10 Python-Bibliotheken, die jeder LLM-Ingenieur kennen sollte

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# Einführung

Für einen LLM-Ingenieur kann sich das Ökosystem aus Instruments und Bibliotheken zunächst überwältigend anfühlen. Wenn Sie sich jedoch mit den richtigen Python-Bibliotheken vertraut machen, wird Ihnen die Arbeit erheblich erleichtert. Über die Kenntnis der Python-Grundlagen hinaus müssen Sie mit Bibliotheken und Frameworks vertraut sein, die Ihnen beim Erstellen, Feinabstimmen und Bereitstellen von LLM-Anwendungen helfen.

In diesem Artikel erkunden wir zehn Python-Bibliotheken, -Instruments und -Frameworks, die Ihnen dabei helfen:

• Zugriff auf und Arbeiten mit Fundamentmodellen
• Erstellen von LLM-basierten Anwendungen
• Implementierung der Retrieval-Augmented Technology (RAG)
• Modelle effizient optimieren
• Bereitstellung und Bereitstellung von LLMs in der Produktion
• Erstellen und Überwachen von KI-Agenten

Fangen wir an.

# 1. Hugging Face Transformers

Bei der Arbeit mit LLMs Umarmende Gesichtstransformatoren ist die Anlaufstelle für den Zugriff auf Tausende vorab trainierter Modelle. Diese Bibliothek bietet eine einheitliche API für die Arbeit mit verschiedenen Transformatorarchitekturen.

Aus diesem Grund ist die Transformers-Bibliothek für LLM-Ingenieure unerlässlich:

• Bietet Zugriff auf Tausende vorab trainierter Modelle über das Umarmender Gesichtshub für allgemeine Aufgaben wie Texterstellung, Klassifizierung und Beantwortung von Fragen
• Bietet eine konsistente Schnittstelle über verschiedene Modellarchitekturen hinweg, was das Experimentieren mit verschiedenen Modellen erleichtert, ohne Code neu schreiben zu müssen
• Enthält integrierte Unterstützung für Tokenisierung, Modellladen und Inferenz mit nur wenigen Codezeilen
• Unterstützt beides PyTorch Und TensorFlow Backends, die Ihnen Flexibilität bei der Wahl des Frameworks geben

Der Hugging Face LLM-Kurs ist eine umfassende kostenlose Ressource, die Ihnen dabei hilft, viel Übung im Umgang mit der Transformers-Bibliothek zu sammeln.

# 2. LangChain

LangChain ist zum beliebtesten Framework für die Erstellung von Anwendungen geworden, die auf Sprachmodellen basieren. Es vereinfacht den Prozess der Erstellung komplexer LLM-Workflows durch die Bereitstellung modularer Komponenten, die nahtlos zusammenarbeiten.

Zu den wichtigsten Funktionen, die LangChain nützlich machen, gehören:

• Vorgefertigte Ketten für gängige Muster wie Fragenbeantwortung, Zusammenfassung und Konversationsagenten, damit Sie schnell loslegen können
• Integration mit Dutzenden von LLM-Anbietern, Vektordatenbanken und Datenquellen über eine einheitliche Schnittstelle
• Unterstützung für fortgeschrittene Techniken wie das ReAct-Muster, Selbstkritik und mehrstufiges Denken
• Integrierte Speicherverwaltung zur Aufrechterhaltung des Konversationskontexts über mehrere Interaktionen hinweg

DeepLearning.AI bietet mehrere Kurzkurse zu LangChain an, darunter LangChain für die LLM-Anwendungsentwicklung Und LangChain: Chatten Sie mit Ihren Daten. Diese praxisorientierten Kurse bieten praktische Beispiele, die Sie sofort anwenden können.

# 3. Pydantische KI

Pydantische KI ist ein Python-Agent-Framework, das vom Pydantic-Crew entwickelt wurde. Es wurde mit dem Schwerpunkt auf Typsicherheit und Validierung entwickelt und zeichnet sich als eines der zuverlässigsten Frameworks für die Bereitstellung von Agentensystemen in Produktionsqualität aus.

