在Python中进行大型语言模型(LLM)相关开发时,有几个框架和库可以使用:
- LangChain:这是一个用于构建由大型语言模型(LLMs)驱动的应用程序的框架。它提供了各种不同基础模型的通用接口、帮助管理提示的框架,以及用于LLM无法处理的操作(例如计算或搜索)的长期记忆、外部数据、其他LLM和代理的中央接口。LangChain允许你轻松地构建、管理和扩展LLM应用程序,支持多种语言模型,包括OpenAI、Hugging Face等。
实际使用中,大家在调研或者Demo阶段,倾向性还可以,但生产应用时,经常会产生些新的需求,如果在Langchain的基础上做二次开发,那是相当痛苦的。
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Scikit-LLM :将Scikit-learn框架与大型语言模型(如OpenAI的GPT-3.5)结合,Scikit-LLM提供了一个用于文本分析的强大工具集。它保持了Scikit-learn熟悉的API,允许用户使用
.fit()
、.fit_transform()
和.predict()
等函数。Scikit-LLM特别适合希望将先进的语言理解能力融入其机器学习项目的开发者。 -
OpenAI API:OpenAI提供了一个官方的Python库,允许开发者轻松地将GPT-3等模型集成到他们的应用程序中。通过OpenAI的API,你可以生成文本、回答问题、提取结构化数据等。
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Hugging Face Transformers:Hugging Face提供了一个名为transformers的库,它包含了大量预训练的语言模型和工具,用于NLP任务,如预处理、训练、微调和部署。
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Pinecone:虽然Pinecone不是专门针对LLM的,但它提供了一个强大的向量搜索引擎和机器学习部署基础设施。Pinecone的Python SDK允许开发者轻松地将他们的LLM和其他机器学习模型集成到应用程序中。
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Cohere:Cohere提供了一套预训练模型和Python SDK,可以无缝集成到应用程序中。Cohere强调伦理AI实践,并提供工具帮助开发者避免潜在偏见,确保输出的文本像人类一样自然。
这些框架和库各有特点,适合不同的开发需求和场景。开发者可以根据项目的具体需求选择合适的工具进行LLM相关开发。
除了前面提到的Scikit-LLM和LangChain,Python中还有其他一些框架和库,可以用于LLM(大型语言模型)相关的开发:
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LangServe:这是一个用于部署LangChain可运行文件和链作为REST API的工具。它可以帮助开发者轻松地将LangChain应用程序部署为Web服务。
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LangSmith:这是一个用于构建和运行LangChain应用程序的工具。它提供了一个可视化界面,帮助开发者跟踪和调试他们的应用程序。
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Transformers:由Hugging Face提供,这个库包含了大量预训练的模型,包括BERT、GPT-2等,并且可以用于LLM的开发。
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Gradio:这是一个用于快速创建机器学习模型前端界面的库,可以与LLM模型配合使用,让用户更容易地与模型进行交互。
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Streamlit:这是一个用于创建数据应用的Web界面的库,可以用来展示LLM模型的预测结果。
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Flair:这是一个自然语言处理库,提供了一些预训练的模型,可以用于LLM的开发。
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AllenNLP:由华盛顿大学机器学习研究所开发,这个库提供了一些用于深度学习NLP任务的工具和预训练模型。
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Spacy:这是一个流行的自然语言处理库,提供了许多用于文本处理的工具和算法。
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NLTK:这是一个非常流行的自然语言处理库,它包含了许多用于分类、标记、语法分析、语义推理、机器学习等的文本处理库。
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TextBlob:这是一个简单的Python库,用于处理文本数据,提供了常见的文本处理任务的API。
这些框架和库各有特点,适用于不同的开发需求和场景。开发者可以根据项目的具体需求选择合适的工具进行LLM相关开发。