What is LazyLLM?
LazyLLM은 다중 에이전트 LLM(대규모 언어 모델) 애플리케이션을 구축하기 위한 로우 코드 개발 도구입니다. 개발자가 매우 저렴한 비용으로 복잡한 AI 애플리케이션을 만들 수 있도록 지원하며, 지속적인 반복적 최적화를 가능하게 합니다. LazyLLM은 애플리케이션 구축을 위한 편리한 워크플로우를 제공하며, 애플리케이션 개발 프로세스의 다양한 단계에 대한 수많은 표준 프로세스와 도구를 제공합니다.
LazyLLM 기반 AI 애플리케이션 개발 프로세스는 프로토타입 구축 -> 데이터 피드백 -> 반복적 최적화 워크플로우를 따릅니다. 즉, LazyLLM을 사용하여 프로토타입 애플리케이션을 빠르게 구축한 다음, 작업별 데이터를 사용하여 잘못된 사례를 분석하고, 애플리케이션의 중요한 단계에서 알고리즘을 반복하고 모델을 미세 조정하여 전반적인 성능을 점진적으로 향상시킬 수 있습니다.
기능
- 편리한 AI 애플리케이션 조립 프로세스: 대규모 모델에 익숙하지 않더라도, 내장된 데이터 흐름과 기능 모듈을 사용하여 레고 블록처럼 여러 에이전트를 사용하여 AI 애플리케이션을 쉽게 조립할 수 있습니다.
- 복잡한 애플리케이션의 원클릭 배포: 모든 모듈을 한 번의 클릭으로 배포할 수 있는 기능을 제공합니다. 특히 POC(Proof of Concept) 단계에서 LazyLLM은 경량 게이트웨이 메커니즘을 통해 다중 에이전트 애플리케이션의 배포 프로세스를 간소화하여 각 서브 모듈 서비스(예: LLM, 임베딩 등)를 순차적으로 시작하고 URL을 구성해야 하는 문제를 해결하여 전체 프로세스를 더욱 원활하고 효율적으로 만듭니다. 애플리케이션 릴리스 단계에서 LazyLLM은 이미지를 한 번의 클릭으로 패키징할 수 있는 기능을 제공하여 Kubernetes의 게이트웨이, 부하 분산 및 내결함성 기능을 쉽게 활용할 수 있습니다.
- 크로스 플랫폼 호환성: 코드를 수정하지 않고도 한 번의 클릭으로 IaaS 플랫폼을 전환할 수 있으며, 베어 메탈 서버, 개발 머신, Slurm 클러스터, 퍼블릭 클라우드 등과 호환됩니다. 이를 통해 개발된 애플리케이션을 다른 IaaS 플랫폼으로 원활하게 마이그레이션할 수 있으므로 코드 수정 작업량이 크게 줄어듭니다.
- 그리드 검색 매개변수 최적화 지원: 사용자 구성에 따라 다른 기본 모델, 검색 전략 및 미세 조정 매개변수를 자동으로 시도하여 애플리케이션을 평가하고 최적화합니다. 이를 통해 애플리케이션 코드에 대한 광범위한 침투적 수정 없이 하이퍼 매개변수 튜닝을 효율적으로 수행하여 사용자가 최상의 구성을 빠르게 찾을 수 있도록 지원합니다.
- 효율적인 모델 미세 조정: 애플리케이션 내에서 모델을 미세 조정하여 애플리케이션 성능을 지속적으로 향상시킬 수 있습니다. 미세 조정 시나리오에 따라 최상의 미세 조정 프레임워크와 모델 분할 전략을 자동으로 선택합니다. 이를 통해 모델 반복 유지 관리가 간소화될 뿐만 아니라 알고리즘 연구자가 지루한 엔지니어링 작업을 처리하지 않고 알고리즘 및 데이터 반복에 더 집중할 수 있습니다.
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LazyLLM was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2024-07-02.
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