Hier sind die Funktionen, die Pydantic AI nützlich machen:

• Erzwingt strikte Typsicherheit während des gesamten Agentenlebenszyklus
• Das Framework ist modellunabhängig und unterstützt sofort eine Vielzahl von Anbietern
• Bietet native Unterstützung für Mannequin Context Protocol (MCP), Agent2Agent (A2A) und UI-Ereignis-Streaming-Requirements, sodass Agenten in externe Instruments integrieren, mit anderen Agenten zusammenarbeiten und interaktive Anwendungen steuern können
• Beinhaltet eine integrierte dauerhafte Ausführung, die es Agenten ermöglicht, sich nach API-Fehlern und Anwendungsneustarts wiederherzustellen
• Wird mit einem speziellen Bewertungssystem geliefert und ist in integriert Pydantisches Holzfeuer für die Beobachtbarkeit

Erstellen Sie mit Pydantic AI produktionsbereite KI-Agenten in Python Und Multi-Agent-Muster – Pydantic AI sind beides nützliche Ressourcen.

# 4. LamaIndex

LamaIndex ist tremendous nützlich für die Verbindung von LLMs mit externen Datenquellen. Es wurde speziell für den Aufbau von Retrieval-Augmented Technology (RAG)-Systemen und Agenten-Dokumentverarbeitungs-Workflows entwickelt.

Hier erfahren Sie, warum LlamaIndex für RAG- und Agenten-RAG-Anwendungen nützlich ist:

• Bietet Datenkonnektoren zum Laden von Dokumenten aus verschiedenen Quellen, einschließlich Datenbanken, APIs, PDFs und Cloud-Speicher
• Bietet ausgefeilte Indizierungsstrategien, die für verschiedene Anwendungsfälle optimiert sind, von einfachen Vektorspeichern bis hin zu hierarchischen Indizes
• Enthält integrierte Abfrage-Engines, die das Abrufen mit LLM-Argumentation kombinieren, um genaue Antworten zu erhalten
• Übernimmt automatisch Chunking, Einbettung und Metadatenverwaltung und vereinfacht so RAG-Pipelines

Der Starter-Tutorial (Verwendung von OpenAI) in der LlamaIndex Python-Dokumentation ist ein guter Ausgangspunkt. Erstellen von Agentic RAG mit LlamaIndex von DeepLearning.AI ist auch eine nützliche Ressource.

# 5. Unfault

Die Feinabstimmung von LLMs kann speicherintensiv und langsam sein, und das ist der Grund Unfault kommt ins Spiel. Diese Bibliothek beschleunigt den Feinabstimmungsprozess und reduziert gleichzeitig den Speicherbedarf. Dies ermöglicht die Feinabstimmung größerer Modelle auf Shopper-{Hardware}.

Was Unsloth nützlich macht:

• Erreicht Trainingsgeschwindigkeiten, die bis zu 2–5 Mal schneller sind als herkömmliche Feinabstimmungsansätze, und verbraucht dabei deutlich weniger Speicher
• Vollständig kompatibel mit Hugging Face Transformers und kann als Ersatz verwendet werden
• Unterstützt gängige effiziente Feinabstimmungsmethoden wie LoRA und QLoRA sofort einsatzbereit
• Funktioniert mit einer Vielzahl von Modellarchitekturen, einschließlich Llama, Mistral und Gemma

Feinabstimmung für Anfänger Und Leitfaden zur Feinabstimmung von LLMs Beides sind praktische Leitfäden.

# 6. VLLM

Beim Einsatz von LLMs in der Produktion sind Inferenzgeschwindigkeit und Speichereffizienz von entscheidender Bedeutung. vLLM ist eine leistungsstarke Inferenz-Engine, die den Bereitstellungsdurchsatz im Vergleich zu Standardimplementierungen verbessert.

