MLflow - منصة الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر للوكلاء، نماذج اللغة الكبيرة والنماذج

الوصف

MLflow هي أكبر منصة هندسة ذكاء اصطناعي مفتوحة المصدر مصممة للوكلاء، نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، ونماذج التعلم الآلي (ML). تمكّن الفرق من جميع الأحجام من تصحيح الأخطاء، تقييم، مراقبة، وتحسين تطبيقات الذكاء الاصطناعي ذات الجودة الإنتاجية مع إدارة التكاليف بفعالية والتحكم في الوصول إلى النماذج والبيانات.

مع أكثر من 30 مليون عملية تحميل شهريًا، تُعتبر MLflow موثوقة من قبل آلاف المنظمات لنشر الذكاء الاصطناعي بثقة في الإنتاج. تشمل مجموعة ميزاتها الشاملة مراقبة ذات جودة إنتاجية، تقييم، إدارة الطلبات، وتحسين، بالإضافة إلى بوابة ذكاء اصطناعي لإدارة التكاليف والوصول إلى النماذج. تدعم المنصة مجموعة واسعة من التكاملات، بما في ذلك OpenAI، Claude، Gemini، وLangChain، من بين آخرين.

تتيح قدرات المراقبة في MLflow للمستخدمين التقاط آثار كاملة لتطبيقات LLM والوكلاء، مما يوفر رؤى عميقة حول سلوكهم. مبنية على OpenTelemetry، تدعم أي مزود LLM وإطار عمل وكيل، مما يمكّن المستخدمين من مراقبة الجودة الإنتاجية، التكاليف، والسلامة بفعالية.

تتيح ميزات التقييم تقييمات منهجية، تتبع مقاييس الجودة على مر الزمن، وتحديد التراجعات قبل وصولها إلى الإنتاج. يمكن للمستخدمين الاختيار من بين أكثر من 50 مقياسًا مدمجًا وقضاة LLM أو تعريف مقاييسهم الخاصة من خلال واجهات برمجة التطبيقات المرنة. بالإضافة إلى ذلك، تكتشف MLflow تلقائيًا المشكلات في الآثار باستخدام تحليل مدعوم بالذكاء الاصطناعي عبر أبعاد مختلفة، بما في ذلك الدقة، الكمون، التنفيذ، الالتزام، الصلة، والسلامة.

لإدارة الطلبات، تتيح MLflow للمستخدمين إصدار، اختبار، ونشر الطلبات مع تتبع كامل للأصل. كما أنها تحسن الطلبات باستخدام خوارزميات متطورة لتعزيز الأداء. تبسط بوابة واجهة برمجة التطبيقات الموحدة التفاعلات مع جميع مزودي LLM، مما يدير حدود المعدل ويتحكم في التكاليف من خلال واجهة متوافقة مع OpenAI.

يسهل خادم وكيل MLflow نشر الوكلاء إلى الإنتاج بأمر واحد، موفرًا حل استضافة قائم على FastAPI مع تحقق تلقائي من الطلبات وتتبع مدمج. كمنصة مفتوحة المصدر بالكامل تحت رخصة Apache 2.0، فإن MLflow مجانية للاستخدام دون قفل من البائع، مما يجعلها متوافقة مع أي سحابة، إطار عمل، أو أداة. تم التحقق من جاهزيتها للإنتاج من خلال استخدامها على نطاق واسع من قبل شركات Fortune 500 والعديد من الفرق في جميع أنحاء العالم.

الميزات الأساسية لـ MLflow

• مفتوح المصدر

• جاهز للإنتاج

• المراقبة

• تقييم LLM الآلي

• إدارة الطلبات

• بوابة الذكاء الاصطناعي

• خادم الوكيل

• تكامل مع أكثر من 100 إطار عمل ذكاء اصطناعي

• جمع ملاحظات بشرية

• تتبع التكاليف

كيفية استخدام MLflow؟

1. 1

   التقاط الآثار: أضف كودًا بسيطًا لبدء التقاط الآثار، المقاييس، والمعلمات.

2. 2

   تشغيل الكود: نفذ كودك كالمعتاد أثناء استكشاف الآثار والمقاييس في واجهة MLflow.

3. 3

   نشر الوكلاء: استخدم أمرًا واحدًا لنشر الوكلاء إلى الإنتاج.

4. 4

   مراقبة التطبيقات: استخدم ميزات المراقبة لتتبع الجودة الإنتاجية والتكاليف.

حالات استخدام MLflow

• مراقبة تطبيقات الذكاء الاصطناعي
• تقييم LLM
• تحسين الطلبات
• نشر الوكلاء
• إدارة التكاليف

الأسئلة الشائعة من MLflow

• ما هو MLflow؟

  MLflow هي منصة ذكاء اصطناعي مفتوحة المصدر لإدارة وتحسين تطبيقات الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك الوكلاء وLLMs.

• هل MLflow مجانية للاستخدام؟

  نعم، MLflow مفتوحة المصدر 100% تحت رخصة Apache 2.0 ومجانية للاستخدام.

• ما أنواع التكاملات التي يدعمها MLflow؟

  يتكامل MLflow مع أكثر من 100 إطار عمل ذكاء اصطناعي، بما في ذلك OpenAI، LangChain، وPyTorch.

• كيف يساعد MLflow في المراقبة؟

  يلتقط MLflow آثارًا كاملة للتطبيقات، مما يوفر رؤى حول السلوك والأداء.

• هل يمكنني نشر الوكلاء باستخدام MLflow؟

  نعم، يتيح MLflow نشر الوكلاء بسهولة إلى الإنتاج بأمر واحد.

• ما هي بوابة الذكاء الاصطناعي في MLflow؟

  بوابة الذكاء الاصطناعي هي واجهة برمجة تطبيقات موحدة لإدارة الطلبات والتحكم في التكاليف عبر مزودي LLM.

• كيف يتعامل MLflow مع إدارة الطلبات؟

  يدعم MLflow إصدار، اختبار، ونشر الطلبات مع تتبع كامل للأصل.

• ما هو دعم المجتمع لـ MLflow؟

  يمتلك MLflow أكثر من 20 ألف نجمة على GitHub و900+ مساهم، مما يعزز مجتمعًا نابضًا.