【問答】打造生成式AI應用程式：LLM與ammo run相結合！

【問答】打造生成式AI應用程式：LLM與ammo run相結合！

大家好，我是 Jeron，iguazio 的联合创始人兼首席技术官，现已加入 McKinsey。今天我们将讨论关于 AI、生成式 AI 和 LLM（Language and Learning Models）以及如何将它们投入生产的话题。首先，让我们从什么是 LLM 和生成式 AI 开始。这里有一些概念和术语，我们需要先熟悉一下。基础模型是指基于大量数据训练的非常庞大的模型，与其为一个特定的任务训练一个模型，我们会训练基础模型来处理多种不同的任务，比如处理图片、文本等。而生成式 AI 则更多地生成新的东西，例如生成文本或图像。一些示例包括 GPT、Dali 等。还有一些模型是更专门用于处理文本和对话的，就是所谓的 LLM，如 GPT3、GPT4 等。这只是为了在深入对话之前了解这些术语。基础模型实际上是通过大量的数据进行训练的，因此您需要明白，GPT4 是使用了高达 1 万亿参数进行训练的，所以训练这样的模型需要大量时间和计算资源，据估计，训练 GPT4 需要约 1000 个 GPU 和大约 1000 万美元的成本。如果您是一家公司，您肯定不希望自己训练自己的模型，因为这会耗费大量资金。所以我们通常会使用现有的模型，并根据需要进行调整，无论是使用提示还是调整模型参数。但是请记住，生成式 AI 具有许多技术障碍，比如风险和产生虚假信息。这就需要我们进行数据准备、模型调整和监控等各方面的工作。生成式 AI 只是整个应用程序中的一小部分，我们的重点应该放在数据工程流程、测试、应用程序构建、监控等方面。在 iguazio 和 McKinsey，我们设计了一个名为 ammo run 的开源工具，用于训练机器学习和生成式 AI 的应用程序，并自动化了整个流程，包括数据准备、模型训练、测试、部署和监控。使用 ammo run，您可以更轻松地构建和部署生成式 AI 应用程序，实现自动化、可扩展和高性能的生产环境。希望大家能尽快上手并开始尝试使用 ammo run。谢谢大家！

Table of Contents

1. 什么是 LLM 和生成式 AI
2. 基础模型与生成式 AI
3. LLM 和文本处理
   • GPT3 和 GPT4
   • LLM 的应用场景
4. LLM 的训练和成本
5. 如何选择合适的模型
6. 技术挑战与风险
   • 风险与产生虚假信息
   • 数据准备与模型调整
   • 监控与反馈
7. 构建生成式 AI 应用程序的指南
   • 采用统一标准与协作
   • 自动化流程
   • 监控与可观测性
   • 弹性与可扩展性
   • 开放式架构与模块化设计
8. 介绍 ammo run 工具
   • 数据处理与索引
   • 模型训练与测试
   • 应用程序构建与部署
   • 监控与反馈循环
9. 使用 ammo run 的示例演示
   • 调优模型
   • 生成式 AI 应用程序
   • 呼叫中心的转录与分类
10. ammo run 的优势与应用
    • 自动化流程与观测性
    • 快速部署与弹性扩展
    • 开放式架构与模块化设计
    • monitor 功能的使用
11. 结语

【emoji】生成式 AI与LLM应用的挑戰和解決方案【emoji】

在AI和生成式AI的世界中，LLM（語言學習模型）扮演著一個重要的角色。然而，在將這些模型投入產品之前，我們需要克服許多挑戰。本文將簡要介紹LLM和生成式AI，並探討相關的技術限制和風險。我們還將介紹一個名為ammo run的開源工具，該工具可以幫助我們自動化部署、監控和調整這些模型。請繼續閱讀，了解如何在生成式AI的世界中取得成功！

