L'ottimizzazione dell'orchestrazione di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) è fondamentale per migliorare le prestazioni e mantenere sotto controllo il consumo delle risorse. Per valutare empiricamente gli approcci di orchestrazione, abbiamo eseguito una serie di test e confronti.
Che cosa è l'orchestrazione LLM?
L'orchestrazione LLM (Large Language Model) riguarda la gestione e l'integrazione di più modelli linguistici per svolgere in modo efficace compiti complessi. L’obiettivo principale è garantire uno scambio fluido tra modelli diversi, workflow, fonti di dati e pipeline di elaborazione, ottimizzando il sistema complessivo. Le aziende sfruttano l’orchestrazione LLM per compiti come la generazione linguistica avanzata, la traduzione automatica, l'assistenza decisionale e i chatbot.
Nonostante questi modelli dispongano di ottime competenze di base, hanno comunque limiti in ambiti come l’apprendimento in tempo reale, l’archiviazione contestuale e la soluzione di problemi a più fasi. Inoltre, la gestione di diversi modelli LLM da API dedicate di vari provider aumenta la complessità dell’orchestrazione.
Frammento e gateway per LLM
I framework e i gateway all’orchestrazione LLM sono utili per gestire queste complessità, semplificando l’ingegnerizzazione degli prompt, le interazioni API, il recupero di dati, la gestione dello stato e le pipeline di lavoro. Questi strumenti permettono ai modelli linguistici di collaborare più efficacemente, migliorando la capacità di fornire output accurati e contestuali.
Gli strumenti di orchestrazione LLM possono gestire, coordinare e ottimizzare l’uso dei modelli linguistici in diverse applicazioni. Un sistema di orchestrazione LLM consente l'integrazione con diversi componenti KI, facilita l'ingegnerizzazione degli prompt, gestisce workflow e migliora la monitorizzazione delle prestazioni.
Applicazioni principali
I framework di orchestrazione LLM sono particolarmente utili per applicazioni basate su sistemi multi-agente, generazione di testo rafforzata dal recupero (RAG), intelligenza artificiale conversazionale e decision-making autonomo.
Categorie di strumenti di orchestrazione LLM
Gli strumenti di orchestrazione LLM sono suddivisi in due categorie principali: i gateways aziendali e i framework per sviluppatori. I gateways centralizzano l'accesso agli LLM, impongono criteri di sicurezza, assicurano conformità e monitorano l'uso. Sono ideali per organizzazioni che necessitano di implementazioni scalabili, controllate e conformi.
Questo articolo presenta una lista completa di strumenti per l’orchestrazione LLM, suddivisi in base alla funzionalità: gateways e framework sviluppati per aziende e strumenti orientati ai programmatori.
Gateway per l’orchestrazione LLM
I gateway aziendali per LLM rappresentano soluzioni di alto valore per il controllo e la distribuzione ottimizzata di modelli linguistici, offrendo funzionalità avanzate per la gestione API, la sicurezza, e il monitoraggio. Di seguito è riportata una lista (in ordine alfabetico), comprensiva di breve descrizione e funzioni salienti.
1. Bifrost: Un gateway KI che consente l’accesso a più di 15 fornitori di LLM attraverso una API unificata compatibile con OpenAI. Bifrost supporta failover automatico, bilanciamento del carico e gestione di criteri centralizzati di governance.
- Funzionalità unica: integra il protocollo Model Context (MCP) che supporta lo streaming, il monitoraggio su base di plug-in e le analisi per modelli LLM multi-provider.
2. Kong AI Gateway: Un gateway semantico KI che centralizza e protegge il traffico LLM, integrando, gestendo e sorvegliando diversi modelli di intelligenza artificiale per soddisfare criteri di conformità.
- Funzionalità unica: Sicurezza semantica degli prompt, incluso sanzionamento di informazioni sensibili (PII) con modelli semplificati avanzati.
3. LiteLLM: Offre un accesso unificato a diversi modelli LLM, con un server proxy (gateway LLM) e un SDK in Python per la gestione centralizzata e l'osservabilità.
- Funzionalità unica: integrazione del SDK in Python per la gestione programmabile degli LLM e l'osservabilità, permettendo agli sviluppatori di integrare controlli centrali direttamente nel codice.
4. Portkey AI: Un portale di orchestrazione KI che collega i programmatori a una varietà di modelli LLM offrendo redirect programmabile, failover, monitoraggio dei costi e funzionalità di deployment per team tecnici.
- Funzionalità unica: Supporto multi-modale LLM inclusi testi, immagini, audio e modelli di visione con funzioni di personalizzazione avanzata che migliorano la coerenza degli output.
Framework per sviluppatori - Orchestrazione LLM
Questi strumenti sono dedicati agli ingegneri e aos sviluppatori che hanno bisogno di controllo totale sulle pipeline LLM. Offrono librerie, API e moduli per unirsi diversi modelli LLM, gestire i prompt e implementare interazioni intermodello. Segue l’elenco completo (ordine alfabetico) con dettagli e rispettive stelle su GitHub.
1. Agency Swarm: Un framework scalabile per sistemi multi-agente, progettato per creare ambienti di KI distribuiti.
2. AutoGen: Framework open source sviluppato da Microsoft per agevolare l’automatizzazione delle attività KI attraverso agenti conversazionali.
3. crewAI: Un framework open source su base LangChain, con agenti KI che svolgono collaborativamente compiti definiti, in modo strutturato.
4. Haystack: Framework open source in Python, per la costruzione di pipeline di intelligenza artificiale modulari, supportando applicazioni per query e recupero di informazioni.
5. IBM watsonx orchestrate: Framework proprietario IBM basato su elaborazione linguistica naturale (NLP), per automatizzare i flussi operazionali aziendali.
6. LangChain: Framework open source in Python per costruire applicazioni LLM con enfasi nella gestione degli strumenti e nell’orchestrazione multi-agente.
7. LlamaIndex: Framework open source progettato per integrare e gestire il recupero dati in applicazioni LLM avanzate.
8. LOFT: Creato da Master of Code Global, framework di orchestrazione LLM per ottimizzare le interazioni con clienti basate sull’IA. Utilizza una struttura a code per gestire contemporaneamente molteplici richieste.
9. Microchain: Framework open source leggero per lo sviluppo LLM, noto per la semplicità d’uso ma non più mantenuto attivamente.
10. Orq:
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