LlamaFarm: ein Entwicklungsrahmen für den schnellen lokalen Einsatz von KI-Modellen und -Anwendungen

LlamaFarm ist ein modulares KI-Entwicklungsframework mit vollem Funktionsumfang und einer zentralen Designphilosophie: "Local-first development, deployed anywhere". Das Framework ermöglicht es Entwicklern, komplette KI-Systeme auf ihren eigenen Computern zu erstellen, zu testen und auszuführen und denselben Code dann nahtlos in Produktionsumgebungen einzusetzen, sei es auf Intranet-Servern des Unternehmens oder in der Cloud. Es bietet einen stabilen Satz von in der Praxis erprobten Komponenten für Aufgaben wie Retrieval Augmentation Generation (RAG), Vektordatenbanken, Modellmanagement und Cue Word Engineering. LlamaFarm vereinfacht die anfängliche Einrichtung eines Projekts mit vordefinierten Richtlinienkonfigurationen und behält gleichzeitig die Flexibilität für eine tiefgreifende Anpassung an die unterschiedlichen Bedürfnisse einzelner Entwickler bis hin zu großen Unternehmen. LlamaFarm bietet eine solide Lösung für Teams, die eine vollständige Kontrolle über ihren KI-Technologie-Stack suchen, mit einem Fokus auf Datenschutz und Kosteneffizienz.

Funktionsliste

• Lokale EntwicklungsprioritätUnterstützung für die vollständige Erstellung und das Testen von KI-Anwendungen auf PCs, ohne auf Cloud-Dienste angewiesen zu sein.
• Komponenten in ProduktionsqualitätBietet mehrere praxiserprobte Module wie Data Pipeline (RAG), Model Management, Cue Word Engineering und mehr.
• Breite Palette an KompatibilitätData Pipeline unterstützt über 15 Dateiformate (z. B. PDF, Word, Markdown) und über 8 Vektordatenbanken (z. B. Chroma, Pinecone).
• Vereinheitlichte Verwaltung mehrerer ModelleDie Modellkomponente lässt sich mit mehr als 25 Modellanbietern integrieren (z. B. OpenAI, Anthropisch, Google, Ollama) und bietet eine einheitliche Schnittstelle für den Betrieb.
• Modellierungsfähigkeiten auf Unternehmensebene:: Erweiterte Funktionen wie automatisches Modell-Failover, kostenoptimiertes Routing (Senden von Anfragen an das kostengünstigste Modell), Lastausgleich und Antwort-Caching.
• Erweiterte SchlagworttechnikBietet eine Bibliothek mit Word-Vorlagen, Versionskontrolle und A/B-Testing-Funktionen, unterstützt die Jinja2-Vorlagen-Syntax.
• Strategische ZuweisungBenutzer können durch eine einfache Richtlinie identifiziert werden (z.B.researchvielleichtcustomer_support), um das Verhalten des gesamten Systems schnell zu konfigurieren und so einen schnellen Wechsel zwischen verschiedenen Szenarien zu ermöglichen.
• KommandozeilentoolBietet eine einfach zu bedienende Befehlszeilenschnittstelle zu den Kernkomponenten für die Interaktion mit dem Entwickler und das Debugging.
• Flexibler EinsatzUnterstützung mehrerer Bereitstellungsoptionen von lokalen Entwicklungsumgebungen über Docker-Container bis hin zu gängigen Cloud-Plattformen wie AWS und GCP.
• Modulare ArchitekturJede Kernkomponente des Frameworks kann unabhängig verwendet werden und lässt sich leicht in bestehende Projekte integrieren.

Hilfe verwenden

LlamaFarm wurde mit dem Ziel entwickelt, den Prozess der Entwicklung und Bereitstellung von KI-Anwendungen zu vereinfachen. Nachstehend finden Sie Einzelheiten zur Installation und Verwendung des Frameworks.

Einbauverfahren

LlamaFarm bietet ein praktisches Installationsskript zur schnellen Einrichtung der Umgebung.

1. automatische Installation:
   Öffnen Sie Ihr Terminal (unter Linux oder macOS) und führen Sie den folgenden Befehl aus, um das Installationsskript herunterzuladen und auszuführen. Dieses Skript wird die Installation der Abhängigkeiten automatisch durchführen.

   curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/llama-farm/llamafarm/main/install.sh | bash
   

2. manuelle Installation:
   Wenn Sie es vorziehen, den Installationsvorgang manuell zu steuern, können Sie die folgenden Schritte ausführen:
   • Klonen Sie zunächst das Code-Repository des Projekts auf Ihren lokalen Computer.

     git clone https://github.com/llama-farm/llamafarm.git
     

   • Rufen Sie den Projektkatalog auf.

     cd llamafarm
     

   • LlamaFarm Verwendunguvals Python-Paketverwaltungstool für eine schnellere Installation von Abhängigkeiten. Sie müssen zunächst die Abhängigkeiten Ihres Projekts installieren und synchronisieren. Jedes größere Funktionsmodul (wie z. B.rag, models) haben alle ihre eigenen Abhängigkeits-Konfigurationen. Um zum Beispiel die Umgebung für ein RAG-System einzurichten, können Sie Folgendes ausführen:

     cd rag
     uv sync
     

Kernfunktion Betrieb

Die Kernfunktionalität von LlamaFarm dreht sich um seine KI-Komponenten, mit denen Sie über die Kommandozeile interagieren können.

