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GPT aberto
04 de dezembro de 20723
Visão geral do LLMS em OpenGPTs
A seção LLMs (Large Language Models) do OpenGPTs concentra-se na seleção e utilização de diversos modelos avançados de linguagem. Esta parte do OpenGPTs permite que os usuários escolham entre uma gama diversificada de LLMs oferecidos pela LangChain, cada um com capacidades e recursos exclusivos. A flexibilidade na seleção de LLMs é um aspecto fundamental do OpenGPTs, permitindo que os usuários personalizem o desempenho e o estilo de resposta de seus chatbots. Esta seção é crucial para entender como diferentes LLMs podem ser integrados e utilizados na criação de experiências de chatbot mais eficientes, responsivas e personalizadas. 
O QUE É OPENGPT
https://github.com/langchain-ai/opengpts
O OpenGPTs é um projeto de código aberto que visa replicar a experiência da API de GPTs e Assistentes da OpenAI. Ele utiliza o LangChain, o LangServe e o LangSmith para fornecer opções aprimoradas de controle e personalização. Os usuários podem selecionar entre mais de 60 modelos de linguagem (LLMs) oferecidos pelo LangChain, usar diferentes prompts, escolher entre uma ampla gama de ferramentas (ou criar as suas próprias), selecionar entre diversas integrações de bancos de dados vetoriais e configurar algoritmos de recuperação e bancos de dados de histórico de bate-papo [[❞]](https://github.com/langchain-ai/opengpts).
Os principais recursos do OpenGPT incluem um sandbox para testar e modificar chatbots, ações personalizadas definidas usando especificações OpenAPI, a capacidade de anexar arquivos de conhecimento para referência de chatbots e ferramentas para navegação na web e criação de imagens. Também inclui análises para uso de chatbots, rascunhos para salvar configurações de chatbots, opções para publicar e compartilhar chatbots e um marketplace para implantar chatbots criados por outros usuários [[❞]](https://github.com/langchain-ai/opengpts).
A estrutura do repositório consiste em um frontend para interface de usuário e um backend contendo a lógica principal, incluindo código LangServe para exposição de API e pacotes para tempo de execução e configuração do agente [[❞]](https://github.com/langchain-ai/opengpts#:~:text=,agent%60%3A%20Configuration%20for%20the%20agent).
O OpenGPTs se destaca por sua personalização, permitindo que os usuários escolham LLMs, adicionem ferramentas personalizadas e até criem interfaces de usuário personalizadas. As opções padrão de LLM incluem "GPT 3.5 Turbo", "GPT 4", "Azure OpenAI" e "Claude 2". Os usuários também podem adicionar seus próprios LLMs ou modificar as configurações existentes [[❞]](https://github.com/langchain-ai/opengpts).
Para integração de ferramentas, o OpenGPTs oferece suporte a diversas ferramentas de busca, como DuckDuckGo Search, Tavily Search, You.com Search e ferramentas para busca de registros da SEC e comunicados à imprensa por meio do Kay.ai, entre outras. Essas ferramentas podem ser facilmente adicionadas e personalizadas no LangChain [[❞]](https://github.com/langchain-ai/opengpts).
A implantação pode ser feita no Google Cloud Run, com etapas detalhadas fornecidas para configurar o ambiente e implantar o aplicativo [[❞]](https://github.com/langchain-ai/opengpts).
LangChain
LangChain é uma biblioteca projetada para facilitar o desenvolvimento de aplicações que utilizam grandes modelos de linguagem (LLMs). Ela fornece ferramentas e integrações que permitem aos desenvolvedores construir sistemas mais complexos e sofisticados utilizando LLMs. O LangChain suporta uma variedade de LLMs e oferece recursos para lidar com diferentes componentes de uma aplicação baseada em modelos de linguagem. Isso inclui o gerenciamento de históricos de bate-papo, a integração de diversas ferramentas externas e a implementação de algoritmos de recuperação. Ao usar o LangChain, os desenvolvedores podem criar aplicações mais avançadas e versáteis que exploram todo o potencial dos grandes modelos de linguagem.
https://smith.langchain.com/o/7b2ce6a4-ab27-55c4-8943-214725160c7c/
https://opengpts-example-vz4y4ooboq-uc.a.run.app/?shared_id=3b2ab4da-4744-4c8c-ba7c-63c868232604
LangChain no local
A configuração do LangChain no local envolve uma série de etapas que normalmente incluem:
1. Requisitos do sistema : certifique-se de que seu sistema atenda aos requisitos para executar o LangChain, incluindo os recursos de hardware e software necessários.
2. Instalação : Baixe e instale o LangChain a partir do código-fonte. Isso pode envolver a clonagem de um repositório ou o download de pacotes.
