Pravko-Solutions/FlashLearn
🏗️ फ्रेमवर्कPravko-Solutions
LLM को पाइपलाइन में एकीकृत करने के लिए एक पायथन फ्रेमवर्क, जो 'fit/predict' पैटर्न और JSON-संचालित वर्कफ़्लो का उपयोग करता है।
FlashLearn पारंपरिक मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो और आधुनिक LLM-आधारित एजेंटिक सिस्टम के बीच की खाई को पाटता है। LLM ऑर्केस्ट्रेशन की जटिलता को 'fit/predict' इंटरफ़ेस में बदलकर, यह डेवलपर्स को भाषा मॉडल को बड़ी डेटा प्रोसेसिंग पाइपलाइनों के भीतर मॉड्यूलर घटकों के रूप में उपयोग करने की अनुमति देता है। यह फ्रेमवर्क विशेष रूप से स्केलेबिलिटी के लिए इंजीनियर किया गया है, जिसमें कॉनकरेंसी के लिए नेटिव सपोर्ट है, जो उच्च-थ्रूपुट LLM अनुरोधों को संभालते समय आवश्यक है। इसका JSON-संचालित कॉन्फ़िगरेशन दृष्टिकोण यह सुनिश्चित करता है कि वर्कफ़्लो घोषणात्मक (declarative) रहें और वर्ज़न कंट्रोल में आसान हों। चाहे आप परिष्कृत ETL पाइपलाइन बना रहे हों जिन्हें सिमेंटिक संवर्धन की आवश्यकता है, या जटिल एजेंटिक सिस्टम जिन्हें कई समवर्ती कार्यों को संभालने की आवश्यकता है, FlashLearn कस्टम बॉयलरप्लेट कोड के ओवरहेड के बिना स्टेट, निष्पादन प्रवाह और मॉडल इंटरैक्शन को प्रबंधित करने के लिए आवश्यक प्रिमिटिव प्रदान करता है।
💡मुख्य बातें
- ├─LLM के लिए fit/predict पैटर्न
- ├─नेटिव कॉनकरेंसी सपोर्ट
- └─JSON-संचालित पाइपलाइन फ्लो
🎯के लिए
- ├─AI इंजीनियर
- ├─डेटा वैज्ञानिक
- └─बैकएंड डेवलपर्स