대규모 언어 모델 작업(LLMOps)

LLMOps는 대규모 언어 모델 작업(Large Language Model Operations)의 약자로, LLM이 효율적이고 안정적으로 실행되도록 보장하는 내부 프로세스입니다. 이는 MLOps의 발전을 나타내며 LLM이 제기하는 고유한 과제를 해결하도록 특별히 설계되었습니다.

MLOps는 일반적인 머신 러닝 모델의 수명 주기를 관리하는 데 중점을 두는 반면, LLMOps는 LLM의 특정 요구 사항을 해결하는 데 특화되어 있습니다.

웹 인터페이스나 API를 통해 OpenAI나 Anthropic과 같은 엔터티의 모델을 사용하는 경우, LLMOps는 이러한 모델을 서비스로 액세스할 수 있도록 백그라운드에서 작업합니다. 대규모 언어 모델 운영(LLMOps)은 운영 환경에서 대규모 언어 모델의 운영 관리를 위한 관행, 기술 및 도구입니다. LLMOps는 세부 조정에서 유지 관리까지 LLM의 수명 주기를 관리하고 자동화하는 도구와 방법을 사용하도록 특별히 설계되었습니다. 모델별 작업을 통해 데이터 과학자, 엔지니어 및 IT 팀은 대규모 언어 모델을 효율적으로 배포, 모니터링 및 유지 관리할 수 있습니다.

LLMOps의 이점

LLMOps의 주요 이점은 효율성, 확장성, 위험 감소입니다.

• 효율성: LLMOps를 사용하면 데이터 팀이 모델과 파이프라인을 더 빠르게 개발하고, 더 높은 품질의 모델을 제공하고, 더 빠르게 프로덕션에 배포할 수 있습니다.
• 확장성: LLMOps는 수천 개의 모델을 감독, 제어, 관리 및 모니터링하여 지속적인 통합, 지속적인 전달 및 지속적인 배포를 위한 대규모 확장성과 관리 기능을 지원합니다. 특히 LLMOps는 LLM 파이프라인의 반복성을 제공하여 데이터 팀 간의 긴밀한 협업을 가능하게 하고, DevOps와 IT 부서의 충돌을 줄이고, 릴리스 속도를 가속화합니다.
• 위험 감소: LLMO는 종종 규제 검토를 받는데, LLMOps를 통해 투명성을 높이고 해당 요청에 더 빠르게 대응하며 조직이나 업계 정책을 더 잘 준수할 수 있습니다.

LLMOps를 위한 모범 사례

• 탐색적 데이터 분석(EDA): 재현 가능하고 편집 가능하며 공유 가능한 데이터 세트, 표 및 시각화를 만들어 머신 러닝 라이프사이클에 대한 데이터를 반복적으로 탐색, 공유하고 준비합니다.
• 데이터 준비 및 데이터 엔지니어링: 데이터를 반복적으로 변환, 집계, 중복 제거하고, 데이터 팀 전체에서 데이터를 가시화하고 공유할 수 있도록 합니다. LL.M.에 대한 체계적이고 신뢰할 수 있는 탐구를 위한 프롬프트를 반복적으로 개발합니다.
• 모델 미세 조정: Hugging Face Transformers, DeepSpeed, PyTorch, TensorFlow, JAX와 같은 인기 있는 오픈 소스 라이브러리를 사용하여 모델 성능을 미세 조정하고 개선합니다.
• 모델 검토 및 거버넌스: 모델 및 파이프라인 계보와 버전을 추적하고, 수명 주기 전체에서 이러한 아티팩트와 변환을 관리합니다. MLflow와 같은 오픈 소스 MLOps 플랫폼을 사용하여 ML 모델 전반에서 검색, 공유 및 협업하세요.
• 모델 추론 및 제공: 테스트 및 QA에서 모델 새로 고침 빈도, 추론 요청 시간 및 유사한 프로덕션 세부 정보를 관리합니다. DevOps 원칙을 차용하여 저장소 및 오케스트레이터와 같은 CI/CD 도구를 사용하여 사전 프로덕션 파이프라인을 자동화합니다. REST API 모델 엔드포인트의 GPU 가속을 활성화합니다.
• 인간의 피드백을 통한 모델 모니터링: 모델 및 데이터 모니터링 파이프라인을 생성하고 모델 드리프트와 악의적인 사용자 동작에 대한 알림을 제공합니다.

참고문헌

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