AI 모델 개발을 위한 9가지 최고의 오픈 소스 LLMOps 플랫폼

만약 당신이 AI에 대한 관심이 있다면, 이 기사는 AI의 복잡성을 이해하는 데 큰 도움이 될 것입니다. 저는 LLMOps 플랫폼의 세계로 여러분을 안내하고, LLM(대규모 언어 모델)의 테스트, 개선, 그리고 배포를 위한 중요한 도구들을 명확하게 설명하고자 합니다.

이 특별한 목록에 포함된 플랫폼들은 언어 모델의 잠재력을 최대한 발휘하고, 개발 및 관리를 위한 혁신적인 솔루션을 제공하는 데 중요한 역할을 합니다.

Google, OpenAI, Microsoft와 같은 유명 기관들은 LLMOps 플랫폼을 활용하여 언어 모델을 철저히 테스트하고, 지속적으로 개선하며, 효율적으로 배포함으로써 안정적이고 정확한 결과를 보장합니다.

LLMOps라는 용어가 생소할 수 있다는 점을 고려하여, LLMOps의 중요성, 기능 및 이점에 대한 기본적인 이해부터 시작해 보겠습니다.

이러한 기초 지식을 바탕으로 우리는 독자들의 특정 요구 사항에 따라 최적의 도구를 선택하는 주요 목표를 달성할 수 있습니다. 이 기사에 포함된 주요 목록은 이 목표를 달성하는 데 도움이 될 것입니다.

LLMOps란 무엇인가?

LLMOps는 언어 모델 운영을 의미합니다. 이는 AI에 사용되는 것과 같은 대규모 언어 모델을 관리, 배포 및 개선하는 것을 포함합니다. LLMOps에는 이러한 모델을 훈련, 테스트 및 유지 관리하는 데 필요한 도구와 프로세스가 포함되어 있어 모델이 제대로 작동하고 시간 경과에 따라 정확성을 유지하도록 보장합니다.

LLM은 프로토타입 제작은 쉽지만, 상용 제품에 적용하는 것은 어려운 일입니다. LLM 개발 주기에는 데이터 준비, 모델 튜닝, 배포와 같은 복잡한 단계가 포함되어 있으며, 원활한 팀워크가 필요합니다. LLMOps는 이러한 모든 단계를 관리하여 원활한 실험, 배포 및 개선을 보장합니다.

또한, LLMOps 플랫폼이 무엇인지에 대한 명확한 이해가 필요합니다. 이를 통해, 이 글을 읽고 나면 분명히 큰 도움을 받을 수 있을 것입니다.

LLMOps 플랫폼은 데이터 과학자와 엔지니어 간의 협업을 촉진하여 반복적인 데이터 탐색을 지원합니다. 실시간 협업, 실험 추적, 모델 관리, 그리고 제어된 LLM 배포가 가능합니다. LLMOps는 ML 수명주기 전반에 걸쳐 작업, 동기화 및 모니터링을 자동화합니다.

LLMOps는 어떻게 작동하는가?

LLMOps 플랫폼은 언어 모델의 전체 수명주기를 간소화합니다. 데이터 준비를 중앙 집중화하고, 실험을 가능하게 하며, 특정 작업에 대한 미세 조정을 허용합니다. 또한 이러한 플랫폼은 원활한 배포, 지속적인 모니터링 및 원활한 버전 전환을 촉진합니다.

협업이 증진되고, 자동화를 통해 오류가 최소화되며, 지속적인 개선이 지원됩니다. 즉, LLMOps는 다양한 애플리케이션에 대한 언어 모델 관리를 최적화합니다.

LLMOps의 이점

제가 중요하게 생각하는 주요 이점은 효율성, 정확성 및 확장성입니다. LLMOps가 제공하는 이점에 대한 자세한 내용은 다음과 같습니다.

• 효율성: LLMOps 플랫폼은 언어 모델 개발, 테스트 및 배포의 전체 주기를 최적화하여 시간과 노력을 절약합니다.
• 협업: 이러한 플랫폼은 데이터 과학자, 엔지니어 및 이해 관계자 간의 원활한 협력을 촉진하여 효과적인 팀워크를 지원합니다.
• 정확도: LLMOps는 모델을 지속적으로 모니터링하고 개선하여 시간 경과에 따라 모델 정확도를 유지하고 향상시킵니다.
• 자동화: LLMOps는 데이터 전처리 및 모니터링을 포함한 다양한 작업을 자동화하여 수동 작업 필요성을 줄입니다.
• 확장성: LLMOps 플랫폼은 모델을 효과적으로 확장하여 증가된 워크로드나 수요를 쉽게 수용할 수 있도록 합니다.
• 배포 용이성: LLMOps는 모델이 애플리케이션이나 시스템에 원활하게 통합되도록 보장하여 배포와 관련된 문제를 최소화합니다.

