عمليات نموذج اللغة الكبيرة (LLMOps)
LLMOps هو اختصار لعمليات نموذج اللغة الكبيرة، وهي العملية التي تتم خلف الكواليس والتي تضمن تشغيل LLM بكفاءة وموثوقية. إنه يمثل تقدمًا في MLOps وهو مصمم خصيصًا لمعالجة التحديات الفريدة التي يفرضها LLM.
تركز MLOps على إدارة دورة حياة نماذج التعلم الآلي العامة، بينما تتخصص LLMOps في معالجة المتطلبات المحددة لـ LLMs.
عند استخدام نماذج من كيانات مثل OpenAI أو Anthropic من خلال واجهة ويب أو واجهة برمجة التطبيقات، تعمل LLMOps خلف الكواليس لجعل هذه النماذج متاحة كخدمة. عمليات نموذج اللغة الكبيرة (LLMOps) هي الممارسات والتقنيات والأدوات اللازمة للإدارة التشغيلية لنماذج اللغة الكبيرة في بيئات الإنتاج. تم تصميم LLMOps خصيصًا لاستخدام الأدوات والأساليب لإدارة دورة حياة LLM وأتمتتها، من الضبط الدقيق إلى الصيانة. تتيح العمليات الخاصة بالنماذج لعلماء البيانات والمهندسين وفرق تكنولوجيا المعلومات نشر نماذج اللغة الكبيرة ومراقبتها وصيانتها بكفاءة.
فوائد LLMOps
تتمثل الفوائد الرئيسية لـ LLMOps في الكفاءة وقابلية التوسع وتقليل المخاطر.
- الكفاءة: يتيح LLMOps لفرق البيانات تحقيق تطوير أسرع للنماذج وخطوط الأنابيب، وتقديم نماذج ذات جودة أعلى، والنشر في الإنتاج بشكل أسرع.
- إمكانية التوسع: يدعم LLMOps أيضًا إمكانية التوسع والإدارة الهائلة للإشراف على آلاف النماذج والتحكم فيها وإدارتها ومراقبتها لتحقيق التكامل المستمر والتسليم المستمر والنشر المستمر. على وجه التحديد، يوفر LLMOps إمكانية تكرار خطوط أنابيب LLM، مما يتيح تعاونًا أكثر إحكامًا بين فرق البيانات، ويقلل الصراعات مع DevOps وتكنولوجيا المعلومات، ويسرع سرعة الإصدار.
- تقليل المخاطر: غالبًا ما تخضع LLMOs للمراجعة التنظيمية، ويمكن أن تزيد LLMOps من الشفافية والاستجابات السريعة لمثل هذه الطلبات وضمان الامتثال بشكل أفضل للسياسات التنظيمية أو الصناعية.
أفضل الممارسات لـ LLMOps
- تحليل البيانات الاستكشافي (EDA): استكشاف البيانات ومشاركتها وإعدادها بشكل متكرر لدورة حياة التعلم الآلي من خلال إنشاء مجموعات بيانات وجداول وتصورات قابلة للتكرار والتحرير والمشاركة.
- إعداد البيانات وهندسة البيانات: تحويل البيانات وتجميعها وإزالة التكرارات منها بشكل متكرر، وجعل البيانات مرئية وقابلة للمشاركة عبر فرق البيانات. تطوير المطالبات بشكل متكرر للتحقيق المنظم والموثوق به في برنامج الماجستير في القانون.
- ضبط النموذج بدقة: استخدم مكتبات مفتوحة المصدر شائعة مثل Hugging Face Transformers، وDeepSpeed، وPyTorch، وTensorFlow، وJAX لضبط أداء النموذج وتحسينه.
- مراجعة النموذج والحوكمة: تتبع سلسلة النماذج والخطوط الأنابيب والإصدارات، وإدارة هذه القطع الأثرية والتحولات طوال دورة الحياة. اكتشف وشارك وتعاون عبر نماذج التعلم الآلي باستخدام منصات MLOps مفتوحة المصدر مثل MLflow.
- استدلال النموذج وتقديمه: إدارة تكرار تحديثات النموذج وأوقات طلب الاستدلال وتفاصيل الإنتاج المماثلة في الاختبار وضمان الجودة. استخدم أدوات CI/CD مثل المستودعات والمنسقين - مستعيرًا مبادئ DevOps - لأتمتة خطوط الأنابيب قبل الإنتاج. تمكين تسريع وحدة معالجة الرسوميات لنقاط نهاية نموذج واجهة برمجة التطبيقات REST.
- مراقبة النموذج باستخدام ردود الفعل البشرية: إنشاء خطوط أنابيب لمراقبة النموذج والبيانات والتنبيه بشأن انحراف النموذج وسلوك المستخدم الضار.
مراجع
【1】https://www.redhat.com/en/topics/ai/llmops