Hier erfahren Sie, warum vLLM für Produktionsbereitstellungen unerlässlich ist:

• Verwendungsmöglichkeiten PagedAchtungein Algorithmus, der die Speichernutzung während der Inferenz optimiert und so höhere Stapelgrößen ermöglicht
• Unterstützt kontinuierliches Batching, wodurch die GPU-Auslastung durch dynamisches Gruppieren von Anforderungen maximiert wird
• Bietet OpenAI-kompatible API-Endpunkte und erleichtert so den Wechsel von OpenAI zu selbstgehosteten Modellen
• Erzielt einen deutlich höheren Durchsatz als Basisimplementierungen

Beginnen Sie mit dem vLLM-Schnellstartanleitung und prüfen vLLM: Einfache Bereitstellung und Bereitstellung von LLMs für eine Komplettlösung.

# 7. Ausbilder

Die Arbeit mit strukturierten Ergebnissen von LLMs kann eine Herausforderung sein. Lehrer ist eine Bibliothek, die Pydantic-Modelle nutzt, um sicherzustellen, dass LLMs ordnungsgemäß formatierte, validierte Daten zurückgeben, was die Erstellung zuverlässiger Anwendungen erleichtert.

Zu den Hauptfunktionen von Teacher gehören:

• Automatische Validierung von LLM-Ausgaben anhand von Pydantic-Schemas, um Typsicherheit und Datenkonsistenz zu gewährleisten
• Unterstützung für komplexe verschachtelte Strukturen, Aufzählungen und benutzerdefinierte Validierungslogik
• Wiederholungslogik mit automatischer Eingabeaufforderungsverfeinerung, wenn die Validierung fehlschlägt
• Integration mit mehreren LLM-Anbietern, einschließlich OpenAI, Anthropic und lokalen Modellen

Lehrer für Anfänger ist ein guter Ausgangspunkt. Der Kochbuchsammlung für Lehrer liefert mehrere praktische Beispiele.

# 8. LangSmith

Da LLM-Anwendungen immer komplexer werden, werden Überwachung und Fehlerbehebung immer wichtiger. LangSmith ist eine Observability-Plattform, die speziell für LLM-Anwendungen entwickelt wurde. Es hilft Ihnen, Ihre Systeme zu verfolgen, zu debuggen und auszuwerten.

Was LangSmith für Produktionssysteme wertvoll macht:

• Vollständige Nachverfolgung von LLM-Aufrufen mit Anzeige von Eingaben, Ausgaben, Latenz und Token-Nutzung in Ihrer gesamten Anwendung
• Datensatzverwaltung zur Auswertung, sodass Sie Änderungen anhand historischer Beispiele testen können
• Anmerkungstools zum Sammeln von Suggestions und zum Erstellen von Bewertungsdatensätzen
• Integration mit LangChain und anderen Frameworks

LangSmith 101 für KI-Beobachtbarkeit | Vollständige Komplettlösung von James Briggs ist eine gute Referenz.

# 9. FastMCP

Mannequin Context Protocol (MCP)-Server ermöglichen LLMs die standardisierte Verbindung mit externen Instruments und Datenquellen. FastMCP ist ein Python-Framework, das die Erstellung von MCP-Servern vereinfacht und es so einfach macht, LLMs Zugriff auf Ihre benutzerdefinierten Instruments, Datenbanken und APIs zu gewähren.

Was FastMCP für die LLM-Integration besonders nützlich macht:

• Bietet eine einfache, von FastAPI inspirierte Syntax zum Definieren von MCP-Servern mit minimalem Boilerplate-Code
• Bewältigt die gesamte Komplexität des MCP-Protokolls automatisch, sodass Sie sich auf die Implementierung Ihrer Device-Logik konzentrieren können
• Unterstützt die Definition von Instruments, Ressourcen und Eingabeaufforderungen, die LLMs dynamisch erkennen und verwenden können
• Integriert sich mit Claude Desktop und andere MCP-kompatible Shoppers zum sofortigen Testen

Beginnen Sie mit Schnellstart zu FastMCP. Für Lernressourcen, die über die Dokumentation hinausgehen, FastMCP – der beste Weg, einen MCP-Server mit Python zu erstellen ist auch eine gute Einleitung. Obwohl nicht spezifisch für FastMCP, MCP Agentic AI Crashkurs mit Python von Krish Naik ist eine ausgezeichnete Ressource.

