它还支持 RAG 应用程序跟踪以及

[Habib01]

4. 不懒惰的人工智能
Unsloth AI是一个用于微调和访问大型语言模型的 Python 框架。它提供简单的 API，并且性能比 Transformer 快 2 倍。

它基于 Transformers 库构建，集成了其他工具，可以简化资源有限的大型 突尼斯电话数据 语言模型的微调。 Unsloth 的一个突出功能是能够仅用一行代码以 vLLM 和 GGUF 兼容格式保存模型，无需安装和配置诸如 之类的库llama.cpp，因为它会为您处理一切。

Unsloth 推理代码

不懒惰的推理代码。图片来源：推理|不懒惰的文档

实验监控
在训练过程中跟踪和评估模型的性能并比较结果。

5. 权重和偏差
权重和偏差允许您在微调期间和之后跟踪模型性能，以评估其有效性。 LLM 监控和调试。

该平台与各种框架和工具无缝集成，例如 Transformers、LangChain、PyTorch 和 Keras。使用权重和偏差的一个关键优势是其高度可定制的仪表板，它允许您创建模型评估报告并比较不同的模型版本。

按照教程机器学习实验：权重和偏差简介 ，了解如何使用权重和偏差构建、记录和分析机器学习实验。

LLM模型指标的权重和偏差

LLM 模型指标。图片来源：wandb.ai

法学硕士整合
将 LLM 与外部数据库、私人数据库和网络搜索集成。您甚至可以使用这些框架构建整个人工智能应用程序并为其提供服务。简而言之，这些工具是创建可部署在云中的复杂的基于 LLM 的应用程序的关键。

6. 朗链
LangChain是一种使用法学硕士创建人工智能应用程序的流行工具。只需几行代码，您就可以直接在 Jupyter Notebook 中开发上下文感知的 RAG 聊天机器人。

LangChain现在提供完整的LLM生态系统：