TensorZero登場倒數！LLM應用起飛在即，台灣開發者準備好了嗎？

TensorZero：打造更聰明、更快、更便宜的 LLM 應用，台灣開發者入門指南

隨著生成式 AI 的蓬勃發展，大型語言模型（LLM）應用已經滲透到我們生活的方方面面。然而，如何有效地管理、優化這些 LLM 應用，讓它們在生產環境中表現更好，卻是一個不小的挑戰。今天，要跟大家介紹一個開源框架 TensorZero，它就像是 LLM 應用的瑞士刀，整合了推論、監控、優化、評估和實驗等功能，幫助開發者打造更棒的 LLM 應用。

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TensorZero 是什麼？為什麼台灣開發者需要關注它？

TensorZero 是一個開源的 LLM 應用開發框架，它提供了一個「資料與學習飛輪」，讓你的 LLM 應用可以不斷地從生產數據中學習、成長。簡單來說，TensorZero 解決了以下幾個痛點：

• LLM 選擇困難症： 市面上 LLM 種類繁多，OpenAI、Anthropic、Google…到底該選哪個？TensorZero 提供了一個統一的 API 介面，讓你輕鬆切換不同的 LLM 供應商，不用被綁死。
• LLM 應用黑盒子： LLM 應用跑起來了，但你真的知道它在幹嘛嗎？TensorZero 提供完善的監控功能，讓你隨時掌握 LLM 應用的效能、成本和使用情況。
• LLM 應用優化難題： 想要提升 LLM 應用的準確性、速度和效率，卻不知道從何下手？TensorZero 提供豐富的優化工具，包括提示工程、模型微調和強化學習等。
• LLM 應用評估標準不一： 如何客觀地評估 LLM 應用的好壞？TensorZero 提供多種評估指標和方法，讓你全面了解 LLM 應用的優缺點。

對於台灣的開發者來說，TensorZero 具有以下幾個吸引力：

1. 開源免費： TensorZero 是完全開源的，你可以自由地使用、修改和分享它，不用擔心授權費用。這對於預算有限的新創團隊或個人開發者來說，是一大福音。
2. 簡化 LLMOps： TensorZero 整合了 LLMOps 的各個環節，讓你不用再花時間研究不同的工具和平台。這可以大大提升開發效率，讓你更專注於打造產品。
3. 支援多種語言和平台： TensorZero 支援 Python、JavaScript 等主流程式語言，以及 HTTP API，讓你可以在不同的環境中使用它。
4. 優化成本效益： 透過 TensorZero 的監控和優化功能，你可以更有效地控制 LLM 應用的成本，並提升其效能。

TensorZero 的核心功能：打造 LLM 應用的飛輪

TensorZero 的核心理念是透過一個「資料與學習飛輪」，讓 LLM 應用可以不斷地從生產數據中學習、成長。這個飛輪包含以下幾個關鍵環節：

1. 推論（Inference）： TensorZero 提供一個統一的 API 介面，讓你輕鬆地使用不同的 LLM 供應商，並支援多種進階功能，例如重試、備援、快取和批次推論等。
2. 監控（Observability）： TensorZero 可以收集 LLM 應用的各種指標，例如請求量、延遲、成本和錯誤率等，並將這些數據儲存到 ClickHouse 資料倉儲中。
3. 優化（Optimization）： TensorZero 提供豐富的優化工具，包括提示工程、模型微調和強化學習等，讓你不斷地提升 LLM 應用的效能。
4. 評估（Evaluations）： TensorZero 提供多種評估指標和方法，讓你客觀地評估 LLM 應用的好壞，並找出改進的方向。
5. 實驗（Experimentation）： TensorZero 支援 A/B 測試、路由和回退等功能，讓你可以在生產環境中安全地進行實驗，並快速地部署最佳版本。

