Scikit-LLM 與 LLMOps 企業級大語言模型實踐

– 10 分鐘閱讀

當今商業環境中，大語言模型（LLMs）已成為企業提升競爭力的關鍵技術。本文將深入探討如何利用 Scikit-LLM 和 LLMOps 在企業中有效實踐大語言模型應用。從 Scikit-LLM 的安裝與環境設定開始，逐步介紹零射擊分類別、多標籤分類別、文字向量化和文字摘要等核心功能，引導讀者瞭解如何運用這些技術處理實際業務問題。接著，文章將探討企業級 LLM 的佈署與管理，包含私有通用 LLM API 的設計策略、上下文學習的實施步驟，以及構建完整技術架構的關鍵要素。此外，文章也將分析企業在實際應用 LLMs 時可能遇到的挑戰，例如資源限制、資料品質和安全隱患，並提供相應的解決方案和最佳實踐。最後，文章將介紹如何利用 OpenAI API 和 Azure OpenAI 服務，協助企業更好地整合和應用大語言模型，實作數位轉型和業務創新。

利用 Scikit-LLM 實施大語言模型

安裝 Scikit-LLM 與設定

在開始實施大語言模型（LLMs）之前，首先需要安裝 Scikit-LLM 並進行基本設定。Scikit-LLM 是一個強大的工具，能夠幫助我們快速佈署和管理 LLMs。以下是安裝和設定的步驟：

  1. 安裝 Scikit-LLM： 使用 pip 安裝 Scikit-LLM，這是最簡單的方法。開啟終端機並輸入以下命令：

    pip install scikit-llm

  2. 設定環境： 安裝完成後，需要進行一些基本的環境設定。這包括設定 API 金鑰、組態檔案等。具體步驟如下：

    • 取得 API 金鑰：從 OpenAI 或其他提供商處取得 API 金鑰。
    • 組態環境變數：將 API 金鑰設定為環境變數，以便在程式碼中使用。

零射擊 GPT 分類別器

零射擊學習（Zero-Shot Learning）是一種不需要標註資料的分類別方法。它利用預訓練的語言模型來進行分類別，無需額外的訓練資料。以下是如何實施零射擊 GPT 分類別器的步驟：

  1. 匯入必要的函式庫：

    from sklearn_llm import ZeroShotGPTClassifier

  2. 初始化分類別器：

    classifier = ZeroShotGPTClassifier(api_key='your_openai_api_key')

  3. 進行分類別：

    text = "這是一段待分類別的文字"
labels = ["標籤1", "標籤2", "標籤3"]
result = classifier.predict(text, labels)
print(result)

多標籤零射擊文字分類別

在某些情況下，我們可能需要對文字進行多標籤分類別。零射擊學習也可以應用於多標籤分類別。以下是實施步驟：

  1. 匯入必要的函式庫：

    from sklearn_llm import MultiLabelZeroShotGPTClassifier

  2. 初始化分類別器：

    classifier = MultiLabelZeroShotGPTClassifier(api_key='your_openai_api_key')

  3. 進行多標籤分類別：

    text = "這是一段待分類別的文字"
labels = ["標籤1", "標籤2", "標籤3"]
result = classifier.predict(text, labels)
print(result)

文字向量化

文字向量化是將文字轉換為數值向量的過程，這對於許多自然語言處理任務都是必需的。以下是如何使用 Scikit-LLM 進行文字向量化的步驟：

  1. 匯入必要的函式庫：

    from sklearn_llm import TextVectorizer

  2. 初始化向量化器：

    vectorizer = TextVectorizer(api_key='your_openai_api_key')

  3. 進行向量化：

    text = "這是一段待向量化的文字"
vector = vectorizer.transform([text])
print(vector)

文字摘要

文字摘要是將長文字壓縮成短小精悍的摘要的過程。這在資訊過載的時代尤為重要。以下是如何使用 Scikit-LLM 進行文字摘要的步驟：

  1. 匯入必要的函式庫：

    from sklearn_llm import TextSummarizer

  2. 初始化摘要器：

    summarizer = TextSummarizer(api_key='your_openai_api_key')

  3. 進行摘要：

    text = "這是一段待摘要的長文字"
summary = summarizer.summarize(text)
print(summary)
看圖說話：

此圖示展示了利用 Scikit-LLM 實施大語言模型的完整流程。從安裝 Scikit-LLM 和設定環境開始，接著取得 API 金鑰並組態環境變數。然後，我們可以實施零射擊 GPT 分類別器和多標籤零射擊分類別，進行文字向量化和文字摘要，最終得出結論。每一步都建立在前一步的基礎上，形成一個完整的工作流程。

大語言模型在企業中的應用與 LLMOps

私有通用 LLM API

在企業中佈署大語言模型（LLMs）時，私有通用 LLM API 是一個關鍵技術。它允許企業在內部系統中使用 LLMs，而不依賴於外部服務。以下是設計策略：

  1. 設計策略：

    • 安全性：確保 API 的安全性，防止未經授權的存取。
    • 可擴充套件性：設計 API 以便能夠處理大量請求。
    • 靈活性：支援多種 LLM 模型和應用場景。

