开发人员可以使用各种工具来简化大型语言模型 (LLM) 的工作。这些工具解决了开发的不同阶段，包括模型访问、微调、部署和集成。 诸如 Hugging Face 的 Transformers 库、OpenAI 的 API 和 LangChain 等流行的框架提供了与 LLM 交互的预构建组件。 例如，Hugging Face 提供了一个开源模型库，如 BERT 或 GPT-2，以及用于训练和推理的实用程序。 OpenAI 的 API 允许开发人员将专有模型（如 GPT-4）集成到应用程序中，而无需自己托管模型。 LangChain 专注于通过将模型连接到外部数据源或 API 来构建 LLM 驱动的工作流程。 这些工具抽象了低级复杂性，使开发人员能够专注于应用程序逻辑。
专用库和平台也有助于优化 LLM 工作流程。 诸如 NVIDIA 的 TensorRT-LLM 之类的工具可加速 GPU 上的推理性能，而诸如 bitsandbytes 之类的量化库可通过将模型权重转换为较低精度的格式来减少内存使用量。 对于微调，诸如 AWS SageMaker 或 Google 的 Vertex AI 之类的平台提供了托管环境，可以大规模训练自定义模型。 诸如 LlamaIndex 之类的开源项目通过为 LLM 查询索引外部数据来简化检索增强生成 (RAG)。 例如，LlamaIndex 可以将模型连接到公司的内部文档，使其能够根据该数据回答问题。 这些工具解决了成本、延迟和定制等特定挑战，使 LLM 更适合实际使用。
测试和监控工具同样重要。 诸如 DeepEval 或 LangSmith 之类的库有助于评估模型输出的准确性、相关性或偏差，这对于在生产中保持质量至关重要。 诸如 Weights & Biases 或 MLflow 之类的平台会在开发期间跟踪实验、记录指标和管理模型版本。 对于部署，诸如 FastAPI 或 Flask 之类的框架使开发人员能够将 LLM 包装到 REST API 中，而诸如 Vercel 的 AI SDK 之类的工具则简化了构建面向用户的聊天界面。 例如，开发人员可能会使用 FastAPI 将微调的 LLM 部署为微服务，并使用 React 将其集成到 Web 应用程序中。 总之，这些工具形成了一个强大的生态系统，支持整个 LLM 开发生命周期，从原型设计到生产。