透過這個飛輪，你的 LLM 應用可以不斷地從生產數據中學習，變得越來越聰明、越來越快、越來越便宜。

TensorZero 入門：從零開始打造你的 LLM 應用

對於初學者來說，TensorZero 可能看起來有點複雜。但別擔心，我們可以從最簡單的步驟開始：

1. 安裝 TensorZero： 首先，你需要安裝 TensorZero 的 Python 函式庫。
   bash
pip install tensorzero
2. 設定 TensorZero： 接下來，你需要設定 TensorZero 的組態檔，指定 ClickHouse 資料庫的連線資訊和 LLM 供應商的 API 金鑰等。
3. 使用 TensorZero Gateway： TensorZero Gateway 是一個高效能的模型閘道，它提供了一個統一的 API 介面，讓你輕鬆地使用不同的 LLM 供應商。你可以使用 TensorZero Client、OpenAI Client 或 HTTP API 來呼叫 Gateway。

   from tensorzero import TensorZeroGateway
   
   with TensorZeroGateway.build_embedded(clickhouse_url="...", config_file="...") as client:
       response = client.inference(
           model_name="openai::gpt-4o-mini",
           input={
               "messages": [
                   {
                       "role": "user",
                       "content": "Write a haiku about artificial intelligence.",
                   }
               ]
           },
       )
   print(response)
   

這只是一個簡單的範例，你可以參考 TensorZero 的官方文件和範例程式碼，了解更多進階功能和用法。

TensorZero 進階應用：優化你的 LLM 應用

當你熟悉 TensorZero 的基本用法後，就可以開始探索更進階的功能，例如：

• 提示工程（Prompt Engineering）： 透過調整提示的內容、格式和風格，可以顯著地提升 LLM 應用的準確性和效率。TensorZero 支援多種提示工程技巧，例如動態上下文學習（DICL）和鏈式思考（CoT）。
• 模型微調（Fine-tuning）： 透過使用自己的資料集微調 LLM 模型，可以讓模型更適應特定的任務和領域。TensorZero 支援監督式微調（SFT）和偏好微調（DPO）。
• 強化學習（Reinforcement Learning）： 透過使用獎勵函數引導 LLM 模型學習，可以讓模型更好地完成複雜的任務。TensorZero 支援多種強化學習演算法。
• 自動化提示工程 (Automated Prompt Engineering)： TensorZero 整合了 DSPy 等工具，可以自動化提示工程的過程，讓你更輕鬆地找到最佳的提示。

透過這些進階功能，你可以不斷地優化你的 LLM 應用，讓它們在生產環境中表現更好。

個人實作心得與錯誤排除指南

在使用 TensorZero 的過程中，我發現以下幾點值得注意：

• ClickHouse 資料庫的設定： TensorZero 預設使用 ClickHouse 作為資料倉儲，你需要先安裝和設定 ClickHouse，並確保 TensorZero 可以正常連線到 ClickHouse。
• API 金鑰的管理： 你需要妥善管理 LLM 供應商的 API 金鑰，避免洩漏或被盜用。建議使用環境變數或 secrets 管理工具來儲存 API 金鑰。
• 效能調校： TensorZero Gateway 的效能會受到多種因素的影響，例如硬體資源、網路頻寬和 LLM 模型的大小等。你需要根據實際情況進行效能調校，例如調整並行數量、快取大小和重試次數等。

如果遇到問題，可以參考 TensorZero 的官方文件和社群討論區，尋求協助。

總結：TensorZero 是 LLM 應用開發者的好幫手

TensorZero 是一個功能強大、靈活易用的 LLM 應用開發框架。它整合了 LLMOps 的各個環節，讓你更輕鬆地打造、管理和優化 LLM 應用。對於台灣的開發者來說，TensorZero 是一個值得關注和學習的工具。

如果你正在開發 LLM 應用，不妨試試 TensorZero，相信它會給你帶來意想不到的驚喜。

參考閱讀

https://github.com/tensorzero/tensorzero