Opérations Sur Les Grands Modèles De Langage (LLMOps)
LLMOps est l'abréviation de Large Language Model Operations, qui est le processus en coulisses qui garantit que LLM fonctionne de manière efficace et fiable. Il représente une avancée dans le domaine du MLOps et est spécifiquement conçu pour répondre aux défis uniques présentés par le LLM.
MLOps se concentre sur la gestion du cycle de vie des modèles généraux d'apprentissage automatique, tandis que LLMOps se spécialise dans la réponse aux exigences spécifiques des LLM.
Lors de l'utilisation de modèles provenant d'entités telles qu'OpenAI ou Anthropic via une interface Web ou une API, LLMOps travaille en coulisses pour rendre ces modèles accessibles en tant que service. Les opérations sur les grands modèles de langage (LLMOps) sont la pratique, les techniques et les outils pour la gestion opérationnelle des grands modèles de langage dans les environnements de production. LLMOps est spécifiquement conçu pour utiliser des outils et des méthodes pour gérer et automatiser le cycle de vie de LLM, du réglage fin à la maintenance. Les opérations spécifiques au modèle permettent aux scientifiques des données, aux ingénieurs et aux équipes informatiques de déployer, de surveiller et de maintenir efficacement de grands modèles linguistiques.
Avantages des LLMOps
Les principaux avantages des LLMOps sont l’efficacité, l’évolutivité et la réduction des risques.
- Efficacité : LLMOps permet aux équipes de données d'accélérer le développement de modèles et de pipelines, de fournir des modèles de meilleure qualité et de les déployer plus rapidement en production.
- Évolutivité : LLMOps prend également en charge une évolutivité et une gestion massives pour superviser, contrôler, gérer et surveiller des milliers de modèles pour une intégration continue, une livraison continue et un déploiement continu. Plus précisément, LLMOps offre une répétabilité des pipelines LLM, permettant une collaboration plus étroite entre les équipes de données, réduisant les conflits avec DevOps et l'informatique et accélérant la vitesse de publication.
- Risque réduit : les LLMO sont souvent soumis à un examen réglementaire, et les LLMOps peuvent accroître la transparence et des réponses plus rapides à ces demandes et garantir une meilleure conformité avec les politiques organisationnelles ou sectorielles.
Bonnes pratiques pour les LLMOps
- Analyse exploratoire des données (EDA) : explorez, partagez et préparez de manière itérative les données pour le cycle de vie de l'apprentissage automatique en créant des ensembles de données, des tableaux et des visualisations reproductibles, modifiables et partageables.
- Préparation et ingénierie des données : transformez, agrégez et dédupliquez les données de manière itérative, et rendez les données visibles et partageables entre les équipes de données. Développer de manière itérative des invites pour une enquête structurée et fiable sur le LL.M.
- Réglage fin du modèle : utilisez des bibliothèques open source populaires telles que Hugging Face Transformers, DeepSpeed, PyTorch, TensorFlow et JAX pour affiner et améliorer les performances du modèle.
- Examen et gouvernance du modèle : suivez la lignée et les versions du modèle et du pipeline, et gérez ces artefacts et transformations tout au long du cycle de vie. Découvrez, partagez et collaborez sur des modèles ML avec des plateformes MLOps open source comme MLflow.
- Inférence et diffusion du modèle : gérez la fréquence des actualisations du modèle, les temps de demande d'inférence et les détails de production similaires lors des tests et de l'assurance qualité. Utilisez des outils CI/CD tels que des référentiels et des orchestrateurs – empruntant les principes DevOps – pour automatiser les pipelines de pré-production. Permet l'accélération GPU des points de terminaison du modèle d'API REST.
- Surveillance des modèles avec retour humain : créez des pipelines de surveillance des modèles et des données et alertez sur la dérive des modèles et les comportements malveillants des utilisateurs.
Références
【1】https://www.redhat.com/en/topics/ai/llmops