Python библиотеки для работы с большими языковыми моделями

Инженеру, работающему с большими языковыми моделями (LLM), полезно знать ряд библиотек Python.

Основы работы с LLM

Библиотека transformers от Hugging Face – это фундаментальный инструмент, предоставляющий доступ к большому количеству предварительно обученных моделей и инструментов для тонкой настройки. Она облегчает работу с моделями, такими как BERT, GPT и другими. sentence-transformers специализируется на создании эмбеддингов предложений, что полезно для задач семантического поиска и кластеризации.

Работа с данными и предобработка

Для работы с данными и предобработки текста можно использовать nltk и spaCy. nltk (Natural Language Toolkit) предлагает широкий спектр инструментов для обработки естественного языка, включая токенизацию, стемминг и парсинг. spaCy – это еще одна популярная библиотека, известная своей скоростью и эффективностью, особенно в задачах извлечения именованных сущностей и анализа зависимостей.

Инструменты для оценки и мониторинга

evaluate от Hugging Face позволяет оценивать производительность моделей LLM, используя различные метрики. langchain – это фреймворк для разработки приложений, работающих с LLM, который упрощает создание цепочек запросов и интеграцию с различными источниками данных.

Специализированные инструменты

llama-index специализируется на индексации и запросах к вашим данным с использованием LLM. Haystack – это фреймворк, созданный для создания поисковых систем на основе LLM, предлагающий компоненты для извлечения, ранжирования и генерации ответов. accelerate от Hugging Face позволяет легко обучать модели на нескольких графических процессорах (GPU) или в распределенной среде. Наконец, bitsandbytes обеспечивает эффективное использование памяти при работе с большими моделями, позволяя снизить требования к оборудованию.

huggingface.co/transformers huggingface.co/sentence-transformers huggingface.co/evaluate github.com/langchain-ai/langchain github.com/jerryjliu/llama_index github.com/deepset-ai/haystack huggingface.co/accelerate github.com/TimDettmers/bitsandbytes