awesome llmops
1.0.0
يعد LLMOps جزءًا من ممارسات MLOps، وهو شكل متخصص من MLOps يركز على إدارة دورة الحياة الكاملة لنماذج اللغات الكبيرة (LLM).
بدءًا من عام 2021، مع تطور LLMs بسرعة ونضج التكنولوجيا، بدأنا في التركيز على ممارسات إدارة LLMs بكفاءة، وبدأ الحديث عن LLMOps، وهي عبارة عن تعديلات لممارسات MLOps التقليدية مع LLMs.
| LLMOps | MLOps | |
|---|---|---|
| تعريف | الأدوات والبنية التحتية المخصصة لتطوير ونشر نماذج اللغات الكبيرة | الأدوات والبنية التحتية لسير عمل التعلم الآلي العام |
| ركز | المتطلبات والتحديات الفريدة لنماذج اللغات الكبيرة | سير عمل التعلم الآلي العام |
| التقنيات الرئيسية | نموذج اللغة، مكتبة المحولات، منصات التعليقات التوضيحية البشرية في الحلقة | Kubeflow، MLflow، TensorFlow الموسعة |
| المهارات الأساسية | خبرة في البرمجة اللغوية العصبية ومعرفة نماذج اللغات الكبيرة وإدارة البيانات للبيانات النصية | هندسة البيانات، DevOps، هندسة البرمجيات، خبرة التعلم الآلي |
| التحديات الرئيسية | إدارة وتصنيف كميات كبيرة من البيانات النصية، وضبط النماذج الأساسية لمهام محددة، وضمان العدالة والأخلاق في نماذج اللغة | إدارة خطوط أنابيب البيانات المعقدة، وضمان إمكانية تفسير النموذج وقابليته للتفسير، ومعالجة تحيز النموذج وعدالته |
| اعتماد الصناعة | ناشئة، مع عدد متزايد من الشركات الناشئة والشركات التي تركز على LLMOps | تم تأسيسه مع وجود نظام بيئي كبير من الأدوات والأطر المتاحة |
| النظرة المستقبلية | من المتوقع أن تصبح LLMOps مجالًا متزايد الأهمية للدراسة حيث أصبحت نماذج اللغة الكبيرة أكثر انتشارًا وقوة | ستظل MLOps عنصرًا حاسمًا في صناعة التعلم الآلي، مع التركيز على تحسين الكفاءة وقابلية التوسع وموثوقية النموذج |
⬆️ اذهب إلى الأعلى
⬆️ اذهب إلى الأعلى
| اسم | حجم المعلمة | تاريخ الإعلان |
|---|---|---|
| بيرت-كبير (336 م) | 336 مليون | 2018 |
| T5 (11ب) | 11 مليار | 2020 |
| غوفر (280 ب) | 280 مليار | 2021 |
| جي بي تي-ي (6ب) | 6 مليار | 2021 |
| لامدا (137ب) | 137 مليار | 2021 |
| ميجاترون تورينج NLG (530B) | 530 مليار | 2021 |
| T0 (11ب) | 11 مليار | 2021 |
| الببغاء (11ب) | 11 مليار | 2021 |
| جلام (1.2T) | 1.2 تريليون | 2021 |
| T5 فلان (540B) | 540 مليار | 2022 |
| أوبت-175ب (175ب) | 175 مليار | 2022 |
| تشات جي بي تي (175ب) | 175 مليار | 2022 |
| جي بي تي 3.5 (175ب) | 175 مليار | 2022 |
| اليكسا تي ام (20 ب) | 20 مليار | 2022 |
| بلوم (176ب) | 176 مليار | 2022 |
| بارد | لم يعلن بعد | 2023 |
| جي بي تي 4 | لم يعلن بعد | 2023 |
| رمز ألفا (41.4ب) | 41.4 مليار | 2022 |
| شينشيلا (70 ب) | 70 مليار | 2022 |
| العصفور (70ب) | 70 مليار | 2022 |
| بالم (540ب) | 540 مليار | 2022 |
| NLLB (54.5 ب) | 54.5 مليار | 2022 |
| اليكسا TM (20 ب) | 20 مليار | 2022 |
| جلاكتيكا (120ب) | 120 مليار | 2022 |
| يو ال 2 (20 ب) | 20 مليار | 2022 |
| الجوراسي-1 (178ب) | 178 مليار | 2022 |
| اللاما (65ب) | 65 مليار | 2023 |
| ستانفورد ألباكا (7 ب) | 7 مليار | 2023 |
| جي بي تي-نيوكس 2.0 (20 بي) | 20 مليار | 2023 |
| بلومبرج جي بي تي | 50 مليار | 2023 |
| دوللي | 6 مليار | 2023 |
| الجوراسي-2 | لم يعلن بعد | 2023 |
| OpenAssistant LLaMa | 30 مليار | 2023 |
| كوالا | 13 مليار | 2023 |
| فيكونا | 13 مليار | 2023 |
| بالم2 | لم يتم الإعلان عنه بعد، فهو أصغر من PaLM1 | 2023 |
| ليما | 65 مليار | 2023 |
| MPT | 7 مليار | 2023 |
| فالكون | 40 مليار | 2023 |
| اللاما 2 | 70 مليار | 2023 |
| جوجل الجوزاء | لم يعلن بعد | 2023 |
| مايكروسوفت فاي-2 | 2.7 مليار | 2023 |
| جروك-0 | 33 مليار | 2023 |
| جروك-1 | 314 مليار | 2023 |
| الشمسية | 10.7 مليار | 2024 |
| جيما | 7 مليار | 2024 |
| جروك-1.5 | لم يعلن بعد | 2024 |
| دي بي آر إكس | 132 مليار | 2024 |
| كلود 3 | لم يعلن بعد | 2024 |
| جيما 1.1 | 7 مليار | 2024 |
| اللاما 3 | 70 مليار | 2024 |
⬆️ اذهب إلى الأعلى
⬆️ اذهب إلى الأعلى
⬆️ اذهب إلى الأعلى
⬆️ اذهب إلى الأعلى
⬆️ اذهب إلى الأعلى
⬆️ اذهب إلى الأعلى
نحن نرحب بالمساهمات في قائمة LLMOps الرائعة! إذا كنت ترغب في اقتراح إضافة أو إجراء تصحيح، فيرجى اتباع الإرشادات التالية:
[ Name of Resource ] (Link to Resource) - Description of resourceنحن نقدر مساهماتك ونشكرك على المساعدة في جعل قائمة LLMOps الرائعة أكثر روعة!
⬆️ اذهب إلى الأعلى
