Meta最近发布了一款名为Pearls的强化学习库，该库已经在拍卖竞标系统、推荐引擎等应用中进行了部署，可以用于研究和部署。Pearls提供了一些在强化学习领域中非常实用的工具，例如，一些用于环境模拟和数据前处理的工...

R2R是一个半正式框架，旨在快速部署生产级RAG系统。它旨在弥合实验性RAG模型和生产就绪系统之间的差距。R2R为在生产环境中部署、适应和维护RAG管道提供了简单的路径。现已提供短视频演示。

Conductor是一个用于编排微服务和事件的平台。它支持广泛的数据库持久化层和排队服务，并在Netflix的生产环境中经过了实战检验。Conductor提供了强大的流程控制结构、多种语言的客户端库以及分布式可扩展架构。它还...

本文讨论不依赖于基准数据的评估指标。文章探讨了通用的以及特定于RAG、聊天机器人和摘要的评估方法。所有指标都附带Python实现。

开发LLM应用程序是一回事，成功在生产环境中部署它们是另一回事。本文通过剖析复杂性，为开发人员提供指南，帮助他们将LLM应用程序从开发环境转换到严峻的生产环境，最大限度地提高准确性。在生产环境中，LLM应用程...

使用llama.cpp和GGUF服务器，您可以非常快速地部署一个服务于HuggingFace托管模型的端点。这意味着您可以在几分钟内将HuggingFace的最新自然语言处理模型部署到生产环境中。

使用语言模型构建工具是一种新兴的工程学科，涵盖了高性能计算、GPU编排和监控。在这个领域，LLMs（语言模型）是至关重要的组件，它们可以帮助工程师们开发出更智能、更高效的工具。本文将介绍如何在生产环境中使用L...

DeepEval是一个提供Pythonic方式进行离线评估的工具，专为LLM（语言模型）流水线设计。使用DeepEval，开发者能够在部署到生产环境之前，对其LLM流水线进行深度和全面的评估。这大大降低了生产环境中出现错误的风险，...