate Representation)
- TensorFlow XLA
- Meta Glow
- ONNX (Open Neural Network Exchange)