每个 LLM 工程师都应该知道的 10 个 Python 库

有兴趣成为法学硕士工程师吗?以下是您的工作所必需的 Python 库的列表。

来源:KDnuggets

简介

对于法学硕士工程师来说,工具和库的生态系统一开始可能会让人感到不知所措。但是熟悉一组正确的 Python 库将使您的工作变得更加轻松。除了了解 Python 基础知识之外,您还需要熟悉可帮助您构建、微调和部署 LLM 应用程序的库和框架。

在本文中,我们将探讨十个 Python 库、工具和框架,它们将帮助您:

  • 访问和使用基础模型
  • 构建 LLM 支持的应用程序
  • 实现检索增强生成 (RAG)
  • 高效微调模型
  • 在生产环境中部署和服务 LLM
  • 构建和监控 AI 代理
  • 让我们开始吧。

    1. 拥抱脸部变形金刚

    当与法学硕士合作时,Hugging Face Transformers 是访问数千个预训练模型的首选库。该库提供了一个统一的 API,用于处理各种变压器架构。

    以下是 Transformers 库对于 LLM 工程师至关重要的原因:

  • 通过 Hugging Face Hub 提供对数千个预训练模型的访问,以执行文本生成、分类和问答等常见任务
  • 跨不同模型架构提供一致的接口,这使得无需重写代码即可轻松试验各种模型
  • 包括对标记化、模型加载和推理的内置支持,只需几行代码
  • 同时支持 PyTorch 和 TensorFlow 后端,让您可以灵活选择框架
  • Hugging Face LLM 课程是一个全面的免费资源,可帮助您获得使用 Transformers 库的大量练习。

    2.浪链

    LangChain 已成为构建由语言模型支持的应用程序的最流行的框架。它通过提供无缝协作的模块化组件,简化了创建复杂的法学硕士工作流程的过程。

    让 LangChain 有用的主要功能包括:

    3. Pydantic AI

    以下是 Pydantic AI 的实用功能:

    6.VLLM