10 Python-Bibliotheken zum Erstellen von LLM-Anwendungen

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# Einführung

Das Erstellen von LLM-Anwendungen (Massive Language Mannequin) unterscheidet sich stark von der Verwendung verbraucherorientierter Instruments wie Claude Code, ChatGPT oder Codex. Diese Produkte eignen sich hervorragend für Endbenutzer, aber wenn Sie Ihr eigenes LLM-System aufbauen möchten, benötigen Sie viel mehr Kontrolle darüber, wie alles hinter den Kulissen funktioniert.

Das bedeutet in der Regel, dass Sie mit Bibliotheken und Frameworks arbeiten, die Ihnen beim Laden von Open-Supply-Modellen, beim Aufbau von RAG-Pipelines (Retrieval-Augmented Technology), der Bereitstellung von Modellen über APIs, der Feinabstimmung dieser anhand Ihrer eigenen Daten, der Erstellung agentenbasierter Workflows und der Bewertung der Gesamtleistung helfen. Die Herausforderung besteht darin, dass es bei der LLM-Anwendungsentwicklung nicht nur darum geht, ein Modell anzuregen. Es gibt viele bewegliche Teile und deren Zusammenbau zu etwas Zuverlässigem kann schnell kompliziert werden.

In diesem Artikel schauen wir uns 10 Python-Bibliotheken an, die diesen Prozess vereinfachen. Ganz gleich, ob Sie mit lokalen Modellen experimentieren, produktionsbereite Pipelines erstellen oder Multi-Agent-Systeme testen, diese Bibliotheken können Ihnen dabei helfen, schneller voranzukommen und sicherer zu bauen.

# 1. Transformatoren

Transformatoren ist die Bibliothek, die im Mittelpunkt vieler Open-Supply-LLM-Arbeiten steht. Wenn Sie ein Modell laden, Textual content richtig tokenisieren, zur Generierung ausführen oder es anhand Ihrer eigenen Daten optimieren möchten, beginnen Sie hier normalerweise.

Modelle wie GLM, Minimax und Qwen werden häufig über Transformers verwendet, und viele andere Instruments im LLM-Stack sind darauf ausgelegt, intestine damit zusammenzuarbeiten.

Der besondere Nutzen besteht darin, dass Sie sich nicht selbst um die Einrichtung des Low-Degree-Modells kümmern müssen. Anstatt alles von Grund auf neu zu erstellen, können Sie eine konsistente Schnittstelle für viele verschiedene Modelle und Aufgaben verwenden, was das Experimentieren, Testen und den Übergang in die Produktion erheblich erleichtert.

# 2. LangChain

LangChain ist nützlich, wenn Sie nicht mehr nur eine Aufforderung an ein Modell senden und damit Schluss machen. Es hilft Ihnen, die Teile, die echte LLM-Apps normalerweise benötigen – wie Eingabeaufforderungen, Retriever, Instruments, APIs und Modellaufrufe – in einem Ablauf zu verbinden, weshalb es häufig für Dinge wie Chatbots, RAG-Systeme und Anwendungen im Agentenstil verwendet wird.

Was es praktisch macht, ist, dass es einem unordentlichen Stapel Struktur verleiht. Anstatt jeden Schritt selbst zu verdrahten, können Sie damit mehrstufige Logik verwalten, externe Systeme verbinden und Anwendungen erstellen, die mehr als nur Textual content generieren. Dies ist ein wichtiger Grund dafür, dass es zu einem der bekanntesten Frameworks in diesem Bereich wurde.

# 3. LamaIndex

Wenn LangChain Ihnen hilft, die beweglichen Teile einer LLM-App zu verbinden, LamaIndex hilft Ihnen, diese App mit den Daten zu verbinden, die sie tatsächlich benötigt. Dies ist besonders nützlich für RAG, wo das Modell vor der Antwort Informationen aus Dokumenten, PDFs, Datenbanken oder anderen Wissensquellen abrufen muss.

