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在高级语言模型应用的时代，开发人员和数据科学家不断寻求高效的工具来构建、部署和管理他们的项目。随着像 GPT-4 这样的巨大语言模型（LLMs）的流行，越来越多的人希望在自己的应用程序中利用这些强大的模型。然而，没有合适的工具，使用 LLMs 可能会很复杂。
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这就是为什么我整理了这份包含五种重要工具的清单，它们可以显著提升 LLM 驱动的应用程序的开发和部署。不论你是刚开始还是经验丰富的 ML 工程师，这些工具都将帮助你提高生产力，构建更高质量的 LLM 项目。
Hugging Face 不仅仅是一个 AI 平台；它是一个全面的生态系统，提供模型、数据集和演示的托管。它支持各种框架，允许用户训练、微调、评估以及生成多种形式的内容，如图像、文本和音频。丰富的模型选择、社区资源和开发者友好的 API 的结合，使 Hugging Face 成为许多 AI 从业者和 ML 工程师的首选平台。
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LangChain 是一个使用可组合性方法构建 LLM 应用程序的工具。它被广泛用于通过将不同的上下文源与语言模型集成来开发具有上下文感知的应用程序。此外，它可以使用语言模型根据提供的上下文推理关于操作或响应。LangChain AI 团队最近推出了 LangSmith，这是一种新的工具，提供了一个统一的开发平台，以提高 LLM 应用程序生产的速度和效率。
如果你是 AI 开发的新手，可以查看 LangChain 的速查表以了解 Python API 和其他功能。
Qdrant是一个基于 Rust 的向量相似性搜索引擎和数据库，提供具有简单 API 的生产就绪服务。它特别适用于扩展过滤支持，使其成为使用神经网络或基于语义匹配的应用程序的理想选择。Qdrant 在高负载下的速度和可靠性使其成为将嵌入或神经网络编码器转化为匹配、搜索、推荐等综合应用的首选。你还可以尝试包括免费层在内的全托管 Qdrant Cloud 服务，方便使用。
阅读 2024 年你必须尝试的 5 个最佳向量数据库以了解 Qdrant 的其他替代方案。
MLflow现在支持 LLMs，提供实验跟踪、评估和部署解决方案。它通过引入如 MLflow Deployments Server for LLMs、LLM Evaluation 和 Prompt Engineering UI 等功能，简化了 LLM 能力的集成。这些工具有助于导航复杂的 LLM 领域，比较基础模型、提供商和提示，以找到最适合你项目的选项。
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vLLM是一个高吞吐量和内存高效的 LLM 推理与服务引擎。以其最先进的服务吞吐量和高效的注意力键和值内存管理而闻名，vLLM 提供了连续批处理、优化的 CUDA 内核以及对 NVIDIA CUDA 和 AMD ROCm 的支持等功能。其灵活性和易用性，包括与流行的 Hugging Face 模型和各种解码算法的集成，使其成为 LLM 推理和服务的宝贵工具。
这五种工具中的每一种都带来了独特的优势，无论是在托管、上下文感知、搜索能力、部署还是推理效率方面。通过利用这些工具，开发人员和数据科学家可以显著简化工作流程，提升 LLM 应用的质量。
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Abid Ali Awan (@1abidaliawan)是一位认证的数据科学专业人士，热爱构建机器学习模型。目前，他专注于内容创作和撰写关于机器学习和数据科学技术的技术博客。Abid 拥有技术管理硕士学位和电信工程学士学位。他的愿景是使用图神经网络为遭遇心理疾病困扰的学生构建 AI 产品。