Вопрос или проблема
Каковы основные альтернативы для управления промтами в настоящее время? Под управлением промтами я подразумеваю комплексное решение для отслеживания экспериментов по созданию промтов, а также регистрацию промтов на различных стадиях, аналогично тому, как я бы это делал с моделью ML в реестре моделей.
Я изучил MLFLow, и, похоже, это как-то соответствует тому, что я ищу, в то время как Sagemaker имеет функции отслеживания экспериментов с промтами, но кажется, что для регистрации промтов требуется использовать объект “фейкового оценщика”, что не является очень чистым решением. Пожалуйста, поправьте меня, если есть другой вариант для SageMaker, который я не рассматривал.
Мы используем Langfuse для управления 100% наших промтов и также используем его для наблюдаемости и оценок. Отличный продукт, и команда очень отзывчива на запросы, и это открытый исходный код, если вам это важно: https://github.com/langfuse/langfuse/
Обратите внимание на https://github.com/agenta-ai/agenta, это открытый исходный код и он предоставляет все инструменты для управления промтами (версионность + среды), оценки LLM и наблюдаемости LLM.
Ответ или решение
Альтернативы для Prompt Ops: Полное руководство
В последние годы управление экспериментами с запросами (prompt engineering) стало неотъемлемой частью разработки и оптимизации моделей машинного обучения (ML). Если вы ищете комплексные решения для отслеживания таких экспериментов, а также регистрации запросов на разных этапах, существует несколько альтернатив, которые могут вам подойти. Рассмотрим подробнее некоторые из них.
1. MLflow
MLflow — это мощный инструмент для управления жизненным циклом машинного обучения. Он предлагает многофункциональные возможности, включая отслеживание экспериментов, управление моделями и реестр моделей. Однако, несмотря на некоторые его положительные стороны, вы упомянули, что ему может не хватать специфических функций для регистрации запросов, аналогичных реестру моделей.
2. Amazon SageMaker
SageMaker от AWS предоставляет различные функции для отслеживания экспериментов и ранжирования моделей, однако регистрация запросов осуществляется через использование “поддельного объекта” Estimator, что может выглядеть не так эстетично. Важно отметить, что на момент вашего запроса SageMaker ограничен в плане нативной поддержки управления запросами, как это делают более специализированные инструменты.
3. Langfuse
Langfuse — это открытое решение, которое ориентировано на управление запросами, наблюдаемость и оценку качества запросов. Это дает возможность отслеживать все ваши запросы и обладает высоко отзывчивой командой поддержки, что является явным плюсом. Этот инструмент обеспечит вам все необходимые функции для комплексного управления запросами и может стать отличным выбором, особенно если вы ищете открытое решение.
4. Agenta
Agenta — это еще одно открытое решение, передающее все инструменты для управления запросами, включая версионность и управление окружениями. Это решение также включает функции для оценки больших языковых моделей и их наблюдаемости, что делает его аналогом Langfuse, но с некоторыми отличительными особенностями. Agenta может быть особенно полезным, если вы ищете инструменты для создания и тестирования прототипов.
5. Другое
Существуют и другие платформы, которые могут предложить функции, схожие с описанными выше. Например, такие инструменты, как Weights & Biases и ClearML, предлагают решения для отслеживания экспериментов и управления моделями, но могут не быть специально адаптированы для управления запросами.
Заключение
Выбор альтернатив для управления запросами зависит от ваших конкретных потребностей, объема работ и уровня интеграции в вашу текущую инфраструктуру. Если вам нужно открытое решение с активной поддержкой пользователей, Langfuse и Agenta представляют собой отличные опции. Если вы предпочитаете более традиционные инструменты для отслеживания ML-экспериментов, то MLflow или SageMaker могут быть хорошими выборами.
Тщательный анализ ваших требований и понимание особенностей каждой платформы помогут вам принять информированное решение о том, какое решение лучше всего подойдет для управления вашими запросами.