MLflow OpenAI Flavor

简介

OpenAI 的 GPT 模型 代表了自然语言处理 (NLP) 能力的重大飞跃。生成式预训练 Transformer (GPT) 模型以其生成类似人类文本、理解复杂查询、总结大量文档等能力而闻名。 OpenAI 一直处于 NLP 技术的前沿，提供用途广泛且广泛应用于各个领域的模型。

利用 MLflow 强大的实验跟踪和模型管理框架，与 OpenAI 基于 GPT 的模型的集成，使从业人员能够在其项目中有效地利用这些高级 NLP 工具。从简单的文本生成到复杂的对话式 AI 应用程序，MLflow-OpenAI 集成为管理这些强大的模型带来了新的简易性和有效性。

该集成包括

文本分析和生成：利用 GPT-3.5 和 GPT-4 等模型进行各种与文本相关的任务。
对话式 AI：探索 Chat Completions API 在交互式、上下文感知应用程序中的功能。
嵌入生成：语料库和文本嵌入生成功能，适用于高级文档检索用例。

对 OpenAI 集成的自动日志记录支持

如果您想了解更多关于 MLflow 中 OpenAI 的自动日志记录支持，请访问 OpenAI 自动日志记录页面。

使用 OpenAI flavor 进行追踪

MLflow 的 OpenAI flavor 包括一个集成的自动化追踪功能，通过使用 mlflow.openai.autolog() API。要了解更多关于如何记录您对 OpenAI SDK 的开发使用情况，请访问此 flavor 的自动日志记录追踪指南。

这个集成有何特别之处？

MLflow 的实验跟踪和模型管理与 OpenAI 的前沿 NLP 模型相结合，开启了 AI 应用程序的新潜力。这个用于 OpenAI 的 MLflow flavor 简化了以下过程

开发利用 OpenAI 模型强大功能的应用程序。通过简化跟踪提示工程的高度迭代和创造性过程，MLflow 提示工程确保您永远不会丢失一个好主意。
审计和审查 您最有前途的实验。 MLflow 跟踪服务意味着您可以轻松分享您的工作成果并获得同行的评审。
自定义 您的应用程序的界面。无论您是想通过公开 temperature 等参数来允许创造性控制，还是通过公开 max_tokens 来放宽成本控制，MLflow 都允许您配置默认值并限制修改用于推理的参数的能力。

房间里的大象：提示工程

在其他应用 ML 领域，迭代假设的过程是耗时的、乏味的，并且适合养成仔细记录特征细化和训练过程的每一步的习惯。随着生成式 AI 的出现以及 OpenAI 提供的最先进的 LLM 的潜在能力，改进解决方案性能的过程要短得多。在一个小时内，您可以轻松地制作和测试十几个提示。

虽然这种速度和易用性非常强大，但通常会导致经过几个小时的实验后可怕地意识到，您不记得几小时前创建的数十个提示中哪个提示产生了您记得看到的最佳结果。

这就是 MLflow 的用武之地。使用 MLflow，您可以轻松跟踪您使用的提示、获得的结果以及生成的工件。

下图展示了一个有趣的例子，说明了 MLflow 帮助解决的问题。

MLflow OpenAI Prompt Engineering — MLflow 用于太空飞行的提示工程

通过记录整个测试过程中使用的每个提示，您不仅可以轻松地重现您获得的结果，还可以与他人分享这些结果，以便他们可以评估结果的主观质量。如果没有跟踪，您将被迫提出一种记录各种参数、提示、测试输入和结果的解决方案。

您可以通过将 MLflow 与 OpenAI 结合使用来节省所有时间和精力，从而有更多时间来提出有趣的提示。

功能

使用 MLflow OpenAI flavor，用户可以

使用 mlflow.openai.save_model() 和 mlflow.openai.log_model() 在 MLflow 中保存和记录使用 OpenAI 模型的应用程序。
无缝跟踪详细的实验，包括与模型运行相关的参数、提示和工件。
部署 OpenAI 模型，以便轻松地用于各种 NLP 应用程序。
利用 mlflow.pyfunc.PythonModel 进行灵活的 Python 函数推理，从而实现自定义和创新的 ML 解决方案。

您可以使用 OpenAI 和 MLflow 做什么？

OpenAI 的高级 NLP 模型与 MLflow 强大的模型管理功能相结合，开启了广泛的潜在现实世界应用程序。以下是一些强大而有影响力的用例

自动客户支持：开发复杂的聊天机器人，以类似人类的方式理解和响应客户的询问，从而显着提高客户服务效率和满意度。
内容生成和策划：自动生成高质量、上下文相关的内容，用于文章、博客或社交媒体帖子。通过总结和分类大量文本数据来策划内容，从而增强内容管理策略。
语言翻译服务：创建高级翻译工具，不仅可以将文本从一种语言转换为另一种语言，还可以捕捉细微差别、习语和文化背景，从而更有效地弥合沟通差距。
用于市场研究的情感分析：分析客户反馈、社交媒体帖子或产品评论，以衡量公众对品牌、产品或服务的情感，从而为营销和产品开发团队提供有价值的见解。
个性化教育和培训工具：开发 AI 驱动的教育平台，可以根据个人的学习偏好调整内容和教学风格，使教育更具吸引力和有效性。
法律和合规文档分析：自动审查和分析法律文件、合同和合规材料，从而提高准确性并减少法律工作流程所需的时间和资源。
医疗保健援助和研究：通过总结和分析医学文献、患者记录或临床试验数据来协助医学研究，从而有助于在医疗保健领域做出更快、更明智的决策。
财务分析和预测：利用 NLP 模型分析财务报告、市场趋势和新闻文章，为投资策略和经济预测提供更深入的见解和预测。

通过 MLflow 的集成，这些应用程序不仅受益于 OpenAI 模型强大的语言能力，还受益于简化的跟踪、版本控制和部署流程。这种协同作用使开发人员和企业能够构建复杂的 AI 驱动的解决方案，以应对复杂的挑战并在各个行业中创造新的机会。

部署变得容易

使用 MLflow 部署 OpenAI 模型变得轻而易举。像 mlflow.openai.load_model() 和 mlflow.pyfunc.load_model() 这样的功能有助于轻松地提供模型服务。了解更多关于使用 MLflow 部署模型的信息，探索 deployments API，并了解关于启动本地模型服务端点，以充分利用 MLflow 的部署功能。