Große Sprachmodelloperationen (LLMOps)

LLMOps ist die Abkürzung für Large Language Model Operations, den Prozess im Hintergrund, der sicherstellt, dass LLM effizient und zuverlässig läuft. Es stellt eine Weiterentwicklung von MLOps dar und ist speziell darauf ausgelegt, die einzigartigen Herausforderungen von LLM zu bewältigen.

MLOps konzentriert sich auf die Verwaltung des Lebenszyklus allgemeiner Modelle des maschinellen Lernens, während LLMOps auf die Erfüllung der spezifischen Anforderungen von LLMs spezialisiert ist.

Wenn Sie Modelle von Entitäten wie OpenAI oder Anthropic über eine Webschnittstelle oder API verwenden, arbeitet LLMOps im Hintergrund, um diese Modelle als Dienst zugänglich zu machen. Large Language Model Operations (LLMOps) umfasst die Vorgehensweise, Techniken und Tools für die operative Verwaltung großer Sprachmodelle in Produktionsumgebungen. LLMOps ist speziell darauf ausgelegt, mithilfe von Tools und Methoden den Lebenszyklus von LLM zu verwalten und zu automatisieren, von der Feinabstimmung bis zur Wartung. Modellspezifische Vorgänge ermöglichen es Datenwissenschaftlern, Ingenieuren und IT-Teams, große Sprachmodelle effizient bereitzustellen, zu überwachen und zu warten.

Vorteile von LLMOps

Die Hauptvorteile von LLMOps sind Effizienz, Skalierbarkeit und Risikominderung.

• Effizienz: LLMOps ermöglicht Datenteams eine schnellere Modell- und Pipeline-Entwicklung, die Bereitstellung qualitativ hochwertigerer Modelle und eine schnellere Bereitstellung in der Produktion.
• Skalierbarkeit: LLMOps unterstützt außerdem massive Skalierbarkeit und Verwaltung, um Tausende von Modellen für kontinuierliche Integration, kontinuierliche Bereitstellung und kontinuierliche Implementierung zu überwachen, zu steuern, zu verwalten und zu überwachen. Insbesondere sorgt LLMOps für die Wiederholbarkeit von LLM-Pipelines, ermöglicht eine engere Zusammenarbeit zwischen Datenteams, reduziert Konflikte mit DevOps und IT und beschleunigt die Release-Geschwindigkeit.
• Geringeres Risiko: LLMOs unterliegen häufig einer behördlichen Überprüfung. LLMOps kann die Transparenz erhöhen, schneller auf derartige Anfragen reagieren und eine bessere Einhaltung der Unternehmens- oder Branchenrichtlinien gewährleisten.

Best Practices für LLMOps

• Explorative Datenanalyse (EDA): Erkunden, teilen und bereiten Sie Daten iterativ für den Lebenszyklus des maschinellen Lernens vor, indem Sie reproduzierbare, bearbeitbare und gemeinsam nutzbare Datensätze, Tabellen und Visualisierungen erstellen.
• Datenaufbereitung und Datentechnik: Transformieren, aggregieren und deduplizieren Sie Daten iterativ und machen Sie Daten für alle Datenteams sichtbar und gemeinsam nutzbar. Iterativ entwickeln Sie Aufforderungen zur strukturierten, verlässlichen Abfrage des LL.M.
• Feinabstimmung des Modells: Verwenden Sie beliebte Open-Source-Bibliotheken wie Hugging Face Transformers, DeepSpeed, PyTorch, TensorFlow und JAX, um die Modellleistung zu optimieren und zu verbessern.
• Modellüberprüfung und -verwaltung: Verfolgen Sie die Herkunft und Versionen von Modellen und Pipelines und verwalten Sie diese Artefakte und Transformationen während des gesamten Lebenszyklus. Entdecken, teilen und arbeiten Sie über ML-Modelle hinweg mit Open-Source-MLOps-Plattformen wie MLflow zusammen.
• Modellinferenz und -bereitstellung: Verwalten Sie die Häufigkeit von Modellaktualisierungen, Inferenzanforderungszeiten und ähnliche Produktionsdetails beim Testen und in der Qualitätssicherung. Verwenden Sie CI/CD-Tools wie Repositories und Orchestratoren – basierend auf DevOps-Prinzipien –, um Vorproduktions-Pipelines zu automatisieren. Aktiviert die GPU-Beschleunigung von REST-API-Modellendpunkten.
• Modellüberwachung mit menschlichem Feedback: Erstellen Sie Pipelines zur Modell- und Datenüberwachung und warnen Sie bei Modellabweichungen und böswilligem Benutzerverhalten.

Verweise

【1】https://www.redhat.com/en/topics/ai/llmops