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Inteligência Artificial

LLM OS: Revolucionando a Inteligência Artificial com phidata e AWS

Xavier

• 5 min read

Introdução ao LLM OS e phidata

A Inteligência Artificial (IA) generativa está em constante evolução, e novas ferramentas e conceitos surgem para tornar a criação de assistentes autônomos mais poderosa e acessível. Neste contexto, o LLM OS (Large Language Model Operating System), proposto por Andrej Karpathy, surge como uma arquitetura inovadora, e o framework phidata se destaca por facilitar sua implementação, inclusive na Amazon Web Services (AWS). Este artigo explora como o phidata permite construir e executar o LLM OS, transformando Modelos de Linguagem Grandes (LLMs) no núcleo de sistemas operacionais emergentes.

O que é o phidata?

O phidata é um framework interativo projetado para construir Assistentes de IA Autônomos, também conhecidos como Agentes. Ele capacita esses assistentes com memória de longo prazo, conhecimento contextual e a habilidade de executar ações através de chamadas de função. Essencialmente, o phidata permite transformar qualquer LLM em um assistente de IA capaz de:

  • Pesquisar na web usando ferramentas como DuckDuckGo ou Google.
  • Analisar dados usando SQL, DuckDB, etc.
  • Conduzir pesquisas e gerar relatórios.
  • Responder a perguntas de PDFs, APIs, etc.
  • Escrever scripts para filmes, livros, etc.
  • Resumir artigos, vídeos, etc.
  • Executar tarefas como enviar e-mails, consultar bancos de dados, e muito mais.

A estrutura do phidata é baseada na ideia de que um Assistente é a combinação de um LLM, Memória, Conhecimento e Ferramentas. A memória armazena o histórico de conversas, entidades e fatos em um banco de dados, enquanto o conhecimento (armazenado em um banco de dados vetorial) fornece contexto de negócios aos LLMs. As ferramentas, por sua vez, permitem que os LLMs executem ações como extrair dados de uma API, enviar e-mails ou consultar um banco de dados.

Como funciona o phidata?

O processo de criação de um assistente com phidata envolve três etapas principais:

  1. Criar um Assistente: Definir o LLM base.
  2. Adicionar Ferramentas (funções), Conhecimento (vetores) e Armazenamento (banco de dados): Equipar o assistente com as capacidades necessárias.
  3. Servir usando Streamlit, FastAPI ou Django para construir sua aplicação de IA: Disponibilizar o assistente para uso.

Entendendo o LLM OS

O conceito de LLM OS foi popularizado por Andrej Karpathy, uma figura proeminente no campo da IA. A ideia central é que os Modelos de Linguagem Grandes (LLMs) funcionem como a CPU ou o kernel de um sistema operacional emergente. Este "sistema operacional" pode coordenar múltiplos recursos para resolver problemas complexos, utilizando a linguagem natural como interface.

No LLM OS, o LLM principal (como o GPT-4o) atua como a unidade central de processamento. Ele tem acesso a:

  • RAM: Contexto da conversa e informações temporárias.
  • Ferramentas (Software 1.0): Calculadora, terminal Python, etc.
  • Disco (Sistema de Arquivos):
    • Memória: Histórico de chat, entidades, fatos (ex: PostgreSQL).
    • Conhecimento: PDFs, websites, texto, JSON (ex: pgvector).
  • Internet: Para buscar informações em tempo real.
  • Outros LLMs/Assistentes: Capacidade de delegar tarefas específicas a outros modelos especializados (ex: assistente de pesquisa, analista de dados, assistente de investimento).

Essa arquitetura permite que o LLM OS resolva problemas de forma mais robusta e versátil, combinando as capacidades de raciocínio do LLM central com ferramentas e conhecimentos específicos.

Integração do LLM OS com phidata

O phidata recentemente integrou o conceito de LLM OS, oferecendo um template que torna sua implementação mais prática e escalável. Isso permite que os desenvolvedores construam e executem o LLM OS localmente usando Docker ou em produção na AWS.

LLM OS na AWS com phidata: Um Guia Prático

O vídeo apresentado demonstra um tutorial prático, guiado por Jaspreet, o criador do phidata, sobre como executar o LLM OS na AWS. A seguir, resumimos os passos principais.

Configuração do Ambiente para LLM OS

Antes de executar o LLM OS, seja localmente ou na AWS, é necessário configurar o ambiente:

  1. Criar um Ambiente Virtual Python: Para isolar as dependências do projeto.
  2. Instalar o phidata: Utilizando pip, com as bibliotecas opcionais da AWS se o objetivo for o deploy na nuvem (`pip install -U phidata[aws]`).
  3. Instalar o Docker Desktop: Essencial para rodar a aplicação em contêineres.
  4. Criar a Base de Código do LLM OS: O phidata oferece um template para isso. O comando `phi ws create -t llm-os -n llm-os` clona o template do LLM OS do GitHub e configura a estrutura de pastas necessária. Esta estrutura inclui:
    • ai: Contém os assistentes de IA.
    • app: Aplicação Streamlit para o frontend.
    • api: Rotas FastAPI para servir o LLM OS como uma API.
    • db: Configurações do banco de dados.
    • workspace: Arquivos de configuração do workspace, incluindo dev_resources.py e prd_resources.py (para desenvolvimento e produção) e settings.py.
    • secrets: Para armazenar chaves de API e senhas.
  5. Configurar Credenciais: É necessário exportar a chave da API da OpenAI (para usar o GPT-4o, por exemplo). Se for utilizar o assistente de pesquisa, a chave da API da Exa também será necessária.