결론적으로, LLMOps는 효율성, 정확성 및 확장성을 향상시키는 동시에 협업, 자동화 및 원활한 배포를 촉진합니다.

이제 플랫폼 목록으로 넘어가겠습니다. 이 목록은 koreantech.org의 가이드를 기반으로 하지만, 여러분의 요구 사항과 필요에 따라 가장 적합한 것을 선택하는 것은 여러분의 몫입니다.

Dify

GPT-4와 같은 LLM 기술의 급속한 발전에 관심이 있고 그 실질적인 잠재력에 대해 기대하고 있나요? Dify는 여러분을 위해 설계되었습니다. 개발자는 물론, 기술적 배경 지식이 없는 사람도 다양한 언어 모델을 사용하여 가치 있는 애플리케이션을 신속하게 만들 수 있습니다. 이러한 애플리케이션은 사용자 친화적일 뿐만 아니라 지속적인 개선을 위해 설계되었습니다.

주요 특징:

• 사용자 친화적인 LLMOps 플랫폼: GPT-4를 사용하여 AI 애플리케이션을 간편하게 개발하고 시각적으로 관리할 수 있습니다.
• 데이터 기반 컨텍스트 AI: 문서, 웹 콘텐츠 또는 Notion 노트를 AI 컨텍스트로 활용하세요. Dify는 전처리 등의 작업을 처리하여 개발 시간을 절약합니다.
• LLM의 잠재력 극대화: Dify는 원활한 AI 생성을 위한 간편한 모델 액세스, 컨텍스트 삽입, 비용 관리 및 데이터 주석을 보장합니다.
• 기성 템플릿: 특정 애플리케이션에 맞게 사용자 정의할 수 있는 대화 및 텍스트 생성 템플릿 중에서 선택하세요.

Agenta

만약 당신이 모델, 라이브러리 또는 프레임워크의 제약 없이 LLM 앱 개발을 위해 코드를 사용할 수 있는 유연성을 찾고 있다면, Agenta가 그 해답입니다. Agenta는 복잡한 LLM 앱(대규모 언어 모델 애플리케이션)을 프로덕션 환경에 도입하는 프로세스를 간소화하도록 설계된 오픈 소스 엔드 투 엔드 플랫폼입니다.

Agenta를 사용하면 프롬프트, 매개변수 및 복잡한 전략을 신속하게 실험하고 버전을 관리할 수 있습니다. 여기에는 임베딩, 에이전트 및 사용자 정의 비즈니스 로직을 사용한 컨텍스트 학습이 포함됩니다.

주요 특징:

• 매개변수 탐색: 코드 내에서 직접 애플리케이션 매개변수를 지정하고, 직관적인 웹 플랫폼을 통해 쉽게 실험해 보세요.
• 성능 평가: 정확한 일치, AI 평가자, 사람 평가 등 다양한 방법론을 사용하여 테스트 세트에서 애플리케이션의 효율성을 평가합니다.

• 테스트 프레임워크: CSV를 업로드하거나 API를 통해 데이터에 원활하게 연결하는 등 사용자 인터페이스를 사용하여 쉽게 테스트 세트를 만듭니다.
• 협업 환경: 애플리케이션을 공동 작업자와 공유하고 피드백과 통찰력을 초대하여 팀워크를 향상시킵니다.
• 간편한 배포: 한 번의 클릭으로 애플리케이션을 API로 실행하여 배포 프로세스를 단순화합니다.

또한 Agenta는 빠른 엔지니어링 및 평가를 위해 도메인 전문가와의 협력을 촉진합니다. 또 다른 장점은 LLM 앱을 체계적으로 평가하고 클릭 한 번으로 애플리케이션을 배포할 수 있도록 지원하는 Agenta의 기능입니다.

Phoenix

Phoenix를 통해 MLOps 통찰력을 즉시 얻어보세요. 이 혁신적인 도구는 복잡한 설정 없이 모델 성능, 드리프트 및 데이터 품질을 손쉽게 관찰할 수 있도록 해줍니다.

최첨단 노트북 중심 Python 라이브러리인 Phoenix는 임베딩의 잠재력을 활용하여 LLM, CV, NLP 및 테이블 형식 모델에 숨겨진 복잡성을 파악합니다. Phoenix가 제공하는 뛰어난 기능을 통해 모델을 향상시키세요.

주요 특징:

• 임베딩 드리프트 조사: 유클리드 거리가 상당한 UMAP 포인트 클라우드와 정확한 드리프트 클러스터 인스턴스를 탐색합니다.

• 클러스터링을 통한 드리프트 및 성능 분석: HDBSCAN을 사용하여 데이터를 상당한 드리프트 또는 낮은 성능의 클러스터로 분해합니다.

