Laminar
Laminar es una plataforma de código abierto para el desarrollo de productos LLM.
Listado en categorías:
Herramientas de desarrolloProductividadInteligencia artificial
Descripción
Laminar es una plataforma de código abierto todo en uno diseñada para la ingeniería de productos LLM (Modelo de Lenguaje Grande) de primera clase. Ayuda a los usuarios a recopilar, entender y utilizar datos de manera efectiva para mejorar la calidad de sus aplicaciones LLM.
Cómo usar Laminar?
Para comenzar con Laminar, clona el repositorio de GitHub y ejecuta los comandos de Docker proporcionados para configurar el entorno. Luego puedes inicializar tu proyecto, configurar el rastreo y comenzar a construir tus aplicaciones LLM.
Características principales de Laminar:
1️⃣
Rastros: Proporciona una imagen clara de cada paso de ejecución en las aplicaciones LLM, lo que permite mejores evaluaciones y ajustes finos.
2️⃣
Evaluaciones en línea: Configura LLM como juez o evaluadores de scripts de Python para etiquetado escalable de tramos, reduciendo la dependencia de la etiquetación humana.
3️⃣
Conjuntos de datos: Crea conjuntos de datos a partir de rastros para su uso en evaluaciones, ajustes finos y ingeniería de indicaciones.
4️⃣
Gestión de cadenas de indicaciones: Crea y gestiona cadenas complejas de indicaciones, incluyendo mezclas de agentes o tuberías LLM autorreflexivas.
5️⃣
Totalmente de código abierto: Laminar es completamente de código abierto y se puede autoalojar fácilmente.
Por qué podría ser usado Laminar?
| # | Caso de Uso | Estado | |
|---|---|---|---|
| # 1 | Desarrollar y ajustar aplicaciones LLM con información de datos mejorada. | ✅ | |
| # 2 | Crear sistemas de evaluación escalables para salidas LLM. | ✅ | |
| # 3 | Construir cadenas de indicaciones complejas para funcionalidades avanzadas de LLM. | ✅ | |
Desarrollado por Laminar?
Laminar es desarrollado por una comunidad de contribuyentes de código abierto dedicados a proporcionar herramientas para la ingeniería LLM y mejorar las capacidades de los modelos de lenguaje.