LLMOps Python 包使用教程

LLMOps Python 包使用教程

llmops-python-package Kickstart your LLMOps initiative with a flexible, robust, and productive Python package. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/llmops-python-package

1. 项目介绍

LLMOps Python 包是一个开源项目，旨在为大型语言模型（LLM）的操作提供最佳实践和工具。这个包通过一系列的工具和技巧，帮助用户在LLM操作中获得灵活、健壮和高效的经验。它适用于LLM工具包或平台的一部分，例如模型注册、实验跟踪、实时推理等。

2. 项目快速启动

环境准备

• Python 3.10 或更高版本
• Poetry 1.8.2 或更高版本

克隆项目

通过SSH（推荐）或HTTPS克隆项目到本地：

# 通过SSH
$ git clone git@github.com:callmesora/llmops-python-package.git

# 通过HTTPS
$ git clone https://github.com/callmesora/llmops-python-package.git

安装依赖

进入项目目录并使用Poetry安装依赖：

$ cd llmops-python-package/
$ poetry install

适应代码基础

根据你的需求修改代码基础，以适应你的项目。

3. 应用案例和最佳实践

配置项目

在confs/文件夹中添加或编辑配置文件，以改变程序的行为。例如，你可以编辑confs/deployment.yaml文件来指定部署作业的参数。

执行项目

根据你的配置，执行相应的Python脚本或使用提供的命令行界面来启动你的LLM操作。

代码示例

以下是一个简单的代码示例，展示如何使用此包：

# 导入必要的组件
from llmops_project.pipelines import DeploymentJob

# 创建部署作业实例
job = DeploymentJob()

# 运行部署作业
job.run()

4. 典型生态项目

此包可以与多种生态项目配合使用，例如：

• Databricks：用于计算平台和模型注册。
• AWS：通过配置适当的凭证，可以使用AWS服务进行模型部署和监控。

你可以根据具体需求，将此包集成到你的MLOps平台中，并根据自己的需要修改包代码。

以上就是LLMOps Python 包的基本使用教程，祝你使用愉快！

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