Laminar
Laminar est une plateforme open-source pour le développement de produits LLM.
Listé dans les catégories:
Outils de développementProductivitéIntelligence artificielle
Description
Laminar est une plateforme open-source tout-en-un conçue pour l'ingénierie de produits LLM (Modèle de Langage de Grande Taille) de premier ordre. Elle aide les utilisateurs à collecter, comprendre et utiliser les données efficacement pour améliorer la qualité de leurs applications LLM.
Comment utiliser Laminar?
Pour commencer avec Laminar, clonez le dépôt depuis GitHub et exécutez les commandes Docker fournies pour configurer l'environnement. Vous pouvez ensuite initialiser votre projet, configurer le traçage et commencer à construire vos applications LLM.
Fonctionnalités principales de Laminar:
1️⃣
Traces : Fournit une image claire de chaque étape d'exécution dans les applications LLM, permettant de meilleures évaluations et un ajustement fin.
2️⃣
Évaluations en ligne : Configurez LLM-en-juge ou des évaluateurs de scripts Python pour un étiquetage évolutif des intervalles, réduisant la dépendance à l'étiquetage humain.
3️⃣
Jeux de données : Créez des jeux de données à partir des traces pour une utilisation dans les évaluations, l'ajustement fin et l'ingénierie des invites.
4️⃣
Gestion de chaînes d'invites : Créez et gérez des chaînes complexes d'invites, y compris des mélanges d'agents ou des pipelines LLM auto-réfléchissants.
5️⃣
Entièrement open-source : Laminar est complètement open-source et peut être facilement auto-hébergé.
Pourquoi pourrait-il être utilisé Laminar?
| # | Cas d'utilisation | Statut | |
|---|---|---|---|
| # 1 | Développer et ajuster des applications LLM avec des insights de données améliorés. | ✅ | |
| # 2 | Créer des systèmes d'évaluation évolutifs pour les sorties LLM. | ✅ | |
| # 3 | Construire des chaînes d'invites complexes pour des fonctionnalités avancées de LLM. | ✅ | |
Développé par Laminar?
Laminar est développé par une communauté de contributeurs open-source dédiée à fournir des outils pour l'ingénierie LLM et à améliorer les capacités des modèles de langage.