1. die Nutzung der RAG-Datenpipeline

Das RAG-System (Retrieval Augmented Generation) ist für die Verarbeitung von Dokumenten, die Extraktion von Informationen und den Aufbau einer Wissensbasis zuständig, damit das KI-Modell Fragen auf der Grundlage von spezifischem Wissen beantworten kann.

• Dateneingabe (Ingest):
  Dies ist der erste Schritt beim Aufbau einer Wissensdatenbank. Sie müssen einen Ordner vorbereiten, in dem Sie Ihre Dokumente speichern (z. B.samples/), und führen Sie dann den folgenden Befehl aus. Dieser Befehl liest alle Dokumente im Ordner und verwendet den angegebenen Extraktor (z. B. denkeywordsSchlüsselwörter extrahieren.entitiesExtraktion von Entitäten) und Chunking-Strategien (researchStrategien für die Bearbeitung von Forschungsarbeiten geeignet sind), um mit ihnen umzugehen.

  uv run python rag/cli.py ingest samples/ --extractors keywords entities statistics --strategy research
  

• Wissensabfrage (Suche):
  Sobald sich die Daten in der Datenbank befinden, können Sie ihr wie einer Suchmaschine Fragen stellen. Der folgende Befehl sucht nach den 5 wichtigsten Erkenntnissen in der Wissensdatenbank auf der Grundlage Ihrer Frage "Was sind die wichtigsten Erkenntnisse über den Klimawandel?" (--top-k 5) Informationsfragmente und ordnen die Ergebnisse neu an (--rerank), um die Genauigkeit zu verbessern.

  uv run python rag/cli.py search "What are the key findings about climate change?" --top-k 5 --rerank
  

2. die Verwaltung und Nutzung von KI-Modellen

Die Modellkomponente bietet Ihnen die Flexibilität, verschiedene große Sprachmodelle aufzurufen und erweiterte Funktionen wie die automatische Ausfallsicherung zu nutzen.

• Multimodel-Chat:
  Sie können ein Mastermodell angeben (--primary gpt-4) und einem oder mehreren alternativen Modellen (--fallback claude-3). Wenn die Anforderung des primären Modells ausfällt, schaltet das System automatisch auf das Standby-Modell um, um die Stabilität des Dienstes zu gewährleisten. Sie können sogar ein lokales Modell angeben (--local-fallback llama3.2) als ultimativen Schutz.

  uv run python models/cli.py chat --primary gpt-4 --fallback claude-3 --local-fallback llama3.2 "Explain quantum entanglement"
  

3. die Verwendung des Schlagwortsystems

Das Stichwortsystem hilft Ihnen, die an das Modell gesendeten Anweisungen zu verwalten und zu optimieren.

• Aufforderungen zur Umsetzung spezifischer Strategien:
  Sie können die Anwendungsszenarien anpassen (--strategy medical), um die am besten geeignete Vorlage für das Prompt-Wort auszuwählen (--template diagnostic_analysis), damit das Modell eine professionellere Antwort geben kann.

  uv run python prompts/cli.py execute "Analyze this medical report for anomalies" --strategy medical --template diagnostic_analysis
  

Strategische Zuweisung

Richtlinien sind ein Kernkonzept von LlamaFarm, das es Ihnen erlaubt, eine Strategie mit einem einfachen Namen zu erstellen (z.B.research), um das Verhalten mehrerer Komponenten wie RAGs, Modelle und Schlagwörter einheitlich zu konfigurieren.

• Beispiel für eine Konfigurationsdatei:
  Weitere Informationen hierzu finden Sie in derconfig/strategies.yamlDatei, um Ihre eigenen Richtlinien zu definieren. Zum Beispiel.researchStrategie Verwendunggpt-4Modellierung und erfordern einen formalen Schreibstil, währendcustomer_supportDie Strategie nutzt dann die wirtschaftlicheregpt-3.5-turboModelle und freundlicher Dialogstil.

  strategies:
  research:
  rag:
  embedder: "sentence-transformers"
  chunk_size: 512
  models:
  primary: "gpt-4"
  fallback: "claude-3-opus"
  temperature: 0.3
  prompts:
  template: "academic_research"
  style: "formal"
  customer_support:
  rag:
  embedder: "openai"
  chunk_size: 256
  models:
  primary: "gpt-3.5-turbo"
  temperature: 0.7
  prompts:
  template: "conversational"
  style: "friendly"
  

• Bewerbungsstrategie:
  Sie können die zu verwendende Richtlinie zur Laufzeit über Umgebungsvariablen oder Befehlszeilenargumente angeben.