Executando o LLM OS Localmente com phidata

Com o ambiente configurado, executar o LLM OS localmente é simples:

  1. Ativar API (Opcional): Se desejar servir o LLM OS como uma API, é preciso habilitar o FastAPI nas configurações do workspace (`workspace/settings.py`), definindo `dev_api_enabled=True`.
  2. Iniciar o Workspace: O comando `phi ws up` inicia todos os recursos definidos para o ambiente de desenvolvimento. Isso inclui a aplicação Streamlit, a API FastAPI (se habilitada) e o banco de dados PostgreSQL com pgvector, todos rodando em contêineres Docker.
  3. Acessar a Aplicação: A interface Streamlit do LLM OS geralmente fica disponível em `localhost:8501`. A documentação da API (Swagger UI) pode ser acessada em `localhost:8000/docs` se a API estiver habilitada.

Neste ambiente, é possível interagir com o LLM OS, adicionar URLs ou PDFs à base de conhecimento, e testar suas capacidades de busca, cálculo e delegação de tarefas.

Executando o LLM OS na AWS com phidata

Para executar o LLM OS em produção na AWS, o processo é mais elaborado, mas o phidata simplifica a criação da infraestrutura como código:

  1. Configurar Credenciais da AWS: Certifique-se de que suas credenciais da AWS estão configuradas, seja através do arquivo `~/.aws/credentials` ou variáveis de ambiente.
  2. Adicionar Região e Sub-redes da AWS: No arquivo `workspace/settings.py`, defina a `aws_region` e as `subnet_ids` para os recursos da AWS. É crucial que as sub-redes pertençam à região selecionada.
  3. Atualizar Segredos para Produção:
    • Senha da Aplicação Streamlit: Defina uma senha no arquivo `workspace/secrets/prd_app_secrets.yml`.
    • Senha do Banco de Dados RDS: Defina um nome de usuário e senha para o banco de dados Amazon RDS no arquivo `workspace/secrets/prd_db_secrets.yml`.
  4. Criar Recursos na AWS: O comando `phi ws up --env prd --infra aws` provisiona toda a infraestrutura necessária na AWS. Isso inclui:
    • Cluster Amazon ECS para a aplicação.
    • Definições de Tarefa e Serviços ECS para rodar a aplicação no cluster.
    • Load Balancer para rotear o tráfego para a aplicação.
    • Grupos de Segurança para controlar o tráfego de entrada e saída.
    • Segredos gerenciados para a aplicação e o banco de dados.
    • Banco de Dados Amazon RDS (PostgreSQL com pgvector) para a base de conhecimento e armazenamento.

    Este processo pode levar alguns minutos, especialmente a criação do banco de dados RDS.

  5. Acessar o LLM OS na AWS: Após a conclusão, o phidata fornecerá os DNSs dos Load Balancers. O LLM OS (interface Streamlit) e a API estarão acessíveis através desses endereços. Pode ser necessário usar o Amazon Route 53 para apontar um domínio personalizado para esses Load Balancers.

Benefícios e Aplicações do LLM OS com phidata

A combinação do LLM OS com o framework phidata oferece diversas vantagens:

  • Modularidade e Escalabilidade: Permite construir sistemas de IA complexos de forma modular, facilitando a adição de novas ferramentas, conhecimentos e assistentes. O deploy na AWS garante escalabilidade.
  • Memória e Contexto Persistentes: Os assistentes mantêm o histórico de conversas e acessam uma base de conhecimento rica, resultando em interações mais inteligentes e contextuais.
  • Automação de Tarefas: A capacidade de executar ações e delegar tarefas abre um leque de possibilidades para automação de processos de negócios.
  • Desenvolvimento Simplificado: O phidata abstrai grande parte da complexidade de configurar a infraestrutura, permitindo que os desenvolvedores foquem na lógica do assistente.
  • Segurança e Controle: Ao executar na AWS, é possível configurar redes privadas (VPCs) e grupos de segurança para controlar o acesso aos componentes do LLM OS.

As aplicações são vastas, desde chatbots avançados e assistentes de pesquisa personalizados até sistemas de análise de dados e automação de fluxos de trabalho empresariais.

Conclusão sobre LLM OS e phidata

O LLM OS, impulsionado pelo framework phidata, representa um avanço significativo na forma como construímos e interagimos com a Inteligência Artificial. Ao tratar LLMs como o núcleo de um sistema operacional, podemos criar assistentes mais capazes, contextuais e autônomos. A capacidade de executar esses sistemas localmente com Docker ou em escala na AWS torna essa tecnologia acessível e poderosa para uma ampla gama de aplicações. Com a contínua evolução de LLMs e frameworks como o phidata, o futuro da IA promete ser ainda mais integrado e inteligente.

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