大規模言語モデルの運用と保守 LLMOps

LLMOps は Large Language Model Operations の略語で、LLM の効率的かつ信頼性の高い動作を保証する舞台裏のプロセスです。これは MLOps の進歩を表しており、LLM によってもたらされる固有の課題に対処するために特別に設計されています。

MLOps は一般的な機械学習モデルのライフサイクルの管理に重点を置いているのに対し、LLMOps は LLM の特定の要件の処理に特化しています。

Web インターフェイスや API を介して OpenAI や Anthropic などのエンティティからモデルを利用する場合、LLMOps はバックグラウンドで動作して、それらのモデルがサービスとしてアクセスできるようにします。 Large Language Model Source Operations (LLMOps) は、運用環境で大規模な言語モデルを運用管理するための実践、手法、ツールです。 LLMOps は、ツールと手法を使用して、微調整からメンテナンスに至る LLM のライフサイクルを管理および自動化することを専門としています。モデル固有の操作により、データ サイエンティスト、エンジニア、IT チームは大規模な言語モデルを効率的に展開、監視、維持できます。

LLMOps の利点

LLMOps の主な利点は、効率、拡張性、リスクの軽減です。

• 効率: LLMOps により、データ チームはより迅速なモデルとパイプライン開発を実現し、より高品質なモデルを提供し、より迅速に本番環境にデプロイできるようになります。
• スケーラビリティ: LLMOps は、継続的統合、継続的デリバリー、継続的展開のための数千のモデルを監視、制御、管理、監視するための大規模なスケーラビリティと管理もサポートしています。具体的には、LLMOps は LLM パイプラインの再現性を提供し、データ チーム間のより緊密に結合されたコラボレーションを可能にし、DevOps と IT との競合を軽減し、より迅速なリリースを可能にします。
• リスクの軽減: LL.M. は多くの場合、規制上のレビューを必要としますが、LLMOps は透明性を高め、そのような要求に迅速に対応できるだけでなく、組織や業界のポリシーへのコンプライアンスを確実に高めることができます。

LLMOps のベスト プラクティス

• 探索的データ分析 (EDA): 再現可能、編集可能、共有可能なデータセット、テーブル、視覚エフェクトを作成することで、機械学習ライフサイクルに向けてデータを繰り返し探索、共有、準備します。
• データの準備と迅速なエンジニアリング: データの変換、集約、重複排除を繰り返し行い、データを可視化し、データ チーム間で共有できるようにします。 LL.M への構造化された信頼性の高い問い合わせのためのプロンプトを繰り返し作成します。
• モデルの微調整: Hugging Face Transformers、DeepSpeed、PyTorch、TensorFlow、JAX などの一般的なオープン ソース ライブラリを使用して、モデルのパフォーマンスを微調整して改善します。
• モデルのレビューとガバナンス: モデルとパイプラインの系統とバージョンを追跡し、ライフサイクル全体を通じてこれらのアーティファクトと変換を管理します。 MLflow などのオープンソース MLOps プラットフォームを使用して、ML モデル間で発見、共有、コラボレーションを行います。
• モデルの推論と提供: モデルの更新頻度、推論リクエスト時間、およびテストと QA における同様の運用の詳細を管理します。 DevOps の原則を借用して、リポジトリやオーケストレーターなどの CI/CD ツールを使用して、実稼働前パイプラインを自動化します。 GPU アクセラレーションを使用して REST API モデル エンドポイントを有効にします。
• 人間のフィードバックによるモデルの監視: モデルとデータの監視パイプラインを作成し、モデルのドリフトと悪意のあるユーザーの行動について警告します。

参考文献

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