Das ist wichtig, weil sich die meisten nützlichen LLM-Anwendungen nicht allein auf den Modellspeicher verlassen können. Durch die Grundlage der Antworten in echten Daten trägt LlamaIndex dazu bei, Antworten relevanter, aktueller und weitaus praktischer für Dinge wie interne Assistenten, Wissensdatenbanken und dokumentenintensive Arbeitsabläufe zu machen.

# 4. vLLM

vLLM ist eine der beliebtesten Bibliotheken für die effiziente Bereitstellung von Open-Supply-LLMs. Es ist auf schnelle Inferenz, bessere GPU-Speichernutzung und Generierung mit hohem Durchsatz ausgelegt, was es zu einer guten Wahl macht, wenn Sie Modelle auf eine Artwork und Weise ausführen möchten, die sich praktisch und nicht experimentell anfühlt.

Was es wichtig macht, ist, dass die gute Betreuung eines Modells einen großen Teil beim Aufbau einer echten LLM-Anwendung ausmacht. vLLM trägt dazu bei, dass offene Modelle einfacher in großem Maßstab bereitgestellt werden können, mehr Anfragen bearbeitet und Antworten schneller generiert werden können. Aus diesem Grund verwenden so viele Groups es beim Übergang vom Take a look at zur Produktion.

# 5. Unfault

Unfault ist zu einer beliebten Wahl für die Feinabstimmung geworden, da es den Prozess für kleinere Groups und einzelne Entwickler viel zugänglicher macht. Es ist insbesondere für effiziente Low-Rank-Adaption- (LoRA) und quantisierte LoRA-Workflows (QLoRA) bekannt, bei denen das Ziel darin besteht, ein Modell schneller zu trainieren oder anzupassen und dabei weniger VRAM zu verbrauchen als umfangreichere Feinabstimmungs-Setups.

Was es wichtig macht, ist, dass es die Kosten für die tatsächliche Anpassung leistungsstarker Modelle senkt. Anstatt nur für den Anfang riesige {Hardware} zu benötigen, können Entwickler Modelle praktischer auf begrenzte Ressourcen abstimmen, was ein wichtiger Grund dafür ist, dass Unsloth zu einer so beliebten Wahl für ressourceneffizientes Coaching geworden ist.

# 6. CrewAI

CrewAI ist ein beliebtes Framework zum Erstellen von Multi-Agent-Anwendungen, bei denen verschiedene Agenten unterschiedliche Rollen, Ziele und Aufgaben übernehmen. Anstatt sich auf einen einzigen Modellanruf zu verlassen, der alles erledigt, haben Sie die Möglichkeit, ein kleines Staff von Agenten zu organisieren, die zusammenarbeiten, Instruments nutzen und gemeinsam strukturierte Arbeitsabläufe durcharbeiten können.

Was es nützlich macht, ist, dass immer mehr LLM-Apps weniger wie einfache Chatbots, sondern eher wie koordinierte Systeme aussehen. CrewAI hilft Entwicklern, diese agentenbasierten Arbeitsabläufe sauberer zu gestalten, insbesondere wenn eine Aufgabe von der Planung, Delegation oder Aufteilung der Arbeit auf spezialisierte Agenten profitiert.

# 7. AutoGPT

AutoGPT ist nach wie vor einer der bekanntesten Namen in der Agentenwelt, weil er vielen Menschen die Idee von KI-Systemen nahegebracht hat, die Aufgaben planen, Ziele in Schritte aufteilen und Maßnahmen ergreifen können, ohne dass sich der Benutzer hin und her bewegen muss. Es wurde weithin als frühes Beispiel dafür anerkannt, wie autonome Agenten-Workflows aussehen könnten, weshalb es in Gesprächen über die Agentenentwicklung immer noch so oft zur Sprache kommt.