1. 什么是LLM和生成式AI

LLM代表Language and Learning Models（語言和學習模型）。它們是由大量數據訓練出來的模型，可以處理多種不同的任務，包括生成文本和圖片等。生成式AI特指利用這些LLM生成新的內容，例如生成文本或圖像。在生成式AI中，有一些模型專門用於處理文本和對話，如GPT3和GPT4。

LLM和生成式AI通常需要大量的訓練數據和計算資源。與其自己訓練模型，企業更多的是使用現有的模型，通過調整和微調來滿足自己的需求。生成式AI存在許多技術挑戰，例如風險和錯誤生成。我們需要進行數據準備、模型調整和監控等工作來解決這些問題。

2. 基礎模型與生成式AI

基礎模型是指基於大量數據訓練的非常大的模型。與其為一個特定的任務訓練一個模型，我們訓練一個通用的基礎模型，它可以處理許多不同的任務，如處理圖片、文本等。生成式AI則更多地生成新的內容，例如生成文本或圖像。

在生成式AI中，通常會使用多個不同的模型。這些模型不斷更新和改進，並且針對不同的垂直領域和任務進行了特定的優化。如果我們在設計生成式AI應用程序時只關注一個模型，那麼隨著時間的推移，我們將有更多的模型來處理特定的任務。

3. LLM和文本處理

LLM是生成式AI的一個子領域，主要用於處理文本和對話。常見的LLM模型包括GPT3和GPT4，它們可以生成新的文本，回答問題等。

基於LLM的應用程序需要進行數據準備、模型訓練和調整等工作。這些模型通常需要大量的訓練數據和計算資源。為了解決一些常見的問題，我們需要進行數據準備、模型調整和監控等工作。

GPT3 和 GPT4

GPT3 和 GPT4 是兩個非常流行的基於LLM的模型。它們通常用於生成文本、回答問題等任務。這些模型通常基於非常大的訓練數據集進行訓練，需要大量的計算資源和時間。

LLM 的應用場景

LLM的應用場景非常廣泛，可以應用於文本生成、對話模擬、自動編碼、情感分析等任務。例如，我們可以使用LLM模型來生成文本摘要、回答問題、翻譯文字等。LLM也可以應用於對話系統，如聊天機器人、客服系統等。

4. LLM 的訓練和成本

訓練LLM模型需要大量的數據和計算資源。以GPT4為例，它使用了約一萬億個參數進行訓練，並需要大量的GPU和計算資源。根據估計，訓練GPT4的成本可能高達1000萬美元。

對於企業來說，自己訓練LLM模型的成本非常高。因此，大部分企業會使用現有的模型，並根據自己的需求進行微調和調整。

5. 如何選擇合適的模型

在選擇LLM模型時，我們需要考慮多個因素，如模型的大小、訓練時間和成本等。一般來說，我們可以根據自己的需求選擇合適的模型。如果我們需要處理大量數據或需要進行更精準的預測，則可以選擇較大的模型。如果我們對成本有限且需要快速訓練和部署，則可以選擇較小的模型。

另外，我們還可以根據不同的任務和垂直領域選擇不同的模型。例如，對於文本生成任務，可以選擇專門用於文本生成的模型；而對於對話模擬任務，可以選擇專門用於對話模擬的模型。

6. 技術挑戰與風險

在生成式AI的應用中，我們面臨著許多技術挑戰和風險。可能存在生成虛假信息、風險和偏見等問題。為了解決這些問題，我們需要進行數據準備、模型調整和監控等工作。

風險與產生虛假信息

生成式AI模型可能產生虛假信息，這可能導致風險。例如，模型可能對問題給出自信的答案，但這些答案實際上是不正確的。在進行生成式AI的應用時，我們需要設定防範措施，以監控並避免虛假信息的產生。

數據準備與模型調整

為了解決風險和虛假信息的問題，我們需要對數據進行準備，包括清理數據、調整模型參數等。這需要花費一定的時間和資源，但是這是必須的步驟，以確保生成式AI應用程序的正確性和安全性。

