详细内容或原文请订阅后点击阅览
用于构建 LLM 应用程序的 10 个 Python 库
了解 LLM 应用程序的顶级 Python 框架，涵盖微调、模型加载、服务、RAG 管道、多代理系统和评估。
来源:KDnuggets简介
构建大型语言模型 (LLM) 应用程序与使用 Claude Code、ChatGPT 或 Codex 等面向消费者的工具有很大不同。这些产品对于最终用户来说非常有用，但是当您想要构建自己的法学硕士系统时，您需要对幕后的一切工作方式有更多的控制。
这通常意味着使用库和框架来帮助您加载开源模型、构建检索增强生成 (RAG) 管道、通过 API 提供模型、根据您自己的数据对其进行微调、创建基于代理的工作流程以及评估一切的执行情况。挑战在于LLM申请开发不仅仅是促进模型。有很多移动部件，将它们组合成可靠的东西会很快变得复杂。
在本文中，我们将介绍 10 个可简化该过程的 Python 库。无论您是试验本地模型、构建可用于生产的管道还是测试多代理系统，这些库都可以帮助您更快地前进并更有信心地进行构建。
1. 变形金刚
Transformers 是许多开源 LLM 工作的核心库。如果您想要加载模型、正确标记文本、运行它进行生成或根据您自己的数据对其进行微调，这通常是您开始的地方。
像 GLM、Minimax 和 Qwen 这样的模型通常通过 Transformers 使用，LLM 堆栈中的许多其他工具也被设计为可以与它很好地配合。
它特别有用的是，它使您不必自己处理所有低级模型设置。您无需从头开始构建所有内容，而是可以在许多不同的模型和任务中使用一致的界面，这使得实验、测试和进入生产变得更加容易。
2.浪链
3. LlamaIndex
4. vLLM
5. 不懒惰
6.CrewAI
7. AutoGPT
8.LangGraph
9.DeepEval
10.OpenAI Python SDK
比较 10 个库
这是每个库主要用途的快速并排视图。