OpenLLM: Controla fácilmente los modelos de lenguaje grandes

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Akira Sakamoto

Updated on 17/8/2023

En el ámbito de la inteligencia artificial (IA), los modelos de lenguaje han surgido como una fuerza transformadora. Entre ellos, OpenLLM se destaca como una herramienta poderosa que está empujando los límites de lo posible. Basado en la arquitectura GPT-3, OpenLLM no es solo un modelo de lenguaje, sino una plataforma integral para operar modelos de lenguaje grandes (LLMs) en producción. Ya sea que estés buscando generar texto, traducir idiomas, crear contenido diverso o encontrar respuestas informativas a tus consultas, OpenLLM es tu solución ideal.

Las capacidades de OpenLLM van más allá de lo común. Está diseñado para afinar, servir, implementar y monitorear cualquier LLM con facilidad, lo que lo convierte en una herramienta versátil para una variedad de tareas. ¿Pero qué hace que OpenLLM sea realmente único? ¿Cómo funciona y qué beneficios ofrece? Sumerjámonos en el mundo de OpenLLM y descubramos su potencial.

Entendiendo OpenLLM: Un modelo de lenguaje revolucionario

OpenLLM es más que un simple modelo de lenguaje, es una plataforma abierta diseñada para operar LLMs en producción. Está construido para afinar, servir, implementar y monitorear cualquier LLM con facilidad. Esta flexibilidad lo convierte en una herramienta poderosa para una variedad de tareas, desde generación de texto hasta comprensión del lenguaje natural y traducción automática.

La funcionalidad de OpenLLM se basa en su uso de Python 3.8 o posterior y pip. La instalación es sencilla: simplemente usa pip para instalar OpenLLM. Una vez instalado, puedes verificar su correcta instalación ejecutando el comando openllm -h. Este comando muestra una guía útil para utilizar las diversas características de OpenLLM.

Iniciar un servidor de LLM es tan fácil como usar el comando openllm start. Por ejemplo, para iniciar un servidor OPT, usarías el comando openllm start opt. Una vez que el servidor esté en funcionamiento, se accede a una interfaz web en http://localhost:3000 (opens in a new tab), donde puedes experimentar con los puntos finales y las entradas de muestra.

Pantalla de bienvenida de OpenLLM:

$ openllm -h

Uso: openllm [OPTIONS] COMMAND [ARGS]...

   ██████╗ ██████╗ ███████╗███╗   ██╗██╗     ██╗     ███╗   ███╗
  ██╔═══██╗██╔══██╗██╔════╝████╗  ██║██║     ██║     ████╗ ████║
  ██║   ██║██████╔╝█████╗  ██╔██╗ ██║██║     ██║     ██╔████╔██║
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  Una plataforma abierta para operar modelos de lenguaje grandes en producción.
  Afinar, servir, implementar y monitorear cualquier LLM con facilidad.

OpenLLM en acción: Ejemplos prácticos

OpenLLM no se trata solo de teoría, es una herramienta práctica que puedes utilizar en escenarios del mundo real. Consideremos algunos ejemplos.

Supongamos que deseas interactuar con el modelo utilizando el cliente Python incorporado de OpenLLM. En una terminal diferente o en un cuaderno de Jupyter, puedes crear un cliente para comenzar a interactuar con el modelo. Así es cómo se hace:

import openllm
client = openllm.client.HTTPClient('http://localhost:3000')
client.query('Explícame la diferencia entre "further" y "farther"')

También puedes usar el comando openllm query para consultar el modelo desde la terminal. Por ejemplo:

export OPENLLM_ENDPOINT=http://localhost:3000
openllm query 'Explícame la diferencia entre "further" y "farther"'

Estos ejemplos ilustran la versatilidad de OpenLLM. Ya sea que seas un desarrollador que busca integrar LLMs en tus aplicaciones o un investigador que explora las capacidades de los modelos de lenguaje, OpenLLM ofrece una plataforma flexible y potente para satisfacer tus necesidades.

Comparando OpenLLM con otros modelos de LLM

En el mundo de los modelos de lenguaje grandes, OpenLLM se destaca entre otros modelos prominentes como OpenAI LLM, Google AI LLM, Jurassic-1 Jumbo y Megatron-Turing NLG. Cada uno de estos modelos tiene sus fortalezas, pero OpenLLM se destaca por su versatilidad y facilidad de uso.

OpenLLM se integra perfectamente con los agentes de Hugging Face, una característica que aún está en etapa experimental pero prometedora. Esta integración te permite usar el agente de Hugging Face para ejecutar el servidor de OpenLLM y hacer preguntas o generar entradas. Por ejemplo, puedes utilizar el agente para determinar si un texto dado es positivo o negativo. Sin embargo, es importante tener en cuenta que actualmente solo se admite StarCoder con la integración del agente.

import transformers
agent = transformers.HFAgent('http://localhost:3000/hf-agent') # URL que ejecuta el servidor de OpenLLM
agent.run('¿El siguiente `texto` es positivo o negativo?', text='No me gusta cómo este modelo genera entradas.')

