MLflow OpenAI 风味

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) 模型以其生成类人文本、理解复杂查询、总结大量文档等能力而闻名。OpenAI 一直走在 NLP 技术的最前沿，提供的模型功能多样，广泛适用于各个领域。

利用 MLflow 强大的实验跟踪和模型管理框架，与 OpenAI 的基于 GPT 的模型集成，使实践者能够在其项目中高效利用这些先进的 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模型带来了全新的便捷性和有效性。

集成包括：

文本分析和生成：利用 GPT-3.5 和 GPT-4 等模型执行各种文本相关任务。
对话式 AI：探索 Chat Completions API 的功能，以实现交互式、上下文感知的应用程序。
嵌入生成：提供语料库和文本嵌入生成功能，用于高级文档检索用例。

OpenAI 集成的自动日志记录支持

如果您想了解有关 MLflow 中 OpenAI 自动日志记录支持的更多信息，请访问OpenAI 自动日志记录页面。

使用 OpenAI 风味进行追踪

MLflow 的 OpenAI 风味包含一个集成的自动化追踪功能，通过使用mlflow.openai.autolog() API 实现。要了解有关如何记录 OpenAI SDK 开发使用情况的更多信息，请访问此风味的自动日志记录追踪指南。

是什么让这项集成如此特别？

MLflow 的实验跟踪和模型管理与 OpenAI 尖端 NLP 模型的结合，为 AI 应用程序释放了新的潜力。此 MLflow OpenAI 风味简化了以下过程：

开发利用 OpenAI 模型强大功能的应用程序。通过简化跟踪高度迭代和创造性的提示工程过程，MLflow 提示工程确保您永远不会错过一个好主意。
审计和审查您最有希望的实验。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评审。
自定义您的应用程序界面。无论您是想通过公开温度等参数来允许创意控制，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。

显而易见的问题：提示工程

在应用 ML 的其他领域，迭代假设的过程耗时、繁琐，并且容易养成一丝不苟地记录特征细化和训练过程每一步的习惯。随着生成式 AI 和 OpenAI 等最先进 LLM 的潜在力量的出现，完善解决方案性能的过程大大缩短。在一个小时内，您可以轻松地编写和测试十几个提示。

虽然这种速度和易用性令人惊叹，但通常会导致在几个小时的实验后出现可怕的认识：您不记得几个小时前创建的几十个提示中，哪个提示产生了您记忆中最好的结果。

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

下图展示了 MLflow 帮助解决此问题的一个有趣视角。

MLflow OpenAI Prompt Engineering — 使用 MLflow 进行太空飞行提示工程

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

通过将 MLflow 与 OpenAI 结合使用，您可以节省所有时间和精力，让您有更多时间提出有趣的提示。

功能

通过 MLflow OpenAI 风味，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。
轻松部署用于各种 NLP 应用程序的 OpenAI 模型。
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 做些什么？

OpenAI 先进的 NLP 模型与 MLflow 强大的模型管理功能的集成，为实际应用开辟了广阔的前景。以下是一些强大而有影响力的用例：

自动化客户支持：开发复杂的聊天机器人，以类人的方式理解和响应客户查询，显著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障碍。
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，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。
法律和合规文件分析：自动化法律文件、合同和合规材料的审查和分析，提高准确性并减少法律工作流程所需的时间和资源。
医疗保健辅助和研究：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，有助于医疗保健领域更快、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，而且还受益于简化的跟踪、版本控制和部署过程。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。

轻松部署

使用 MLflow 部署 OpenAI 模型变得轻而易举。mlflow.openai.load_model() 和mlflow.pyfunc.load_model() 等函数可方便模型服务。要了解有关使用 MLflow 部署模型的更多信息，请探索部署 API，并了解启动本地模型服务端点以充分利用 MLflow 的部署功能。