  # 设置全局策略
  export LLAMAFARM_STRATEGY=research
  # 在单个命令中指定策略
  uv run python models/cli.py chat --strategy customer_support "Help me with my order"
  

Anwendungsszenario

1. Aufbau einer internen Wissensbasis
   Organisationen können ihre interne technische Dokumentation, Regeln und Vorschriften, historische Projektinformationen usw. zur Bearbeitung an das RAG-System von LlamaFarm übergeben. Nach der Bearbeitung können die Mitarbeiter über eine einfache Chat-Schnittstelle schnell auf die benötigten Informationen zugreifen, z. B. "Wie beantrage ich ein Projektbudget?" oder "Wie ist Server A konfiguriert?" oder "Wie ist Server A konfiguriert?". . Dadurch wird die Effizienz der internen Informationsbeschaffung und des Wissensaustauschs erheblich verbessert.
2. Entwicklung intelligenter Kundensupport-Bots
   Mit LlamaFarm ist es möglich, einen intelligenten Kundenservice-Bot zu erstellen, der die häufigsten Kundenfragen versteht und beantwortet. Durch die Verwendung von Produkthandbüchern, Hilfedateien und historischen Aufzeichnungen von Kundendienstdialogen als Wissensquelle kann der Bot den Kunden rund um die Uhr in Echtzeit Unterstützung bieten. Gleichzeitig sorgt seine Modell-Failover-Funktion für eine hohe Serviceverfügbarkeit.
3. Beschleunigung der akademischen Forschung und Literaturanalyse
   Forscher können eine große Anzahl von akademischen Arbeiten und Forschungsberichten in LlamaFarm importieren, um eine professionelle Wissensbasis aufzubauen. Sie können dann detaillierte Fragen zu bestimmten Themen stellen, wie z. B. "Fassen Sie die jüngsten Forschungsfortschritte zu A-Materialien zusammen". Das System ist in der Lage, die Informationen schnell zu konsolidieren und wichtige Zusammenfassungen zu liefern, so dass die Forscher viel Zeit beim Lesen und Durchsuchen der Literatur sparen können.
4. Erstellung von Werkzeugen zur Erstellung und Analyse von Inhalten
   Entwickler können die Funktionen von LlamaFarm für das Cue-Management und den Aufruf mehrerer Modelle nutzen, um Tools für die Generierung von Marketingtexten, die codegestützte Erstellung von Texten oder die Datenberichterstattung und -analyse zu entwickeln. Es ist einfach, zwischen den "Rollen" der Tools zu wechseln, indem verschiedene Strategien definiert werden, z. B. die Strategie "Kreatives Schreiben" zur Generierung von Werbetexten oder die Strategie "Code Review" zur Analyse der Codequalität. Qualität.

QA

1. Was ist der Unterschied zwischen LlamaFarm und anderen KI-Frameworks wie LangChain?
   Bei der Entwicklung von LlamaFarm lag der Schwerpunkt auf der Bereitstellung einer vollständigen, modularen Lösung von der lokalen Entwicklung bis zur Produktionsbereitstellung. Sie bietet nicht nur die Orchestrierung von KI-Logik, sondern umfasst auch Funktionen auf Unternehmensniveau wie Laufzeitmanagement, Bereitstellungstools und richtlinienbasierte Konfiguration. Die Komponenten können entweder zusammenarbeiten oder unabhängig voneinander in bestehende Projekte integriert werden, was eine größere Flexibilität ermöglicht. LangChain hingegen konzentriert sich mehr auf den Aufbau von KI-Agenten und Aufrufketten (Chain).LlamaFarm hat von Beginn des Projekts an die Stabilität und Skalierbarkeit der Produktionsumgebung berücksichtigt.
2. Muss ich für die Nutzung von LlamaFarm bezahlen?
   Das LlamaFarm-Projekt selbst ist quelloffen und steht unter der Apache-2.0-Lizenz, was bedeutet, dass Sie es kostenlos nutzen, verändern und weitergeben können. Sie müssen jedoch die entsprechenden Gebühren an LLM-Anbieter (z. B. GPT-4 von OpenAI) entrichten, wenn Sie deren APIs während der Nutzung aufrufen. Wenn Sie ein natives Modell verwenden (z. B. Llama 3, das über Ollama läuft), fallen keine API-Gebühren an.
3. Brauche ich einen sehr leistungsstarken Computer, um LlamaFarm lokal zu betreiben?
   Das LlamaFarm-Framework selbst ist nicht sehr ressourcenintensiv. Der Ressourcenverbrauch entsteht hauptsächlich durch das KI-Modell, das Sie ausführen. Wenn Sie es nur zum Aufrufen von Cloud-APIs verwenden, reicht ein normaler Computer aus. Wenn Sie ein großes Sprachmodell wie Llama 3 lokal ausführen möchten, sollte Ihr Computer idealerweise mit einer NVIDIA-Grafikkarte (GPU) mit großem Videospeicher und ausreichend großem Arbeitsspeicher ausgestattet sein.