3. Configuração : Configure o LangChain de acordo com suas necessidades específicas. Isso inclui a configuração do ambiente, a configuração de modelos de linguagem e a integração de outras ferramentas ou bancos de dados.
4. Teste e implantação : após a configuração, é crucial testar o sistema para garantir que tudo esteja funcionando conforme o esperado antes de migrar para um ambiente de produção.
Para obter instruções detalhadas, é melhor consultar a documentação ou o repositório oficial do LangChain, pois ele fornecerá etapas e requisitos específicos para uma configuração local bem-sucedida.
O que é LangChain
LangChain é um framework projetado para a construção de aplicações baseadas em modelos de linguagem (LLMs). Ele se concentra na componibilidade, permitindo que desenvolvedores criem aplicações sensíveis ao contexto e capazes de raciocinar com base no contexto fornecido. O framework é composto por vários componentes:
1. **Bibliotecas LangChain**: Incluem bibliotecas Python e JavaScript, que contêm interfaces e integrações para vários componentes, um tempo de execução básico para combinar componentes em cadeias e agentes, e implementações pré-construídas dessas cadeias e agentes.
2. **Modelos LangChain**: Uma coleção de arquiteturas de referência implantáveis para várias tarefas.
3. **LangServe**: Uma biblioteca para implantar cadeias LangChain como uma API REST.
4. **LangSmith**: Uma plataforma de desenvolvedor unificada para criar, testar, avaliar e monitorar aplicativos LLM, integrando-se perfeitamente com o LangChain [[❞]](https://github.com/langchain-ai/langchain).
O LangChain permite o desenvolvimento de aplicações como geração aumentada de recuperação, análise de dados estruturados e chatbots. Ele fornece documentação e exemplos para esses casos de uso, auxiliando desenvolvedores na criação de uma ampla gama de aplicações [[❞]](https://github.com/langchain-ai/langchain).
Os principais benefícios do LangChain são suas ferramentas modulares e componíveis, além de integrações para trabalhar com LLMs e cadeias prontas para uso para realizar tarefas de nível superior. Esses recursos simplificam tanto o início de novos projetos quanto a personalização dos existentes [[❞]](https://github.com/langchain-ai/langchain).
Para orientação detalhada, a documentação do LangChain oferece insights sobre como começar, configurar o ambiente, interfaces, módulos, integrações, explicações de casos de uso e práticas recomendadas [[❞]](https://github.com/langchain-ai/langchain#:~:text=,com%E3%80%91%3A%20full%20API%20docs).
O que é LangSmith?
Cantinho de .Net Repo
https://github.com/icpmtech/opengpts
Lhama
LLaMA, ou Large Language Model Meta AI, é uma família de modelos de linguagem de última geração (LLMs) lançados pela Meta AI. Esses modelos fazem parte do compromisso da Meta com a ciência aberta e foram projetados para auxiliar pesquisadores no avanço do trabalho em IA. Os modelos LLaMA variam em tamanho, incluindo versões com 7, 13, 33 e 65 bilhões de parâmetros. Notavelmente, o modelo de 13 bilhões de parâmetros demonstrou desempenho na maioria dos benchmarks de PLN que excede o do GPT-3, muito maior, que possui 175 bilhões de parâmetros.
Uma variante específica, o Code Llama, desenvolvido sobre o Llama 2, é um modelo de linguagem amplo capaz de gerar código e linguagem natural sobre código a partir de prompts de código e de linguagem natural. Está disponível para uso em pesquisa e comercial e vem em três modelos: Code Llama (o modelo de código fundamental) e Codel Llama (especializado para Python).
A Meta AI disponibilizou o LLaMA sob uma licença não comercial, visando principalmente pesquisadores e entidades afiliadas ao governo, à sociedade civil e à academia [[❞]](https://ai.meta.com/blog/large-language-model-llama-meta-ai/) [[❞]](https://ai.meta.com/blog/code-llama-large-language-model-coding/#:~:text=Code%20Llama%20is%20a%20state,Python%20specialized%20for) [[❞]](https://en.wikipedia.org/wiki/LLaMA) [[❞]]( https://www.reuters.com/technology/meta-launch-ai-language-model-llama-2023-02-24/#:~:text=Meta%27s%20LLaMA%2C%20short%20for%20Large,academia%2C%20it%20said%20in ).
Como configurar no ambiente local
A configuração do LLaMA (Large Language Model Meta AI) em uma máquina local envolve várias etapas, incluindo o download do modelo, a verificação dos requisitos de hardware e software necessários e a configuração do ambiente. Aqui está um resumo geral do processo:
1. **Requisitos de hardware**:
- Uma CPU potente e uma GPU de ponta são recomendadas para executar grandes modelos de linguagem com eficiência.
- RAM e espaço de armazenamento adequados para lidar com o tamanho e os cálculos do modelo.
