hacktricks/todo/test-llms.md

Test LLMs

Run & train models locally

Hugging Face Transformers

Hugging Face Transformers je jedna od najpopularnijih open-source biblioteka za korišćenje, obučavanje i implementaciju LLM-ova kao što su GPT, BERT i mnogi drugi. Pruža sveobuhvatan ekosistem koji uključuje unapred obučene modele, skupove podataka i besprekornu integraciju sa Hugging Face Hub-om za fino podešavanje i implementaciju.

LangChain

LangChain je okvir dizajniran za izgradnju aplikacija sa LLM-ovima. Omogućava programerima da povežu jezičke modele sa spoljnim izvorima podataka, API-ima i bazama podataka. LangChain pruža alate za napredno inženjerstvo upita, upravljanje istorijom razgovora i integraciju LLM-ova u složene radne tokove.

LitGPT

LitGPT je projekat koji je razvila Lightning AI i koji koristi Lightning okvir za olakšavanje obučavanja, fino podešavanja i implementacije modela zasnovanih na GPT-u. Besprekorno se integriše sa drugim alatima Lightning AI, pružajući optimizovane radne tokove za upravljanje velikim jezičkim modelima sa poboljšanim performansama i skalabilnošću.

LitServe

Opis:
LitServe je alat za implementaciju iz Lightning AI dizajniran za brzo i efikasno implementiranje AI modela. Pojednostavljuje integraciju LLM-ova u aplikacije u realnom vremenu pružajući skalabilne i optimizovane mogućnosti usluge.

Axolotl

Axolotl je platforma zasnovana na oblaku dizajnirana za pojednostavljenje implementacije, skaliranja i upravljanja AI modelima, uključujući LLM-ove. Pruža funkcije kao što su automatsko skaliranje, praćenje i integracija sa raznim cloud uslugama, olakšavajući implementaciju modela u produkcionim okruženjima bez opsežnog upravljanja infrastrukturom.

Try models online

Hugging Face

Hugging Face je vodeća platforma i zajednica za mašinsko učenje, posebno poznata po svom radu u obradi prirodnog jezika (NLP). Pruža alate, biblioteke i resurse koji olakšavaju razvoj, deljenje i implementaciju modela mašinskog učenja.
Nudi nekoliko sekcija kao što su:

• Models: Ogroman repozitorij unapred obučenih modela mašinskog učenja gde korisnici mogu pretraživati, preuzimati i integrisati modele za razne zadatke kao što su generisanje teksta, prevođenje, prepoznavanje slika i još mnogo toga.
• Datasets: Sveobuhvatna kolekcija skupova podataka korišćenih za obučavanje i evaluaciju modela. Olakšava lak pristup raznolikim izvorima podataka, omogućavajući korisnicima da pronađu i koriste podatke za svoje specifične projekte mašinskog učenja.
• Spaces: Platforma za hostovanje i deljenje interaktivnih aplikacija mašinskog učenja i demo verzija. Omogućava programerima da prikažu svoje modele u akciji, kreiraju korisnički prijateljske interfejse i sarađuju sa drugima deljenjem uživo demo verzija.

TensorFlow Hub & Kaggle

TensorFlow Hub je sveobuhvatan repozitorij ponovo upotrebljivih modula mašinskog učenja koje je razvio Google. Fokusira se na olakšavanje deljenja i implementacije modela mašinskog učenja, posebno onih izgrađenih sa TensorFlow-om.

• Modules: Ogromna kolekcija unapred obučenih modela i komponenti modela gde korisnici mogu pretraživati, preuzimati i integrisati module za zadatke kao što su klasifikacija slika, ugradnja teksta i još mnogo toga.
• Tutorials: Vodiči i primeri korak po korak koji pomažu korisnicima da razumeju kako da implementiraju i fino podešavaju modele koristeći TensorFlow Hub.
• Documentation: Sveobuhvatni vodiči i API reference koje pomažu programerima da efikasno koriste resurse repozitorijuma.

Replicate

Replicate je platforma koja omogućava programerima da pokreću modele mašinskog učenja u oblaku putem jednostavnog API-ja. Fokusira se na to da ML modeli budu lako dostupni i implementabilni bez potrebe za opsežnim postavljanjem infrastrukture.

• Models: Repozitorij modela mašinskog učenja koje je doprinela zajednica, gde korisnici mogu pretraživati, isprobavati i integrisati modele u svoje aplikacije uz minimalan trud.
• API Access: Jednostavni API-ji za pokretanje modela koji omogućavaju programerima da lako implementiraju i skaliraju modele unutar svojih aplikacija.