Welches LLM-Evaluierungstool passt zu Ihrem Projekt? – Evaluierung entlang der KI-Roadmap

„Wir wissen, dass KI die Zukunft ist – aber wie stellen wir sicher, dass unsere LLMs nicht nur leere Versprechen sind, sondern auch zuverlässig performen?“

Die Prozesse des „ISO/IEC 23053:2022 Frameworks for Artificial Intelligence Systems Using Machine Learning“ stoßen zunehmend an ihre Grenzen. Meiner Ansicht nach sind sie nicht mehr zeitgemäß und entsprechen nicht den Anforderungen heutiger LLMs. Wir sollten uns daher mit erweiterten Methoden und passenden Tools auseinandersetzen. Mit den richtigen Lösungen können Prozesse beschleunigt und verlässliche Entscheidungen getroffen werden, ohne Abstriche bei der Qualität machen zu müssen.

Welches Evaluierungstool passt zu welcher Zielsetzung?

Ob Prototyping, umfassende Modellvalidierung oder eine nahtlose Integration in MLOps-Prozesse: In diesem Beitrag Liste ich meine favorisierten Evaluierungstools auf.

MLFlow LLM Evaluate (MLFlow/Databricks): Standardisierte Metriken und nahtlose Integration

MLFlow LLM Evaluate sticht durch die Nutzung standardisierter Metriken, die den Vergleich verschiedener Modelle erleichtern, heraus. Eingebettet in das MLFlow-Ökosystem ermöglicht es eine lückenlose Nachverfolgbarkeit und Integration in bestehende Workflows. Für Teams, die MLFlow bereits nutzen, ist dies eine ideale Lösung. Doch Vorsicht: Der Einstieg kann für Neulinge herausfordernd sein, und die Anpassung bestehender Workflows ist erforderlich.

DeepEval (Confident AI): Maßgeschneiderte Benchmarking-Optionen

Mit DeepEval steht eine umfassende Benchmarking-Lösung zur Verfügung, die allgemeine Modellfähigkeiten und aufgabenspezifische Leistungen von LLMs testet. DeepEval bietet eine hohe Flexibilität für Teams, die tiefgehende und anpassbare Evaluierungen benötigen. Der einzige Nachtteil: Die Einrichtung kann zeitaufwendig sein: Eine wichtige Überlegung für Teams, die schnelle Ergebnisse bevorzugen.

promptfoo: Benutzerfreundliches Tool für Evaluierungen

promptfoo bietet einen anpassbaren Test-Zugang für schnelle und spezifische Evaluierung der Modellfähigkeiten und der Effektivität des Promp-Engineerings. Durch die intuitive Benutzeroberfläche ist es besonders für nicht-technische Anwender geeignet. Für tiefergehende Analysen ist das Tool jedoch weniger ausgelegt. Sein Fokus liegt klar auf der Optimierung von Prompts.

Deepchecks (Deepchecks): Qualitätsmanagement für umfassende Modellprüfungen

Deepchecks bietet eine breite Palette an Validierungsfunktionen, die Funktionstüchtigkeit, Robustheit und Einsatzbereitschaft bewerten. Für Teams, die gründliche Modellprüfungen bevorzugen, ist dieses Tool eine gute Wahl. Bei einfacheren Evaluierungen kann Deepchecks jedoch als überdimensioniert erscheinen und eventuell redundante Funktionen mitbringen, falls bereits andere Datenvalidierungstools genutzt werden.

LightEval (Hugging Face): Leichte Evaluierung für schnelle Iterationen

Dieses Tool eignet sich hervorragend für schnelle und unkomplizierte Evaluierungen mit minimalem Setup. Es ist ideal für rasche Iterationen und Tests. Allerdings ist LightEval spezifisch für den Hugging Face-Stack ausgelegt und nutzt die LLM-Datenverarbeitungsbibliothek datatrove sowie die Trainingsbibliothek nanotron, die derzeit noch wenig verbreitet sind. Die begrenzte Nutzung dieser Bibliotheken könnte langfristigen Support und verfügbare Community-Ressourcen beeinträchtigen.

Trade-offs: Welche Faktoren sind entscheidend?

Bei der Wahl des Evaluierungstools sollten verschiedene Aspekte in Betracht gezogen werden:

• Stack-Kompatibilität: MLFlow ist ideal für bestehende MLOps-Pipelines; andere Tools bieten mehr Flexibilität.

• Lernkurve: promptfoo und LightEval sind einfach zu bedienen, während MLFlow und Deepchecks mehr Fachkenntnisse erfordern.

• Stabilität: Etablierte Tools wie MLFlow und Deepchecks sind stabiler, während neuere Lösungen oft dynamisch weiterentwickelt werden.

• Integrationen: MLFlow bietet die meisten Integrationsmöglichkeiten, während die übrigen Tools spezialisiertere oder eigenständige Optionen darstellen.

Der richtige Einsatz je nach Projektgröße – Unsere Auswahlkriterien

Man sieht, dass je nach Projektumfang und Anwendungsfall die verschiedenen Tools unterschiedliche Vorteile bieten. Ob schnelle Prototypen oder komplexe Projekte: So wählen wir bei tisix.io das passende Tool für die unterschiedlichen Szenarien aus.

Kleine Projekte und Prototyping

• LightEval: Ideal für schnelle Iterationen im Hugging Face-Umfeld.

• promptfoo: Hervorragend für schnelle Optimierungszyklen von Prompts und einfache Modellvergleiche.

• MLFlow: Gut geeignet, wenn das Team bereits MLFlow nutzt.

Mittlere Projekte und Forschung

• DeepEval: Bietet eine gute Balance aus Flexibilität und Tiefe und eignet sich für Forschungsumgebungen.

• Deepchecks: Empfehlenswert für Projekte, die eine gründliche Modellvalidierung erfordern, ohne voll in MLOps integriert zu sein.

Große Produktionsprojekte und Unternehmensanwendungen

• MLFlow LLM Evaluate: Perfekt für Unternehmen, die auf MLFlow setzen oder planen, dies zu tun.

• Deepchecks: Die optimale Wahl für Teams, die robuste Qualitätsprüfungen und Bias-Erkennung priorisieren.

Abschließend lässt sich festhalten: Die Wahl des richtigen LLM-Evaluierungstools ist nicht nur eine Frage der Funktionalität, sondern entscheidend für die erfolgreiche Implementierung von KI-Projekten. Bei tisix.io setzen wir auf Tools, die Qualität, Flexibilität und Skalierbarkeit vereinen – angepasst an die spezifischen Anforderungen jedes Projekts.

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