Laminar: LLM 제품을 위한 강력한 엔지니어링 플랫폼

Laminar는 LLM(대규모 언어 모델) 제품을 엔지니어링하기 위한 탁월한 오픈소스 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 LLM 앱을 추적, 평가, 라벨링 및 분석하는 등 다양한 기능을 제공하여 LLM과 관련된 작업을 더욱 효율적으로 처리할 수 있도록 도와줍니다.

주요 기능

추적(Trace)

LLM 애플리케이션을 추적하면 각 실행 단계에 대한 가시성을 얻을 수 있습니다. 이 과정에서 중요한 데이터를 수집하여 평가, 몇 가지 예시를 위한 샘플링, 그리고 미세 조정에 활용할 수 있습니다. Laminar를 사용하면 단지 2줄의 코드로 추적을 시작할 수 있습니다. 예를 들어, TypeScript나 Python에서 다음과 같이 사용할 수 있습니다.

import { Laminar, observe } from '@lmnr-ai/lmnr'; // 자동으로 일반적인 LLM 프레임워크와 SDK를 추적합니다.
Laminar.initialize({ projectApiKey: "..." }); // 또한 수동으로任何 함수를 추적할 수 있습니다.
const myFunction = observe({name: 'myFunc'}, async () => {... })

import { Laminar, observe } from '@lmnr-ai/lmnr'; # 자동으로 일반적인 LLM 프레임워크와 SDK를 추적합니다.
Laminar.initialize({ projectApiKey: "..." }); # 또한 수동으로任何 함수를 추적할 수 있습니다.
const myFunction = observe({name: 'myFunc'}, async () => {... })

추적된 데이터는 gRPC를 통해 백그라운드에서 전송되며, 성능과 지연에 대한 부담을 최소화합니다.

평가(Evaluate)

온라인 평가를 설정할 수 있습니다. LLM 또는 Python 온라인 평가기를 설정하여 받은 각 스팬을 처리합니다. 이 평가기는 자동으로 스팬에 라벨을 붙여주며, 이는 인간이 직접 라벨링하는 것보다 더 확장성이 있습니다.

라벨링(Label)

라벨링 기능을 통해 데이터를 더욱 정확하게 분류할 수 있습니다. 이를 통해 LLM 제품의 특성과 성능을 더욱 잘 이해할 수 있습니다.

데이터셋 생성

추적한 데이터로부터 데이터셋을 만들 수 있습니다. 그리고 이 데이터셋을 평가, 미세 조정 및 프롬프트 엔지니어링에 활용할 수 있습니다.

서버리스 LLM 파이프라인

파이프라인 빌더는 놀라운 프로토타이핑 도구입니다. 이를 사용하면 간단한 프롬프트부터 복잡한 LLM 체인까지 빠르게 구축하고 반복할 수 있습니다. 그리고 이를 배포할 수도 있습니다.

사용 사례

LLM을 사용하여 개발을 진행하는 경우, Laminar는 여러 문제를 해결할 수 있는 해결책을 제공합니다. 예를 들어, 프로덕션에서 LLM 호출을 모니터링하는 데 어려움을 겪거나, 마지막 프롬프트 변경이 성능에 어떤 영향을 미쳤는지 모르는 경우, 그리고 미세 조정과 프롬프트 엔지니어링에 필요한 데이터가 부족한 경우 등에 유용합니다.

가격

Laminar의 가격에 대한 자세한 정보는 공식 문서나 연락을 통해 확인할 수 있습니다.

비교

다른 LLM 관련 플랫폼과 비교했을 때, Laminar는 그 오픈소스 특성과 다양한 기능의 조합으로 독특한 위치를 차지합니다. 다른 플랫폼들은 특정 기능에만 집중되어 있거나, 자체 호스트하기 어려운 경우가 많지만, Laminar는 완전히 오픈소스이며 쉽게 자체 호스트할 수 있습니다.

고급 팁

Laminar를 사용할 때, 다음과 같은 팁을 참고하면 더욱 효율적으로 사용할 수 있습니다.

• 공식 문서를 자세히 읽어보세요. 이를 통해 Laminar의 모든 기능과 사용 방법을 더욱 잘 이해할 수 있습니다.
• GitHub에서 Star를 눌러 프로젝트를 지원해주세요. 이렇게 하면 프로젝트가 더욱 발전할 수 있습니다.
• Discord에 참여하여 다른 사용자와의 소통을 통해 더욱 많은 정보를 얻을 수 있습니다.

Laminar는 LLM 제품을 개발하고 관리하는 데 있어 매우 유용한 플랫폼입니다. 그 오픈소스 특성과 다양한 기능을 활용하여 LLM 관련 작업을 더욱 효율적으로 처리할 수 있습니다.