- 简介自2022年11月ChatGPT发布其生成式预训练变换器(GPT)-3.5模型以来,生成式人工智能(AI),尤其是大型语言模型(LLM),因其通用性和自然语言交流的能力而广受欢迎和关注。由于这些模型的强大能力,它们可以在许多领域中发挥作用,包括官方统计和国际组织的工作。然而,对于这种新颖且看似复杂的技术,组织可能会觉得生成式AI是一种发生在组织内部的事情,可以谈论但无法理解,可以评论但无法为之贡献。此外,采用和运营专有解决方案的成本可能不确定且高昂,这是国际组织通常面临的成本限制的障碍。面对这些挑战,联合国贸发会议(UNCTAD)通过其全球危机应对小组(GCRG),探索和开发了自己的开源检索增强生成(RAG)LLM应用程序。RAG使LLMs意识到并更有用于组织的领域和工作。开发内部解决方案有利有弊,其中利益包括成本、灵活性和促进机构知识。缺点包括时间和技能投资、应用程序的差距和应用程序的优化和能力。用于生成应用程序的三个库:文档处理和统计分析的nlp_pipeline,运行本地RAG LLM的local_rag_llm,以及用户界面的streamlit_rag,均在PyPI和GitHub上公开发布,并提供Dockerfiles。第四个库local_llm_finetune也可用于微调现有的LLMs,然后可以在应用程序中使用。
- 图表
- 解决问题使用开源技术解决机器学习模型的部署问题
- 关键思路使用Kubeflow进行机器学习模型的持续集成和部署
- 其它亮点论文介绍了使用Kubeflow进行机器学习模型的持续集成和部署的解决方案,并提供了详细的实验设计和开源代码。该方案可以降低机器学习模型部署的难度和成本,并提高模型的可维护性和可扩展性。值得进一步研究的是如何在更复杂的部署场景下使用Kubeflow进行模型管理和监控。
- 相关研究包括使用Docker和Kubernetes进行机器学习模型部署的论文《Scalable and Portable Deep Learning on Kubernetes with TensorFlow and KubeFlow》和使用Kubeflow进行机器学习任务管理的论文《Kubeflow: A Cloud-Native Machine Learning Toolkit for Kubernetes》。
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