Laminar
Laminar ist eine Open-Source-Plattform für die Entwicklung von LLM-Produkten.
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EntwicklerwerkzeugeProduktivitätKünstliche Intelligenz
Beschreibung
Laminar ist eine Open-Source-All-in-One-Plattform, die für das Engineering von erstklassigen LLM (Large Language Model)-Produkten entwickelt wurde. Sie hilft Benutzern, Daten effektiv zu sammeln, zu verstehen und zu nutzen, um die Qualität ihrer LLM-Anwendungen zu verbessern.
Wie man benutzt Laminar?
Um mit Laminar zu beginnen, klonen Sie das Repository von GitHub und führen Sie die bereitgestellten Docker-Befehle aus, um die Umgebung einzurichten. Sie können dann Ihr Projekt initialisieren, das Tracing einrichten und mit dem Aufbau Ihrer LLM-Anwendungen beginnen.
Hauptmerkmale von Laminar:
1️⃣
Traces: Bietet einen klaren Überblick über jeden Schritt der Ausführung in LLM-Anwendungen, was bessere Bewertungen und Feinabstimmungen ermöglicht.
2️⃣
Online-Bewertungen: Richten Sie LLM-as-a-judge oder Python-Skript-Bewerter für skalierbares Labeling von Spannen ein, um die Abhängigkeit von menschlichem Labeling zu verringern.
3️⃣
Datasets: Erstellen Sie Datasets aus Traces zur Verwendung in Bewertungen, Feinabstimmungen und Prompt-Engineering.
4️⃣
Prompt Chain Management: Erstellen und verwalten Sie komplexe Ketten von Prompts, einschließlich Mischungen von Agenten oder selbstreflektierenden LLM-Pipelines.
5️⃣
Vollständig Open Source: Laminar ist vollständig Open Source und kann einfach selbst gehostet werden.
Warum könnte verwendet werden Laminar?
| # | Anwendungsfall | Status | |
|---|---|---|---|
| # 1 | Entwicklung und Feinabstimmung von LLM-Anwendungen mit verbesserten Dateninsights. | ✅ | |
| # 2 | Erstellung skalierbarer Bewertungssysteme für LLM-Ausgaben. | ✅ | |
| # 3 | Aufbau komplexer Prompt-Ketten für erweiterte LLM-Funktionalitäten. | ✅ | |
Wer hat entwickelt Laminar?
Laminar wird von einer Gemeinschaft von Open-Source-Beitragsleistenden entwickelt, die sich der Bereitstellung von Werkzeugen für das LLM-Engineering und der Verbesserung der Fähigkeiten von Sprachmodellen widmet.