В современной технологической среде влияние больших языковых моделей (LLM) глубоко и только растет. Несмотря на это, многие разработчики оказываются на периферии, не зная, с чего начать или как интегрировать эти мощные ИИ в свои проекты.

Чтобы восполнить этот пробел, существует новый интересный ресурс: llm-api-starterkit. Этот доступный стартовый набор API позволяет разработчикам с легкостью создавать прототипы микросервисов на основе LLM, обеспечивая упрощенное введение в использование всех возможностей LLM. Сообщение в блоге ниже предлагает упрощенный пример развертывания LLM API, предназначенный для того, чтобы быть доступным даже для разработчиков, плохо знакомых с этой областью, намеренно избегая сложных концепций, таких как DevOps, MLOps, LLMOps, чтобы сделать руководство максимально простым.

Ознакомьтесь с записью в блоге Тима здесь:

Невероятно минимальный стартовый набор LLM API — разверните конечные точки LLM за минуту с помощью LangChain и FastAPI. — тимлиры

В этом посте я помогу вам создать микросервис на базе LLM. Вы можете следить за моим репозиторием llm-api-starterkit. Мы будем использовать два ключа

таймлеры

Помните, что это простой пример того, что возможно с LLM. Несмотря на то, что llm-api-starterkit не углубляется в передовой опыт и оптимальные принципы разработки программного обеспечения, мы в dataroots высоко ценим это для любого из наших проектов, особенно для развертывания. Именно поэтому мы активно проводим исследования о том, как безопасно и эффективно развертывать LLM в компаниях в цепочке создания стоимости.

От ящика Пандоры к лампе джинна: ​​преодоление трудностей при внедрении крупноязыковых моделей на предприятиях — Тим Лирс

Начинается гонка за использование потенциала больших языковых моделей (LLM) на предприятиях. В настоящее время существует значительный риск при внедрении LLM во многих случаях использования без четкого пути их развертывания для обеспечения ценности для бизнеса. Отчасти это связано с тем, что общие принципы, лежащие в основе создания стоимости,…

корни данных