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Comparaison de 5+ outils LLMOps : une analyse complète des fournisseurs

L’augmentation du nombre de Large Language Models (LLMs) depuis 2019

Le nombre de grands modèles de langage (LLMs) a augmenté depuis 2019 (voir Figure 1) en raison des vastes domaines d’application et des capacités de ces modèles. Cependant, les estimations montrent que la conception d’un nouveau modèle de base peut coûter jusqu’à 90 millions de dollars, tandis que le réglage fin ou l’amélioration des modèles de langage existants peut coûter entre 1 million et 100 mille dollars. Ces coûts élevés et volatils sont dus à des facteurs fixes tels que les coûts matériels, les exécutions d’entraînement et la collecte et l’étiquetage des données, et à des facteurs variables tels que les coûts de main-d’œuvre et de R&D ou les coûts informatiques.

LLMOps pour réduire les coûts opérationnels

LLMOps peut aider à réduire les coûts en facilitant les défis opérationnels. Cependant, les LLMOps sont des solutions relativement récentes où le paysage du marché peut confondre les dirigeants d’entreprise et les équipes informatiques. Cet article explique brièvement le marché des LLMOps et compare les outils disponibles.

Paysage des LLMOps

Il existe plus de 20 outils sur le marché qui prétendent être des LLMOps, qui peuvent être évalués dans trois catégories :

1. Plateformes LLMOps : Ces plateformes ne sont pas nécessairement conçues pour les LLMOps, mais elles offrent plusieurs fonctionnalités qui peuvent être utiles pour former des modèles tels que les grands modèles de langage. Certaines de ces fonctionnalités sont le réglage fin des LLMs et le déploiement des LLMs. Ces plateformes LLM peuvent offrir différents niveaux de flexibilité et de facilité d’utilisation :

– Plateformes LLMOps sans code : certaines de ces plateformes sont sans code ou à faible code, ce qui facilite l’adoption des LLMOps. Cependant, ces outils ont souvent une flexibilité limitée.

– Plateformes LLMOps avec code : ces plateformes plus larges ciblent les modèles de processus d’apprentissage automatique, y compris les LLMs et les modèles de base, offrant une combinaison de grande flexibilité et d’accès facile aux calculs pour les utilisateurs experts.

2. Cadres d’intégration : Ces outils sont conçus pour développer facilement des applications LLM (.e.g LangChain). Ces cadres peuvent offrir l’analyse de documents, l’analyse de code et des chatbots.

3. Autres outils : Ces outils rationalisent une partie plus petite du flux de travail LLM, tels que les tests de prompts, l’intégration des commentaires humains (RLHF) ou l’évaluation des jeux de données.

Benchmarking des outils LLMOps

Nous sommes conscients qu’il existe différentes approches pour catégoriser ces outils. Par exemple, certains fournisseurs incluent d’autres technologies qui peuvent aider au développement de grands modèles de langage dans ce paysage, telles que la conteneurisation ou l’informatique en périphérie. Cependant, ces technologies ne sont pas conçues pour la conception ou le suivi des modèles, même si elles peuvent être associées à des outils LLMOps pour améliorer les performances du modèle. Par conséquent, nous avons exclu ces outils.

Une approche plus classique les catégorise en fonction du type de licence (open source ou non) et de la pré-formation ou non. Bien que précise, cette approche ne peut pas expliquer les différences cruciales entre les outils LLMOps. De plus, les dernières recherches montrent que l’accent des LLMs et de l’IA générative, en général, passe de l’open source à la propriété exclusive. Par conséquent, nous ne nous sommes pas concentrés sur cet aspect dans notre analyse. Dans notre analyse, nous avons supprimé les cadres d’intégration et les autres outils pertinents et nous nous sommes concentrés sur les plateformes LLMOps. Selon la classification expliquée ci-dessus, nous avons répertorié et présenté les outils.