• UMAP 기반 탐색적 데이터 분석: 모델의 속성, 드리프트 및 성능을 기반으로 UMAP 포인트 클라우드를 음영 처리하여 문제가 있는 부분을 찾아냅니다.

LangKit

LangKit은 대규모 언어 모델을 효과적으로 모니터링하도록 설계된 텍스트 메트릭을 위한 오픈 소스 툴킷입니다.

LangKit의 개발 동기는 LLM을 포함한 언어 모델을 프로덕션 환경으로 전환하는 데 다양한 위험이 따른다는 인식에서 비롯됩니다. 다양한 입력 조합이 다양한 출력을 만들어내기 때문에 큰 어려움이 있습니다.

주요 특징:

• 프롬프트 주입 분석: 감지된 빠른 주입 공격의 유사성 점수를 측정합니다.
• 감정 분석: 텍스트 내의 감정 톤을 평가합니다.
• 텍스트 품질 평가: 가독성, 복잡성 및 문법 점수를 평가합니다.
• 탈옥 감지: 알려진 탈옥 시도와의 유사성 점수를 식별합니다.
• 독성 분석: 제공된 콘텐츠의 독성 수준을 감지합니다.

텍스트의 비구조화된 특성 때문에 ML 관찰 가능성 분야의 과제가 더욱 복잡해지며, 이는 해결해야 할 문제입니다. 결국 모델 동작에 대한 통찰력 부족은 심각한 영향을 미칠 수 있습니다.

LiteLLM

LiteLLM은 OpenAI 형식의 경량 패키지를 사용하여 Anthropic, Huggingface, Cohere, Azure OpenAI 등 다양한 LLM API와의 상호 작용을 단순화합니다.

이 패키지는 OpenAI, Azure, Cohere 및 Anthropic과 같은 공급자의 API 엔드포인트를 호출하는 프로세스를 간소화합니다. 입력값을 관련 공급자의 완료 및 포함 엔드포인트로 변환하여 균일한 출력을 보장합니다. 문자 응답에는 언제든지 접근할 수 있습니다. ['choices'][0]['message']['content'].

주요 특징:

• 간소화된 LLM API 호출: Anthropic, Cohere, Azure OpenAI와 같은 LLM API와의 상호 작용을 단순화합니다.
• 경량 패키지: OpenAI, Azure, Cohere, Anthropic 및 API 엔드포인트를 호출하기 위한 간결한 솔루션입니다.
• 입력 번역: 각 공급자의 완료 및 포함 엔드포인트에 대한 입력 번역을 관리합니다.

• 예외 매핑: 표준화된 오류 처리를 위해 공급자 전체의 일반적인 예외를 OpenAI 예외 유형에 매핑합니다.

또한 이 패키지에는 예외 매핑 기능이 포함되어 있습니다. OpenAI 예외 유형을 사용하여 다양한 공급자의 표준 예외를 정렬하여 오류 처리의 일관성을 보장합니다.

LLM-App

질문에 답변할 수 있고 고유한 Discord AI 챗봇을 만드는 여정을 시작하거나 비슷한 AI 봇 아이디어를 탐색해 보세요. 이러한 매력적인 기능을 모두 LLM-App에서 찾아볼 수 있습니다.

Pathways LLM-App은 획기적인 AI 애플리케이션 개발을 가속화하기 위해 세심하게 설계된 Python 라이브러리입니다.

주요 특징:

• 로컬 ML 모델용으로 제작: LLM-App은 조직 내 온프레미스 ML 모델과 함께 실행되도록 구성되어 있습니다.
• 실시간 데이터 처리: 이 라이브러리는 사용자 권한과 강력한 보안을 통해 뉴스 피드, API, Kafka 데이터 스트림을 포함한 실시간 데이터 소스를 적절하게 관리합니다.
• 원활한 사용자 세션: 라이브러리의 쿼리 처리 기능은 사용자 세션을 효율적으로 처리하여 원활한 상호 작용을 보장합니다.

이 뛰어난 도구를 사용하면 사용자 쿼리를 처리할 때 사람의 상호 작용과 유사한 즉각적인 응답을 제공할 수 있습니다. 데이터 소스에 숨겨진 최신 통찰력을 효과적으로 활용하여 이러한 놀라운 성과를 달성합니다.

LLMFlows

LLMFlows는 챗봇, 질문 답변 시스템, 에이전트와 같은 LLM(대규모 언어 모델) 애플리케이션 개발을 단순화하고 명확하게 하며 투명성을 제공하기 위해 만들어진 프레임워크입니다.

프롬프트와 LLM 호출 간의 복잡한 관계로 인해 실제 시나리오에서는 복잡성이 증폭될 수 있습니다.