Eine wichtige Funktion ist die Unterstützung einer zielgerichteten, mehrstufigen Aufgabenausführung. In der Praxis bedeutet das, dass Sie damit Agenten erstellen können, die Schritte in einem Workflow planen, verwalten und länger laufende Aufgaben auf strukturiertere Weise automatisieren als mit einer einfachen Chat-Oberfläche.

# 8. LangGraph

LangGraph wurde für Entwickler entwickelt, die mehr Kontrolle über die Ausführung einer LLM-Anwendung benötigen. Anstatt eine einfache lineare Kette zu verwenden, können Sie damit zustandsbehaftete Arbeitsabläufe mit Verzweigungspfaden, Speicher und mehrstufiger Logik entwerfen, wodurch es sich hervorragend für fortschrittlichere Agentensysteme und lang laufende Aufgaben eignet.

Was es nützlich macht, ist die zusätzliche Struktur, die es Ihnen verleiht. Sie können definieren, wie die Ausführung von einem Schritt zum nächsten übergehen soll, den Standing im gesamten Workflow verfolgen und Systeme erstellen, die einfacher zu verwalten sind, wenn die Logik komplexer wird als eine einfache Eingabeaufforderungspipeline.

# 9. DeepEval

DeepEval ist ein Python-Framework zum Testen und Bewerten von LLM-Anwendungen. Anstatt nur zu überprüfen, ob ein Modell eine Antwort gibt, können Sie damit Dinge wie Antwortrelevanz, Halluzination, Treue und Aufgabenerfolg messen. Dies macht es nützlich, sobald Ihre App zu etwas wird, auf das sich die Leute tatsächlich verlassen.

Wichtig ist, dass es bei der Erstellung einer LLM-App nicht nur um die Generierung geht, sondern auch darum, zu wissen, ob das System intestine funktioniert. DeepEval bietet Entwicklern eine strukturiertere Möglichkeit, Eingabeaufforderungen, RAG-Pipelines und Agent-Workflows zu testen, was einen großen Teil dazu beiträgt, eine Anwendung zuverlässiger zu machen, bevor und nachdem sie die Produktion erreicht.

# 10. OpenAI Python SDK

Der OpenAI Python SDK ist eine der einfachsten Möglichkeiten, einer Anwendung LLM-Funktionen hinzuzufügen, ohne Ihr eigenes Modellhosting verwalten zu müssen. Es bietet Python-Entwicklern eine einfache Schnittstelle für die Arbeit mit gehosteten OpenAI-Modellen, sodass Sie Dinge wie Chat-Funktionen, Argumentations-Workflows, bildbewusste Apps und andere multimodale Erlebnisse viel schneller erstellen können.

Was es so nützlich macht, ist Geschwindigkeit und Einfachheit. Anstatt sich um die Bereitstellung von Modellen, die Skalierung von Inferenzen oder die Verwaltung der Low-Degree-Infrastruktur selbst zu kümmern, können Sie sich auf den Aufbau der eigentlichen Produktlogik konzentrieren. Dies ist ein wichtiger Grund dafür, dass das SDK nach wie vor eine so häufige Wahl für API-basierte LLM-Anwendungen ist.

# Vergleich der 10 Bibliotheken

Hier finden Sie eine kurze Übersicht darüber, wofür jede Bibliothek hauptsächlich verwendet wird.

Abid Ali Awan (@1abidaliawan) ist ein zertifizierter Datenwissenschaftler, der gerne Modelle für maschinelles Lernen erstellt. Derzeit konzentriert er sich auf die Erstellung von Inhalten und das Schreiben technischer Blogs zu maschinellem Lernen und Datenwissenschaftstechnologien. Abid verfügt über einen Grasp-Abschluss in Technologiemanagement und einen Bachelor-Abschluss in Telekommunikationstechnik. Seine Imaginative and prescient ist es, ein KI-Produkt mithilfe eines graphischen neuronalen Netzwerks für Schüler mit psychischen Erkrankungen zu entwickeln.