1. Plateformes MLOps : Certaines plateformes MLOps peuvent être déployées en tant qu’outils LLMOps, comme Zen ML. MLOps, ou opérations d’apprentissage automatique, gère et optimise efficacement le cycle de vie complet de l’apprentissage automatique. Comparez toutes les plateformes MLOps dans notre liste de fournisseurs constamment mise à jour.

2. Plateformes LLMs : Certaines de ces plateformes et cadres sont conçus comme des LLMs, ce qui permet d’offrir des fonctionnalités des outils d’exploitation des LLMs. Découvrez de tels grands modèles de langage (LLMs) dans notre liste complète.

3. Plateformes LLMOps : Cette catégorie inclut tous les outils qui se concentrent exclusivement sur l’optimisation et la gestion des opérations LLM. Le tableau ci-dessous montre les étoiles Github, les avis B2B et la note moyenne B2B de sources réputées (Trustradius, Gartner & G2) pour certains de ces outils LLMOps.

– Deep Lake : 6 600 étoiles Github, avis B2B non disponibles, score moyen d’examen non disponible.
– Fine-Tuner AI : 6 000 étoiles Github, avis B2B non disponibles, score moyen d’examen non disponible.
– Snorkel AI : 5 500 étoiles Github, avis B2B non disponibles, score moyen d’examen non disponible.
– Zen ML : 3 000 étoiles Github, avis B2B non disponibles, score moyen d’examen non disponible.
– Lamini AI : 2 100 étoiles Github, avis B2B non disponibles, score moyen d’examen non disponible.
– Comet : 54 étoiles Github, avis B2B non disponibles, score moyen d’examen non disponible.
– Titan ML : 47 étoiles Github, avis B2B non disponibles, score moyen d’examen non disponible.
– Valohai : Pas open source, 204 avis B2B, score moyen d’examen de 4,9.

Nous avons brièvement expliqué chaque outil par ordre alphabétique :

– Comet : Comet rationalise le cycle de vie de l’apprentissage automatique, en suivant les expériences et les modèles de production. Adapté aux grandes équipes d’entreprise, il offre différentes stratégies de déploiement. Il prend en charge le cloud privé, hybride et sur site.

– Deep Lake : Deep Lake combine les capacités des Data Lakes et des bases de données vectorielles pour créer, affiner et mettre en œuvre des LLM de haute qualité et des solutions MLOps pour les entreprises. Deep Lake permet aux utilisateurs de visualiser et de manipuler des ensembles de données dans leur navigateur ou leur carnet Jupyter, en accédant rapidement à différentes versions et en générant de nouvelles versions via des requêtes, le tout compatible avec PyTorch et TensorFlow.

– Fine-Tuner AI : Fine-Tuner AI est une plateforme sans code qui peut être connectée via des plug-ins sans code, des outils tiers et une API REST. Elle permet de créer des agents d’IA à l’aide d’agents d’IA personnalisables sans compétences techniques complexes.

– Lamini AI : Lamini AI offre une méthode facile pour former des LLMs à la fois par réglage du prompt et par formation du modèle de base. Les utilisateurs de Lamini AI peuvent écrire un code personnalisé, intégrer leurs propres données et héberger le LLM résultant sur leur infrastructure.

– Snorkel AI : Snorkel AI permet aux entreprises de construire ou de personnaliser des modèles de base (FMs) et des grands modèles de langage (LLMs) pour obtenir une précision remarquable sur des ensembles de données et des cas d’utilisation spécifiques au domaine. Snorkel AI introduit l’étiquetage programmatique, permettant le développement d’IA axée sur les données avec des processus automatisés.

– Titan ML : TitanML est une plateforme de développement NLP qui vise à permettre aux entreprises de construire et de mettre en œuvre rapidement des déploiements plus petits et plus économiques de grands modèles de langage. Il offre des techniques de réglage fin et d’optimisation de l’inférence efficaces et exclusives. Ainsi, il permet aux entreprises de créer et de déployer des modèles de langage de grande taille en interne.

– Valohai : Valohai facilite les MLOps et les LLMs, en automatisant l’extraction de données jusqu’au

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Evan Navega

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