OpenLLM también se integra con LangChain, lo que te permite iniciar un LLM local con LangChain rápidamente. Puedes utilizar esta función para hacer preguntas o generar texto. Además, OpenLLM puede interactuar con un servidor remoto de OpenLLM, lo que te permite conectarte a un servidor de OpenLLM implementado en otro lugar.

from langchain.llms import OpenLLM
llm = OpenLLM(model_name='dolly-v2', model_id='databricks/dolly-v2-7b', device_map='auto')

Desplegando OpenLLM en Producción

Desplegar tus LLMs en producción es un paso crucial para aprovechar sus capacidades. OpenLLM simplifica este proceso permitiéndote construir un "Bento" para un modelo específico como Dolly V2 utilizando el comando build. Un Bento en BentoML es la unidad de distribución. Empaqueta el código fuente de tu programa, modelos, archivos, artefactos y dependencias.

openllm build dolly-v2

Una vez que hayas construido tu Bento, puedes contenerizarlo utilizando el comando containerize de BentoML. BentoML ofrece un conjunto completo de opciones para desplegar y alojar servicios de ML en línea en producción.

bentoml containerize <nombre:versión>

OpenLLM no solo se trata de proporcionar una plataforma para operar LLMs, sino de construir una comunidad de personas afines apasionadas por los LLMs, la inteligencia artificial y más. Está activamente mantenido por el equipo de BentoML, quienes están siempre listos para interactuar con usuarios y colaboradores. Ya sea que estés interesado en mejorar las capacidades de OpenLLM o tengas alguna pregunta, no dudes en comunicarte y unirte a la comunidad en su objetivo de hacer que los LLMs sean más accesibles y fáciles de usar.

OpenLLM: Una Mirada al Futuro

OpenLLM no es solo una herramienta para el presente, es una plataforma diseñada pensando en el futuro. Los desarrolladores detrás de OpenLLM están constantemente trabajando para mejorar sus capacidades y hacerla aún más fácil de usar. Una de las próximas características es la capacidad de ajustar cualquier LLM según las necesidades del usuario mediante LLM.tuning(). Esta característica permitirá a los usuarios personalizar sus LLMs para que se adapten mejor a sus requerimientos específicos, haciendo de OpenLLM una herramienta aún más versátil.

OpenLLM también se compromete con la privacidad del usuario. Recopila datos de uso para mejorar la experiencia del usuario y mejorar el producto, pero asegura la máxima privacidad al excluir información sensible. Los usuarios pueden optar por no participar en el seguimiento de uso utilizando la opción de línea de comandos --do-not-track o configurando la variable de entorno OPENLLM_DO_NOT_TRACK=true.

export OPENLLM_DO_NOT_TRACK=true

Conclusión

En el mundo en constante evolución de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, OpenLLM se destaca como una herramienta poderosa y versátil. Con su capacidad para operar modelos de lenguaje grandes en producción, ofrece una amplia gama de posibilidades para desarrolladores, investigadores y entusiastas de la IA. Ya sea que estés buscando generar texto, traducir idiomas, crear contenido diverso o encontrar respuestas informativas a tus consultas, OpenLLM tiene todo cubierto.

OpenLLM no es solo un modelo de lenguaje, es una plataforma que está empujando los límites de lo que es posible en el campo de la IA. Con sus características próximas e mejoras continuas, OpenLLM está destinado a convertirse en una herramienta aún más poderosa en el futuro. ¿Entonces por qué esperar? Sumérgete en el mundo de OpenLLM y descubre cómo puede revolucionar tus proyectos de IA.

Preguntas Frecuentes

1. ¿Qué es OpenLLM?

OpenLLM es una plataforma abierta diseñada para operar modelos de lenguaje grandes (LLMs) en producción. Permite a los usuarios ajustar, servir, desplegar y monitorear cualquier LLM con facilidad. Está basada en la arquitectura GPT-3 y se puede utilizar para una variedad de tareas, como generación de texto, comprensión del lenguaje natural y traducción automática.

2. ¿Cómo se compara OpenLLM con otros LLMs como OpenAI LLM, Google AI LLM, Jurassic-1 Jumbo y Megatron-Turing NLG?

OpenLLM se destaca por su versatilidad y facilidad de uso. Se integra perfectamente con agentes de Hugging Face y LangChain, lo que permite a los usuarios interactuar con el modelo de varias formas. También admite una amplia gama de LLMs de código abierto y entornos de ejecución de modelos.

3. ¿Cómo puedo desplegar OpenLLM en producción?

OpenLLM simplifica el proceso de despliegue. Puedes construir un Bento para un modelo específico utilizando el comando build. Una vez que hayas construido tu Bento, puedes contenerizarlo utilizando el comando containerize de BentoML. BentoML ofrece un conjunto completo de opciones para desplegar y alojar servicios de ML en línea en producción.