ML Uygulama Geliştirmeyi Hızlandırma: Kritik Yapay Zeka Araçlarıyla Üretime Hazır Hava Akışı Entegrasyonları

Üretken yapay zeka ve operasyonel makine öğrenimi, kuruluşların yeni ürünleri güçlendirmek ve müşteri memnuniyetini artırmak için verilerinden yararlanmasını sağlayarak modern veri ortamında önemli roller oynuyor. Bu teknolojiler sanal asistanlar, öneri sistemleri, içerik üretimi ve daha fazlası için kullanılır. Kuruluşların veriye dayalı karar alma, otomasyon, gelişmiş iş süreçleri ve müşteri deneyimleri yoluyla rekabet avantajı oluşturmalarına yardımcı olurlar.

Apache Airflow, birçok ekibin makine öğrenimi operasyonlarının merkezinde yer alır ve Büyük Dil Modelleri (LLM’ler) için yeni entegrasyonlar sayesinde Airflow, bu ekiplerin üretim kalitesinde uygulamalar oluşturmasına olanak tanır. Makine öğrenimi ve yapay zekadaki en son gelişmeler.

ML Geliştirmeyi Basitleştirme

Tek bir platformda standartlaşan kuruluşlar hem DataOps hem de MLOps iş akışlarını düzenlemeAncak, yalnızca uçtan uca geliştirmenin getirdiği zorlukları değil aynı zamanda altyapı maliyetlerini ve BT yayılımını da azaltabilirler. Her ne kadar mantığa aykırı görünse de bu takımlar aynı zamanda daha fazla seçeneğe de sahip. Apache Airflow gibi merkezi düzenleme platformu açık kaynaklı olduğunda ve hemen hemen her veri aracı ve platformuna entegrasyonlar içerdiğinde, veri ve makine öğrenimi ekipleri, standartlaştırma, yönetişim ve basitleştirilmiş sorun giderme avantajlarından yararlanırken ihtiyaçlarına en uygun araçları seçebilirler ve yeniden kullanılabilirlik.

Apache Hava Akışı Ve Astro (Astronomer’in tam olarak yönetilen Airflow düzenleme platformu), veri mühendisleri ve ML mühendislerinin operasyonel ML’den iş değeri yaratmak için buluştuğu yerdir. Her sektörde ve sektörde her gün çok sayıda veri mühendisliği hattının çalıştığı Airflow, modern veri operasyonlarının en büyük gücüdür ve makine öğrenimi ekipleri yalnızca model çıkarımı için değil aynı zamanda eğitim, değerlendirme ve izleme için de bu temelden yararlanabilir. .

Gelişmiş ML Uygulamaları için Hava Akışını Optimize Etme

Kuruluşlar büyük dil modellerinden yararlanmanın yollarını bulmaya devam ettikçe Airflow, yapılandırılmamış veri işleme gibi şeylerin operasyonelleştirilmesinde giderek daha ön planda ve merkezde yer alıyor. Erişim Artırılmış Nesil (RAG), geri bildirim işleme ve temel modellerin ince ayarı. Bu yeni kullanım örneklerini desteklemek ve Airflow kullanıcılarına bir başlangıç ​​noktası sağlamak amacıyla Astronomer, Airflow Topluluğu ile birlikte çalışarak şunları oluşturdu: Astro’ya Sor— Konuşmaya dayalı yapay zeka için Airflow ile RAG’ın genel referans uygulaması olarak.

Daha genel anlamda Astronomer, bu yeni uygulama türünü ve bunları güvenli, güncel ve yönetilebilir tutmak için gereken işlem hatlarını desteklemek amacıyla vektör veritabanları ve LLM sağlayıcılarıyla yeni entegrasyonların geliştirilmesine öncülük etti.