  2. 實施步驟：

    • 選擇合適的 LLM 模型：根據企業需求選擇合適的 LLM 模型。
    • 構建 API 框架：使用現有的 API 框架或自行構建。
    • 測試和佈署：進行全面測試並佈署到生產環境。

上下文學習

上下文學習（In-Context Learning）是一種利用上下文資訊來提高模型效能的方法。它特別適用於企業中的特定應用場景。以下是實施步驟：

  1. 資料預處理/嵌入：

    • 資料清洗：去除噪音和無關資料。
    • 特徵嵌入：將文字轉換為數值向量。

  2. 提示構建/檢索：

    • 提示設計：設計有效的提示來引導模型。
    • 提示檢索：從歷史資料中檢索相關提示。

  3. 微調：

    • 微調模型：根據企業特定需求微調模型引數。
    • 評估效果：進行評估並根據結果進行調整。

技術架構

為了支援企業中的 LLM 應用，需要一個完整的技術架構。以下是技術架構的主要組成部分：

  1. 技術堆積疊：

    • 前端技術：React、Vue.js 等。
    • 後端技術：Django、Flask 等。
    • 資料函式庫：MySQL、PostgreSQL 等。

  2. Gen AI/LLM 測試床：

    • 測試環境：構建測試環境來評估模型效能。
    • 自動化測試：使用自動化工具進行測試。

  3. 資料來源：

    • 內部資料：企業內部生成的資料。
    • 外部資料：從外部來源取得的資料。

  4. 資料處理：

    • 資料清洗：去除噪音和無關資料。
    • 特徵工程：提取有用特徵。
  flowchart TD
    A[開始] --> B[設計私有通用 LLM API]
    B --> C[實施上下文學習]
    C --> D[構建技術架構]
    D --> E[選擇技術堆積疊]
    E --> F[構建 Gen AI/LLM 測試床]
    F --> G[取得資料來源]
    G --> H[進行資料處理]
    H --> I[結論]

看圖說話：

此圖示展示了在企業中應用大語言模型（LLMs）的完整流程。從設計私有通用 LLM API 開始，接著實施上下文學習，構建技術架構，選擇技術堆積疊，構建 Gen AI/LLM 測試床，取得資料來源並進行資料處理，最終得出結論。每一步都建立在前一步的基礎上，形成一個完整的工作流程。

資料來源與處理

在企業中應用 LLMs 時，資料來源和處理是至關重要的一環。以下是詳細步驟：

  1. 內部資料收集：

    • 日誌資料：從系統日誌中提取有用資訊。
    • 使用者反饋：收集使用者反饋資料。

  2. 外部資料收集：

    • 公共資料集：從公開資料集中取得相關資料。
    • 第三方 API：使用第三方 API 取得外部資料。

  3. 資料清洗與預處理：

    • 去除噪音：清除無關和重複的資料。
    • 特徵提取：提取有用特徵並進行嵌入。

  4. 資料儲存與管理：

    • 資料函式庫設計：設計高效的資料函式庫結構。
    • 資料備份與還原：確保資料安全性。

企業大語言模型的嵌入應用

向量資料函式庫：加速企業大語言模型的語義搜尋

在現代企業環境中，大語言模型（LLMs）的應用已經成為提升語言處理能力的重要工具。向量資料函式庫在這一過程中扮演著關鍵角色，它們能夠透過語義搜尋技術，顯著提升LLMs的效能和準確性。向量資料函式庫透過將文字轉換為高維向量，能夠更精確地捕捉語義資訊，從而實作更高效的資訊檢索和處理。

向量資料函式庫的核心技術是嵌入（embeddings），這是一種將文字轉換為數值向量的方法。這些向量能夠在高維空間中表示文字的語義資訊，從而使得語義搜尋變得可能。例如，當我們需要查詢與某個特定主題相關的文字時，向量資料函式庫可以透過計算向量之間的距離，快速找到最相關的文字。

此圖示

  flowchart TD
    A[文字輸入] --> B[嵌入轉換]
    B --> C[向量儲存]
    C --> D[語義搜尋]
    D --> E[結果輸出]

看圖說話：

此圖示展示了向量資料函式庫在語義搜尋中的工作流程。首先，文字輸入經過嵌入轉換，將其轉換為高維向量。這些向量隨後儲存在向量資料函式庫中，並在需要進行語義搜尋時，透過計算向量之間的距離，快速找到最相關的文字。最終，搜尋結果被輸出給使用者。

LLM API：提升企業語言處理能力

LLM API（應用程式介面）是企業提升語言處理能力的重要工具。透過LLM API，企業可以輕鬆整合大語言模型，實作自動化的自然語言處理任務。這些API提供了豐富的功能，包括文字生成、情感分析、機器翻譯等，能夠顯著提升企業的語言處理效能。

LLM API的核心優勢在於其靈活性和可擴充套件性。企業可以根據自身需求，選擇不同的LLM API來實作特定的語言處理任務。例如，某些API專注於文字生成，能夠自動生成高品質的文字內容；而另一些API則專注於情感分析，能夠精確地分析文字中的情感傾向。

