Los LLMs son un marco de trabajo en Python de código abierto que simplifica la integración y el uso de múltiples modelos de lenguaje provenientes de diferentes proveedores y despliegues locales. Ofrecen una API consistente para cargar modelos, crear plantillas de solicitud, procesar en lotes y transmitir respuestas. Los desarrolladores pueden cambiar entre modelos como GPT-J, Llama y Mistral sin necesidad de reescribir el código, permitiendo experimentación rápida, creación de prototipos y despliegue de aplicaciones NLP en chatbots, resúmenes, traducciones y más.
Los LLMs son un marco de trabajo en Python de código abierto que simplifica la integración y el uso de múltiples modelos de lenguaje provenientes de diferentes proveedores y despliegues locales. Ofrecen una API consistente para cargar modelos, crear plantillas de solicitud, procesar en lotes y transmitir respuestas. Los desarrolladores pueden cambiar entre modelos como GPT-J, Llama y Mistral sin necesidad de reescribir el código, permitiendo experimentación rápida, creación de prototipos y despliegue de aplicaciones NLP en chatbots, resúmenes, traducciones y más.
Los LLMs proporcionan una abstracción unificada para diversos modelos de lenguaje de código abierto y alojados, permitiendo a los desarrolladores cargar y ejecutar modelos a través de una única interfaz. Soporta descubrimiento de modelos, gestión de solicitudes y pipelines, procesamiento en lotes y control granular sobre tokens, temperatura y streaming. Los usuarios pueden cambiar fácilmente entre backends de CPU y GPU, integrarse con hosts de modelos locales o remotos y almacenar en caché las respuestas para mejorar el rendimiento. El marco incluye utilidades para plantillas de solicitudes, análisis de respuestas y benchmarking de rendimiento de modelos. Al desacoplar la lógica de la aplicación de las implementaciones específicas de los modelos, LLMs acelera el desarrollo de aplicaciones NLP como chatbots, generación de texto, resúmenes, traducciones y más, sin estar atado a proveedores ni APIs propietarias.
¿Quién usará LLMs?
Investigadores en NLP
Ingenieros en IA/ML
Desarrolladores de software que construyen aplicaciones NLP
Científicos de datos
Investigadores académicos
¿Cómo usar LLMs?
Paso 1: Instala LLMs mediante pip: pip install llms
Paso 2: Importa e inicializa un modelo: from llms import Model; model = Model('gptj')
Paso 3: Prepara y formatea tu solicitud
Paso 4: Llama a model.generate(prompt) para obtener la salida
Paso 5: Procesa o transmite el resultado según sea necesario
Plataforma
mac
windows
linux
Características y Beneficios Clave de LLMs
Las características principales
API unificada para múltiples modelos de lenguaje
Soporte para backend de modelos local y alojado
Plantillas de solicitud y gestión de pipelines
Procesamiento en lotes y streaming de respuestas
Cambio entre backends de GPU y CPU
Utilidades para caché de respuestas y benchmarking
Los beneficios
Simplifica la integración de modelos NLP
Independiente del proveedor y de código abierto
Experimentación rápida y creación de prototipos
Sin bloqueo de proveedor
Arquitectura extensible
Principales Casos de Uso y Aplicaciones de LLMs
Construcción de chatbots y agentes conversacionales
Automatización de flujos de trabajo de resumen de textos
Traducción de documentos y contenidos
Investigación y benchmarking del rendimiento de modelos
Prototipado de herramientas NLP personalizadas
FAQs sobre LLMs
¿Qué son los LLMs?
¿Cómo instalo LLMs?
¿Qué versiones de Python son compatibles?
¿Puedo agregar modelos personalizados?
¿Soporta LLMs respuestas en streaming?
¿Puedo ejecutar modelos en GPU?
¿Cómo configuro las claves API para proveedores alojados?
Un marco basado en Python que implementa algoritmos de comportamiento en manada para simulación multiagente, permitiendo que los agentes de IA cooperen y Naveguen dinámicamente.
Un marco de código abierto que habilita agentes autónomos con generación aumentada por recuperación, soporte para bases de datos vectoriales, integración de herramientas y flujos de trabajo personalizables.
Una plantilla de agente de IA que muestra planificación automatizada de tareas, gestión de memoria y ejecución de herramientas mediante la API de OpenAI.
Pipe Pilot es un marco de Python que orquesta pipelines de agentes impulsados por LLM, permitiendo flujos de trabajo de IA complejos y de múltiples pasos con facilidad.
Repositorio de código abierto que proporciona recetas de código prácticas para construir agentes de IA aprovechando las capacidades de razonamiento y uso de herramientas de Google Gemini.
RModel es un marco de agentes de IA de código abierto que orquesta LLM, integración de herramientas y memoria para aplicaciones conversacionales y basadas en tareas avanzadas.
Un marco de código abierto que implementa el aprendizaje por refuerzo cooperativo multi-agente para la coordinación de conducción autónoma en simulación.
Agentic Workflow es un marco de trabajo en Python para diseñar, orquestar y gestionar flujos de trabajo de IA multi-agente para tareas automatizadas complejas.
Una demostración en GitHub que presenta SmolAgents, un marco liviano en Python para orquestar flujos de trabajo multi-agente impulsados por LLM con integración de herramientas.
Un marco de trabajo en Python para definir y ejecutar fácilmente flujos de trabajo de agentes de IA de manera declarativa usando especificaciones similares a YAML.
Un framework Pythonic que implementa el Protocolo de Contexto del Modelo para construir y ejecutar servidores de agentes AI con herramientas personalizadas.
pyafai es un marco modular en Python para construir, entrenar y ejecutar agentes de IA autónomos con soporte de memoria y herramientas mediante complementos.
LangGraph permite a los desarrolladores Python construir y orquestar flujos de trabajo de agentes AI personalizados utilizando canalizaciones modulares basadas en gráficos.
Agent Adapters proporciona middleware modular para integrar agentes basados en LLM con diversos frameworks y herramientas externas de manera transparente.
LinkAgent orquesta múltiples modelos de lenguaje, sistemas de recuperación y herramientas externas para automatizar flujos de trabajo complejos impulsados por IA.