En Yaygın Kullanılan LLM Hizmetlerine ve Vektör Veritabanlarına Bağlanın

OpenAI, GPT-4 ve DALL·E 3 gibi son teknoloji modellere erişim için API sağlayan bir yapay zeka araştırma ve dağıtım şirketidir. OpenAI Hava Akışı sağlayıcısı OpenAI’yi Airflow ile kolayca entegre etmek için modüller sunar. Kullanıcılar, LLM destekli uygulamalarla NLP’de temel bir adım olan veriler için yerleştirmeler oluşturabilir.

Eğiticiyi görüntüle → OpenAI operasyonlarını Apache Airflow ile düzenleyin

tutarlı

Cohere, en son teknolojiye sahip LLM’lere erişim için API sağlayan bir NLP platformudur. Cohere Hava Akışı sağlayıcısı Cohere’ı Airflow ile kolayca entegre etmek için modüller sunar. Kullanıcılar, kendi verilerini kullanarak kolayca NLP uygulamaları oluşturmak için bu kurumsal odaklı LLM’lerden yararlanabilirler.

Eğiticiyi görüntüle → Apache Airflow ile Cohere LLM’leri Düzenleyin

Dokuma

Dokuma metin, resim, ses veya video gibi nesnelerin yüksek boyutlu yerleştirmelerini depolayan açık kaynaklı bir vektör veritabanıdır. Weaviate Hava Akışı sağlayıcısı Weaviate’i Airflow ile kolayca entegre etmek için modüller sunar. Kullanıcılar, zengin özellikler, olağanüstü ölçeklenebilirlik ve güvenilirlik sağlayan açık kaynaklı bir vektör veritabanını kullanarak yüksek boyutlu vektör yerleştirmelerini işleyebilir.

Eğiticiyi görüntüle → Weaviate operasyonlarını Apache Airflow ile düzenleyin

pgvektör

pgvector, PostgreSQL veritabanlarına yönelik, yüksek boyutlu nesne yerleştirmelerini depolama ve sorgulama yeteneği ekleyen açık kaynaklı bir uzantıdır. pgvector Hava akışı sağlayıcısı pgvector’u Airflow ile kolayca entegre etmek için modüller sunar. Kullanıcılar, PostgreSQL veritabanlarına yönelik bu açık kaynaklı uzantıyla, yüksek boyutlu bir alanda vektörlerle çalışmaya yönelik güçlü işlevlerin kilidini açabilir.

Eğiticiyi görüntüle → Apache Airflow ile pgvector işlemlerini düzenleyin

Çam kozalağı

Pinecone, büyük ölçekli vektör tabanlı yapay zeka uygulamalarını yönetmek için tasarlanmış tescilli bir vektör veritabanı platformudur. Çam Kozalağı Hava Akışı sağlayıcısı Pinecone’u Airflow ile kolayca entegre etmek için modüller sunar.

Eğiticiyi görüntüle → Apache Airflow ile Çam Kozalağı operasyonlarını düzenleyin

Açık Arama

OpenSearch, Apache Lucene’yi temel alan açık kaynaklı, dağıtılmış bir arama ve analiz motorudur. Güçlü makine öğrenimi eklentilerinin yanı sıra büyük metin gövdeleri üzerinde gelişmiş arama yetenekleri sunar. OpenSearch Hava Akışı sağlayıcısı OpenSearch’ü Airflow ile kolayca entegre etmek için modüller sunar.

Eğiticiyi görüntüle → Apache Airflow ile OpenSearch operasyonlarını düzenleyin

Ek Bilgiler

Kuruluşlar, veri merkezli ekiplerin veri işlem hatlarını ve veri işlemeyi makine öğrenimi iş akışlarıyla daha kolay entegre etmesini sağlayarak operasyonel yapay zekanın gelişimini kolaylaştırabilir ve yapay zeka ile doğal dil işlemenin potansiyelini operasyonel bir ortamda gerçekleştirebilir. Kendi başınıza daha derinlere dalmaya hazır mısınız? Kolay entegrasyon için tasarlanmış mevcut modülleri keşfedin—Astro Kayıt Defterini ziyaret edin En son AI/ML örnek DAG’lerini görmek için.