此圖示

  flowchart TD
    A[API請求] --> B[LLM處理]
    B --> C[結果傳回]
    C --> D[應用程式]

看圖說話：

此圖示展示了LLM API在企業語言處理中的應用流程。首先，應用程式發出API請求，這些請求被送往LLM進行處理。LLM根據請求內容進行相應的語言處理任務，並將結果傳回給應用程式。最終，應用程式根據傳回的結果進行進一步操作。

LLMOps：大語言模型營運管理

LLMOps 是什麼？

LLMOps（Large Language Model Operations）是指標對大語言模型進行營運管理的一系列技術和方法。它涵蓋了從模型訓練、佈署到監控和最佳化的全過程。LLMOps的目標是確保大語言模型在實際應用中能夠穩定執行並持續提供高品質的服務。

LLMOps 的必要性

隨著大語言模型在各行各業中的廣泛應用，其營運管理變得越來越重要。LLMOps能夠幫助企業更好地管理和最佳化大語言模型，從而提升其應用效能和可靠性。例如，透過LLMOps，企業可以實時監控模型的執行狀態，及時發現和解決潛在問題，確保模型的穩定性和可靠性。

LLMOps 平臺

LLMOps平臺是一種專門用於管理和最佳化大語言模型的工具。它提供了豐富的功能，包括模型訓練、佈署、監控和最佳化等。透過LLMOps平臺，企業可以更高效地管理大語言模型，從而提升其應用效能和可靠性。

技術元件

LLMOps涉及多個技術元件，包括模型訓練、佈署、監控和最佳化等。這些元件共同作用，確保大語言模型在實際應用中能夠穩定執行並持續提供高品質的服務。

監控生成式AI模型

監控生成式AI模型是LLMOps中的一個重要環節。透過監控，企業可以實時瞭解模型的執行狀態，及時發現和解決潛在問題。例如，監控系統可以檢測到模型輸出的異常情況，並及時通知相關人員進行處理。

自有生成式AI模型

自有生成式AI模型是指企業自行開發和擁有的生成式AI模型。這些模型通常具有更高的靈活性和可定製性，能夠更好地滿足企業的特定需求。然而，自有生成式AI模型也需要更多的資源和技術支援來進行訓練和最佳化。

開源生成式AI模型

開源生成式AI模型是指那些具有允許使用許可證的生成式AI模型。這些模型通常具有較高的透明度和社群支援，能夠幫助企業更快速地上手和應用。然而，開源生成式AI模型也可能存在一些限制和風險，需要企業進行充分評估和管理。

模型選擇試驗場

在選擇大語言模型時，企業通常需要進行多次試驗和比較。這些試驗場提供了一個平臺，讓企業可以在不同條件下測試不同的大語言模型，從而選擇最適合自己的模型。

評估指標

評估指標是衡量大語言模型效能的一組標準。這些指標通常包括準確率、召回率、F1分數等。透過這些指標，企業可以更客觀地評估大語言模型的效能，從而做出更明智的選擇。

驗證LLM輸出

驗證LLM輸出是確保大語言模型輸出品質的一個重要步驟。透過驗證，企業可以檢查LLM輸出是否符合預期要求，並及時發現和修正潛在問題。

佈署LLMs時遇到的挑戰

佈署大語言模型時，企業可能會遇到多種挑戰。例如，資源限制可能會影響模型的訓練和執行效能，資料品質問題可能會導致模型輸出不準確，安全隱患也需要特別注意。

實施策略

使用OpenAI API與Python

OpenAI API提供了一個強大的工具來整合大語言模型。透過Python程式語言，開發者可以輕鬆地呼叫OpenAI API，實作各種自然語言處理任務。

利用Azure OpenAI服務

Azure OpenAI服務是微軟提供的一個雲端平臺，它結合了OpenAI的強大能力與Azure的雲端計算資源，能夠提供更高效、更可靠的大語言模型服務。

從企業數位轉型與智慧化升級的宏觀視角來看，匯入大語言模型（LLM）及其維運管理（LLMOps）已成為不可逆的趨勢。本文深入剖析了 Scikit-LLM 的實踐應用、企業內部 LLM API 的設計策略、上下文學習的精髓、以及構建 LLM 技術架構的關鍵環節，並揭示了向量資料函式庫如何賦能語義搜尋，LLM API 如何提升企業語言處理能力。分析LLMOps 的核心價值與實施挑戰，特別是模型監控、自建與開源模型的取捨、以及模型選擇與評估的關鍵指標，都為企業提供了清晰的實踐。

然而，LLM 的落地並非一蹴而就。企業需正視資源限制、資料品質與安全隱患等潛在挑戰。OpenAI API 與 Python 的結合，以及 Azure OpenAI 服務的加持，為企業提供了高效的技術路徑。但更重要的是，企業需要構建一個涵蓋資料採集、處理、模型訓練、佈署、監控和持續最佳化的完整 LLMOps 體系。唯有如此，才能將 LLM 的潛力充分釋放，真正驅動業務價值的提升。玄貓認為，LLMOps 將成為未來企業數位化轉型的核心競爭力，值得及早佈局並深入探索。

玄貓

玄貓

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。