Руководство по запуску больших языковых моделей: практическое руководство для разработчиков

Преодоление вызовов использования больших языковых моделей (LLMs)

Работа с большими языковыми моделями (LLMs) может быть сложной из-за высоких требований к аппаратному обеспечению. Однако существует множество решений, которые делают эти мощные инструменты доступными. В настоящее время доступны различные подходы: от использования моделей через API, предоставляемые такими компаниями, как OpenAI и Anthropic, до развертывания открытых альтернатив на платформах, таких как Hugging Face и Ollama. Понимание ключевых техник, таких как проектирование запросов и структурирование выводов, может значительно улучшить производительность для ваших конкретных приложений.

1. Использование LLM API: Быстрое введение

API LLM предлагают простой способ доступа к мощным языковым моделям без необходимости управления инфраструктурой. Эти сервисы обрабатывают сложные вычислительные требования, позволяя разработчикам сосредоточиться на реализации. В этом руководстве мы рассмотрим, как использовать эти LLM, с примерами, чтобы продемонстрировать их высокий потенциал в более прямом и ориентированном на продукт формате.

2. Реализация закрытых LLM: Решения на основе API

Закрытые LLM предлагают мощные возможности через простые API-интерфейсы, требуя минимальной инфраструктуры и обеспечивая высокую производительность. Эти модели, поддерживаемые такими компаниями, как OpenAI, Anthropic и Google, предоставляют разработчикам готовый к производству интеллект, доступный через простые API-вызовы.

2.1 Использование API Anthropic

Давайте рассмотрим, как использовать один из самых доступных закрытых API – API Anthropic.

!pip install anthropic
import anthropic
import os
client = anthropic.Anthropic(
   api_key=os.environ.get("YOUR_API_KEY"),  # Храните свой API-ключ как переменную окружения
)

2.1.1 Приложение: Вопросно-ответный бот для пользовательских руководств

Этот агент использует Claude для ответов на вопросы, основываясь строго на содержании предоставленного документа. Он принимает документ и вопрос пользователя в качестве входных данных и структурирует запрос, чтобы ограничить Claude использованием только информации, содержащейся в документе.

3. Реализация открытых LLM: Локальное развертывание и адаптивность

Открытые LLM предлагают гибкие и настраиваемые альтернативы закрытым вариантам, позволяя разработчикам развертывать модели на собственной инфраструктуре с полным контролем над деталями реализации. Эти модели обеспечивают баланс производительности и доступности для различных сценариев развертывания.