AI विकासकर्ता उपकरण परिदृश्य विशाल और तेजी से बदलता रहता है, इसलिए इसे वर्गों में विभाजित करना उपयोगी होता है। नीचे आपके पास अनुमान इंजन होते हैं — वह सॉफ्टवेयर जो वास्तव में मॉडल चलाता है। vLLM, llama.cpp, TensorRT-LLM, और Ollama मॉडल वजनों को GPU (या CPU) पर लोड करने, मेमोरी के प्रबंधन, अनुरोधों के बैचिंग और आउटपुट के लौटाने के लिए जिम्मेदार होते हैं। यदि आप स्व-होस्ट कर रहे हैं, तो अपने हार्डवेयर के लिए सही अनुमान इंजन चुनना आपके द्वारा किए गए सबसे अधिक प्रभावी निर्णयों में से एक होता है। vLLM अपने PagedAttention मेमोरी प्रबंधन के साथ बहु-GPU सर्वर तैनाती में शासन करता है। llama.cpp उपभोक्ता हार्डवेयर, जैसे लैपटॉप और भी फोन पर क्वांटाइज्ड मॉडल चलाने के लिए जाना जाता है। चयन आपके पैमाने, आपके हार्डवेयर और आपको अनुमान डिकोडिंग या सतत बैचिंग जैसी विशेषताओं की आवश्यकता होने पर निर्भर करता है।
एक वर्ग ऊपर आपके पास अनुक्रमन फ्रेमवर्क होते हैं — LangChain, LlamaIndex, Haystack, और Vercel AI SDK। ये आपके एप्लिकेशन और मॉडल के बीच पाइपलाइन के काम करते हैं: प्रॉम्प्ट टेम्पलेटिंग, टूल कॉलिंग, रिट्रीवल-एग्ज़ेंस जेनरेशन, संवाद मेमोरी, और आउटपुट पार्सिंग। इन फ्रेमवर्क के बारे में ईमानदार तथ्य यह है कि ये तब सबसे उपयोगी होते हैं जब आपका उपयोग मामला उनके बिल्ट-इन पैटर्न से मेल खाता है और तब सबसे उदासीन होते हैं जब नहीं। उदाहरण के लिए, LangChain एक RAG चैटबॉट बनाने के लिए बहुत आसान बनाता है, लेकिन यदि आपको असामान्य नियंत्रण प्रवाह की आवश्यकता है, तो यह फ्रेमवर्क के खिलाफ लड़ने की तरह लग सकता है। कई अनुभवी विकासकर्ता इन फ्रेमवर्क का उपयोग प्रोटोटाइपिंग के लिए करते हैं, फिर जब वे ठीक जानते हैं कि वे क्या चाहते हैं, तो वे महत्वपूर्ण पथ को सामान्य कोड में पुनः लिखते हैं। यह उपकरणों की विफलता नहीं है — यह एक तर्कसंगत कार्यप्रवाह है। प्रोटोटाइपिंग की गति और उत्पादन नियंत्रण अलग-अलग लक्ष्यों को सेवा करते हैं।
सुधार उपकरण अपनी अपनी प्रणाली बनाते हैं। Axolotl और Unsloth एकल उपभोक्ता GPU पर ओपन-वेट मॉडल के सुधार को संभव बनाते हैं, जिसमें LoRA और QLoRA जैसी तकनीकों का उपयोग करके एक छोटे अनुकूलक पैरामीटर के ट्रेनिंग के साथ पूरे मॉडल के बजाय किया जाता है। Hugging Face के transformers पुस्तकालय और उसके Trainer API अधिकांश सुधार उपकरणों के आधार बने रहते हैं। प्रबंधित तरफ, OpenAI, Google, और Together जैसे प्रदाता सुधार API प्रदान करते हैं जहां आप अपने डेटा अपलोड करते हैं और कोई भी बुनियादी ढांचा प्रबंधित किए बिना एक विशेष अनुकूलित मॉडल प्राप्त करते हैं। स्व-होस्ट सुधार और प्रबंधित सुधार के बीच निर्णय आमतौर पर डेटा संवेदनशीलता और पुनरावृत्ति गति पर आता है। यदि आपके प्रशिक्षण डेटा अपने नेटवर्क से बाहर नहीं जा सकता है, तो आप स्व-होस्ट करते हैं। यदि आप तेजी से प्रयोग करना चाहते हैं और डेटा संवेदनशील नहीं है, तो प्रबंधित API बहुत कम संचालन भार वाले होते हैं।
AI विकासकर्ता उपकरणों के साथ सबसे बड़ा जोखिम उनके बहुत सारे उपयोग करना है। प्रत्येक फ्रेमवर्क, पुस्तकालय और प्लेटफॉर्म एक निर्भरता, एक अमूल्य परत और एक विफलता के बिंदु जोड़ता है। टीमें जो LangChain के साथ अनुक्रमन, Pinecone के साथ वेक्टर, Weights & Biases के सा