LLMFlows의 개발자들은 사용자가 깔끔하고 이해하기 쉬운 코드를 작성할 수 있도록 하는 명시적 API를 고안했습니다. 이 API는 복잡한 LLM 상호 작용 생성을 간소화하여 다양한 모델 간의 원활한 흐름을 보장합니다.

주요 특징:

• 특정 모델, 매개변수 및 설정을 꼼꼼하게 선택하여 LLM 클래스를 원활하게 구성합니다.
• 모델 호출 실패 시 자동 재시도를 통해 강력한 LLM 상호 작용을 보장하여 안정성을 높입니다.
• 입력이 가능한 경우 LLM의 병렬 실행을 위한 비동기 흐름을 활용하여 성능과 효율성을 최적화합니다.
• 개인화된 문자열 조작 기능을 흐름에 직접 주입하여 LLM 호출 이상의 사용자 정의된 텍스트 변환을 촉진합니다.
• 콜백을 통해 LLM 기반 애플리케이션에 대한 전체적인 제어 및 감독을 유지하여 실행 프로세스에 대한 포괄적인 모니터링 및 가시성을 제공합니다.

LLMFlows의 클래스는 숨겨진 프롬프트나 LLM 호출 없이 사용자에게 무한한 제어 권한을 제공합니다.

Promptfoo

Promptfoo를 사용하면 캐싱 및 동시 테스트를 통해 평가 속도를 높일 수 있습니다. 이 도구는 명령줄 인터페이스(CLI)와 라이브러리를 제공하여 LLM 출력 품질을 평가할 수 있도록 합니다.

주요 특징:

• 검증된 신뢰성: Promptfoo는 프로덕션 환경에서 천만 명 이상의 사용자를 수용하는 LLM 앱을 평가하고 개선하기 위해 세심하게 제작되었습니다. 제공되는 도구는 유연하며 다양한 설정에 쉽게 적응할 수 있습니다.
• 사용자 친화적인 테스트 케이스: 코딩이나 복잡한 노트북 문제를 겪지 않고도 평가를 정의할 수 있습니다. 간단하고 선언적인 접근 방식을 통해 프로세스를 단순화합니다.
• 언어 유연성: Python, JavaScript 또는 기타 언어를 사용하든, Promptfoo는 사용자 기본 설정을 존중합니다.

또한 Promptfoo를 사용하면 미리 정의된 테스트 케이스에 대한 프롬프트를 체계적으로 테스트할 수 있습니다. 이는 LLM 결과를 직접적으로 나란히 비교함으로써 품질을 평가하고 퇴보를 식별하는 데 도움이 됩니다.

ZenML

전문가 및 조직이 기계 학습 파이프라인의 세계를 더욱 쉽게 탐색할 수 있도록 설계된 적응형 오픈 소스 도구인 ZenML을 소개합니다. 프로젝트가 아무리 복잡하더라도 실제 사용 가능한 기계 학습 파이프라인을 생성할 수 있는 도구가 있다고 상상해 보십시오.

ZenML은 코드에서 기술적인 부분을 분리하므로 개발자, 데이터 과학자, MLOps 전문가 및 ML 엔지니어가 더욱 쉽게 협력할 수 있습니다. 이는 프로젝트가 아이디어 단계에서 실행 준비 단계로 보다 원활하게 진행될 수 있음을 의미합니다.

주요 특징:

• 데이터 과학자: ZenML이 실제 사용을 위해 코드를 준비하는 동안 모델 생성 및 테스트에 집중하세요.
• MLOps 인프라 전문가: 동료가 쉽게 사용할 수 있도록 복잡한 시스템을 신속하게 설정, 관리 및 배포하세요.
• ML 엔지니어: ZenML의 도움으로 기계 학습 프로젝트의 모든 단계를 처음부터 끝까지 처리하세요. 이는 업무 위임이 줄고 조직의 여정이 더욱 명확해짐을 의미합니다.

ZenML은 전문가든 조직의 구성원이든 모두를 위해 만들어졌습니다. 기계 학습 작업을 위한 코드 작성 방법을 제공하며, 사용하는 모든 클라우드 서비스 또는 도구와 잘 작동합니다. 또한 한 곳에서 프로젝트를 관리하는 데 도움이 되므로 여러 작업을 처리하는 것에 대해 걱정할 필요가 없습니다. 코드를 한 번만 작성하면 다른 시스템에서도 쉽게 사용할 수 있습니다.

마지막 생각

이 흥미진진한 여정에서 각 플랫폼은 AI에 대한 열망을 실현할 수 있는 고유한 열쇠를 제공한다는 것을 항상 기억하세요. 여러분의 선택은 여러분의 길을 결정하는 힘을 가지고 있으므로 현명하게 선택하세요!

개발자가 더 빠르게 앱을 구축하는 데 도움이 되는 일부 AI 도구를 탐색해 볼 수도 있습니다.