監控與反饋

在部署生成式AI應用程序之後，我們需要持續監控模型的性能和行為。我們需要收集並分析與模型相關的數據，以檢測潛在的風險和問題。根據監控結果，我們可以調整和優化模型，以提高其性能和可靠性。

7. 构建生成式AI应用程序的指南

在构建生成式AI应用程序时，有几个关键点需要注意：

采用统一标准与协作

在生成式AI项目中，团队成员之间应该采用统一的工具和平台，共享最佳实践，并建立可重用的组件。这样可以加强协作，避免重复开发，提高生产效率。

自动化流程

自动化流程可以提高开发效率和质量。我们需要借助自动化工具来驱动数据准备、模型训练、测试和部署等过程，减少人工操作和减少错误。

监控与可观测性

监控是生成式AI应用程序中非常重要的一环。我们需要能够跟踪和收集整个机器学习流程中的各个环节的信息，并对其进行分析和监控。通过监控，我们可以及时发现问题并做出相应的调整和优化。

弹性与可扩展性

生成式AI模型通常非常庞大，需要大量的计算资源才能训练和部署。因此，我们需要设计一个弹性的架构，可以根据需求动态调整资源的使用情况，以提高性能并降低成本。

开放式架构与模块化设计

生成式AI领域发展迅速，不同的模型和框架不断涌现。我们应该采用开放式架构，并设计模块化的系统，以便随时切换和采用新的模型和框架。

8. 介绍 ammo run 工具

ammo run 是一个开源工具，用于构建和部署生成式AI应用程序。它可以自动化整个机器学习工作流程，包括数据处理、模型训练、测试和部署。ammo run 支持各种常见的机器学习框架，可以轻松地适应不同的环境和需求。

ammo run 根据不同的步骤，包括数据处理、模型训练、测试和部署，提供了一系列的组件和功能。我们可以使用这些组件来构建复杂的机器学习流程，同时还可以方便地监控和管理整个流程。

9. 使用 ammo run 的示例演示

我们可以通过一些示例演示来了解如何使用 ammo run 构建和部署生成式AI应用程序。其中包括模型调优、生成式AI应用程序以及呼叫中心的转录与分类。

通过演示，我们可以清楚地看到如何使用 ammo run 来设计和构建一个完整的生成式AI应用程序流程，并部署到实际的生产环境中。这个流程可以自动化，具有高性能和扩展性，并且能够通过监控和反馈来实时优化。

10. ammo run 的优势与应用

ammo run 提供了许多优点和应用场景。其中包括自动化，观测性，快速部署和弹性扩展。它还支持开放式架构和模块化设计，可以方便地与其他工具和框架集成。通过 ammo run，我们可以更加轻松地构建、部署和管理生成式AI应用程序。

11. 结语

在生成式AI和LLM应用的世界中，面临着许多技术挑战和风险。然而，借助 ammo run，我们可以轻松地构建、部署和管理生成式AI应用程序，从而更好地解决这些问题。感谢大家的聆听，如果有任何问题，请随时提问。

HIGHLIGHTS:

• LLM（Language and Learning Models）是生成式AI的一种基础模型，可以处理各种不同的任务，如生成文本和图像。
• 在选择LLM模型时，需要考虑模型的大小、训练时间和成本等因素。
• 生成式AI面临着诸多技术挑战和风险，包括虚假信息和数据准备等问题。
• ammo run是一个开源工具，可以自动化数据处理、模型训练、测试和部署等过程。
• 使用ammo run可以轻松构建和部署生成式AI应用程序，实现自动化、观测性和弹性扩展。

FAQ:

1. Q: ammo run是否支持多种不同的LLM模型？ A: 是的，ammo run支持多种传统和现代LLM模型。

2. Q: 是否可以使用自定义数据训练LLM模型？ A: 是的，ammo run可以通过添加自定义数据来调整和训练LLM模型。

3. Q: ammo run是否可以自动处理数据准备和模型调整？ A: 是的，ammo run提供了预制的组件和功能，可以自动处理数据准备和模型调整的任务。

参考资源：ammo run 官方网站