# 10. CrewAI

Der Aufbau von Multiagentensystemen wird immer beliebter und nützlicher. CrewAI bietet ein intuitives Framework für die Orchestrierung von KI-Agenten, die zusammenarbeiten, um komplexe Aufgaben zu erledigen. Der Fokus liegt auf Einfachheit und Produktionsreife.

Aus diesem Grund ist CrewAI für fortgeschrittenes LLM-Engineering wichtig:

• Ermöglicht die Bildung von Groups spezialisierter Agenten mit definierten Rollen, Zielen und Hintergrundgeschichten, die autonom zusammenarbeiten
• Unterstützt sequentielle und hierarchische Aufgabenausführungsmuster und ermöglicht so eine versatile Workflow-Gestaltung
• Enthält integrierte Instruments für die Websuche, Dateivorgänge und die Erstellung benutzerdefinierter Instruments, die Agenten verwenden können
• Erledigt die Agentenzusammenarbeit, Aufgabendelegierung und Ausgabeaggregation automatisch mit minimaler Konfiguration

Der CrewAI-Ressourcen Die Seite enthält nützliche Fallstudien, Webinare und mehr. Multi-KI-Agentensysteme mit CrewAI von DeepLearning.AI Bietet praktische Implementierungsbeispiele und reale Projektmuster.

# Zusammenfassung

Diese Bibliotheken und Frameworks können nützliche Ergänzungen zu Ihrer Python-Toolbox sein, wenn Sie LLM-Anwendungen erstellen. Sie werden zwar nicht alle davon in jedem Projekt verwenden, aber wenn Sie mit jedem vertraut sind, werden Sie ein vielseitigerer und effektiverer LLM-Ingenieur.

Um Ihr Verständnis zu vertiefen, sollten Sie in Betracht ziehen, Finish-to-Finish-Projekte zu erstellen, die mehrere dieser Bibliotheken kombinieren. Hier sind einige Projektideen, die Ihnen den Einstieg erleichtern sollen:

• Erstellen Sie ein RAG-System mit LlamaIndex, Chroma und Pydantic AI für die Beantwortung von Dokumentfragen mit typsicheren Ausgaben
• Erstellen Sie MCP-Server mit FastMCP, um Claude mit Ihren internen Datenbanken und Instruments zu verbinden
• Erstellen Sie mit CrewAI und LangChain ein Multi-Agenten-Forschungsteam, das bei der Analyse von Markttrends zusammenarbeitet
• Optimieren Sie ein Open-Supply-Modell mit Unsloth und stellen Sie es mithilfe von vLLM mit strukturierten Ausgaben über Teacher bereit

Viel Spaß beim Lernen und Bauen!

Bala Priya C ist ein Entwickler und technischer Redakteur aus Indien. Sie arbeitet gerne an der Schnittstelle von Mathematik, Programmierung, Datenwissenschaft und Inhaltserstellung. Zu ihren Interessen- und Fachgebieten gehören DevOps, Datenwissenschaft und Verarbeitung natürlicher Sprache. Sie liebt es zu lesen, zu schreiben, zu programmieren und Kaffee zu trinken! Derzeit arbeitet sie daran, zu lernen und ihr Wissen mit der Entwickler-Neighborhood zu teilen, indem sie Tutorials, Anleitungen, Meinungsbeiträge und mehr verfasst. Bala erstellt außerdem ansprechende Ressourcenübersichten und Programmier-Tutorials.