2. **Requisitos de software**:
- Python: Instale a versão mais recente do Python.
- PyTorch: O LLaMA provavelmente foi criado no PyTorch, então instale a versão apropriada do PyTorch que seja compatível com seu sistema.
3. **Baixe o LLaMA**:
- Acesse o site oficial da Meta AI ou o repositório do GitHub para baixar o modelo LLaMA. Certifique-se de baixar a versão que melhor se adapta às suas capacidades computacionais (parâmetros 7B, 13B, 33B ou 65B).
- Esteja ciente do contrato de licença e das restrições de uso, especialmente para fins não comerciais.
4. **Configuração do ambiente**:
- Crie um ambiente virtual Python para gerenciar dependências.
- Instale bibliotecas e dependências necessárias, como NumPy, Transformers (se usado) e quaisquer outros pacotes necessários.
5. **Carregue o modelo**:
- Escreva um script Python ou use um ambiente Python interativo (como o Jupyter Notebook) para carregar o modelo LLaMA.
- Use as funções de carregamento apropriadas e especifique o caminho do arquivo do modelo.
6. **Testando o modelo**:
- Depois que o modelo for carregado, execute algumas consultas de teste para garantir que ele esteja funcionando corretamente.
- Você pode começar com instruções simples e gradualmente passar para outras mais complexas.
7. **Otimizações e ajustes**:
- Dependendo do seu hardware, pode ser necessário otimizar o modelo para melhor desempenho.
- Isso pode incluir o ajuste de tamanhos de lote, o uso de computação de precisão mista ou a distribuição da carga de trabalho entre várias GPUs, se disponível.
8. **Documentação e suporte da comunidade**:
- Consulte a documentação oficial fornecida pela Meta AI para obter instruções específicas e práticas recomendadas.
- Considere interagir com a comunidade por meio de fóruns ou do GitHub para obter dicas e solução de problemas.
9. **Atualizações regulares**:
- Fique de olho nas atualizações ou patches lançados pela Meta AI e atualize sua configuração local conforme necessário.
10. **Conformidade com as Diretrizes Legais e Éticas**:
- Certifique-se de que seu uso do LLaMA esteja de acordo com as diretrizes fornecidas e seja eticamente correto.
Lembre-se de que esta é uma visão geral de alto nível e as etapas específicas podem variar de acordo com a versão exata do LLaMA que você está usando e seu ambiente local. Consulte sempre a documentação oficial para obter instruções mais precisas e detalhadas.
Obtendo os modelos
- Acesse o formulário de download do Llama e aceite nossa Licença.
- Depois que sua solicitação for aprovada, você receberá um URL assinado por e-mail.
- Clone o repositório Llama 2 ( aqui ).
- Execute o script download.sh, passando a URL fornecida quando solicitado para iniciar o download.
a. Lembre-se de que os links expiram após 24 horas e uma certa quantidade de downloads. Se você começar a ver erros como 403: Proibido, você sempre pode solicitar um link novamente.
Hospedagem
Serviços Web da Amazon
A AWS oferece diversas maneiras de hospedar seus modelos Llama (SageMaker Jumpstart, EC2, Bedrock etc.). Neste documento, descreveremos as etapas para hospedar seus modelos usando o SageMaker Jumpstart e o Bedrock. Você pode consultar outras ofertas diretamente no site da AWS.
Base rochosa
Um serviço totalmente gerenciado que oferece uma seleção de modelos de base de alto desempenho, disponíveis via API, para criar aplicações de IA generativas, simplificando o desenvolvimento e mantendo a privacidade e a segurança. Você pode ler mais sobre o produto aqui e seguir as instruções para usar o Llama 2 com o Bedrock aqui .
Instância EC2
Para implantar modelos em instâncias EC2, você deve primeiro solicitar acesso ao modelo por meio do nosso formulário de download do Llama , Hugging Face ou Kaggle . Após obter este modelo, você pode implantá-lo em uma imagem de Deep Learning AMI com Pytorch e Cuda instalados ou criar sua própria instância EC2 com GPUs e instalar todas as dependências necessárias. Para obter instruções detalhadas sobre como configurar sua imagem de Deep Learning AMI, consulte aqui ou para configurar sua própria instância EC2 aqui .
SageMaker JumpStart
O Amazon SageMaker permite que profissionais de ML criem, treinem e implantem modelos de machine learning para qualquer caso de uso com infraestrutura, ferramentas e fluxos de trabalho totalmente gerenciados. Com o SageMaker JumpStart, os profissionais de ML podem escolher entre uma ampla seleção de modelos básicos disponíveis publicamente e implantá-los em instâncias do SageMaker para treinamento e implantação de modelos. Você pode ler mais sobre isso aqui .
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