LLMops: Будущее управления моделями ИИ

LLMOps расширяет возможности MLOps для генеративного ИИ, уделяя особое внимание оперативному управлению и управлению RAG для повышения эффективности, масштабируемости и упрощения развертывания, одновременно решая проблемы ресурсов и сложности.

Прежде чем углубляться в LLMOps, давайте сначала разберёмся, что такое MLOps. MLOps (Machine Learning Operations) предоставляет комплексную платформу для всех аспектов разработки, обучения, оценки и внедрения продуктов машинного обучения, охватывая такие области управления, как инфраструктура, данные, рабочие процессы и конвейеры, модели, эксперименты и интерактивные процессы.

Интеграция больших языковых моделей (LLM) в MLOps может привести к революционным изменениям в управлении моделями генеративного искусственного интеллекта (GenAI). LLMOps расширяет возможности MLOps, уделяя особое внимание управлению задачами GenAI, включая: управление подсказками , управление агентами и операции расширенной генерации с поиском и дополненной генерацией (RAGOps). RAGOps, расширение LLMOps, охватывает управление документами и базами данных для улучшения моделей GenAI путем включения внешней информации.

Преимущества LLMOps

LLMOps могут значительно снизить рабочую нагрузку и повысить эффективность GenAI, со временем становясь ещё более масштабируемыми и реализуемыми. С этой эксплуатационной точки зрения LLMOps могут способствовать достижению устойчивого развития, обеспечивая документирование данных и контролируемые затраты и обработку. Они также весьма эффективны в повышении производительности моделей. Точность, скорость и эффективное использование ресурсов — лишь некоторые из преимуществ внедрения LLMOps для GenAI. Это поможет в тонкой настройке данных, специфичных для предметной области, применении различных методов интерференции для оптимизации памяти и времени загрузки, эффективном использовании аппаратных и программных возможностей для управления обучением и оптимизации обработки. RAGOps может предоставлять LLM-моделям ещё более качественные данные, что даёт возможность расширить область их возможностей для обработки и ответа. Цепочки LLM также являются инновационной функцией LLMOps, которая позволяет GenAI решать сложные и многоэтапные задачи, распределяя подзадачи по соответствующим моделям, например, для генерации языка или ответа. Это может привести к прямым измеримым достижениям, как в одном случае к 25%-ному росту CTR (кликабельности) и 15%-ному росту продаж, или в другом случае к 20%-ному сокращению времени выполнения операций и 95%-ному успеху доставки.

Процессы и использование LLMOps

LLMOps можно разбить на типичную серию из 3 шагов, как показано ниже в AWS.

Эти три этапа включают интеграцию, развертывание и настройку. Интеграция подразумевает объединение всех версий кода приложения в одну единую протестированную версию. Развертывание включает перенос инфраструктуры и модели в среду контроля качества и производственную среду для оценки производительности и проведения анализа. Наконец, настройка включает предоставление дополнительных данных для оптимизации модели посредством предварительной обработки, настройки, оценки и регистрации.

Модель можно настраивать различными методами: от тонкой настройки до предобучения и RAG. При тонкой настройке используются ваши собственные данные для настройки модели, при предобучении используется репозиторий немаркированных данных, а RAG использует индексированные данные в векторной базе данных, которая на основе генерации и поиска определяет информацию для отправки в модель.

Azure разделяет этот процесс похожим образом, но по-разному, на 4 этапа: инициализация, экспериментирование, оценка и уточнение, а также развертывание. Они похожи, но отличаются тем, что инициализация чётко определяет цель, структуру и последовательность действий. Поток запросов LLMOps в Azure обеспечивает централизованное размещение кода, управление жизненным циклом, несколько целей развертывания, A/B-развёртывание, условную регистрацию данных и моделей, а также комплексную отчётность.

По мере развития RedHat , LLMOps может значительно упростить этап развертывания модели. Автоматизированное развертывание является важным фактором LLMOps. Сбор и мониторинг данных также значительно упрощаются. Исследовательский анализ данных выполняется на всех этапах: от сбора и очистки до исследования, после чего данные подготавливаются и направляются в систему оперативной разработки. С помощью машинного обучения выявляются закономерности в данных, а LLM оценивается на основе другого набора данных.

Лучшие практики, которым нужно следовать, чтобы минимизировать трудности для LLMOps

При использовании LLMOps возникают некоторые распространённые трудности, но существуют передовые практики , помогающие минимизировать эти трудности. К ним могут относиться высокие требования к ресурсам, большой объём данных, необходимых для обучения, трудности с интерпретацией сложных моделей, а также вопросы конфиденциальности и этики. Создание устойчивой инфраструктуры для LLM имеет решающее значение. Она может быть размещена в публичном облаке, мультиоблачной среде или управляться изнутри, но гибридный облачный подход может быть полезен для снижения финансовых затрат. В связи со сложностью и объёмами данных рекомендуется выбирать специализированные, а не универсальные решения для обеспечения более ограниченной масштабируемости. Ведение надлежащей документации значительно поможет в решении любых возникающих вопросов управления, охватывая все аспекты и предоставляя необходимый контекст в любых ситуациях. Это обеспечит надлежащую документацию обучающих данных, процедур обучения и протоколов мониторинга и их доступность при необходимости. Возможности журналирования в сочетании с мониторингом также рекомендуются для управления и отладки. Это может помочь отследить причины проблем или использовать набор данных для оценки для наблюдения за выходными данными, связанными с определёнными входными данными. По сути, при использовании высококачественных данных, обучении моделей на соответствующих алгоритмах, их развертывании с учетом безопасности и мониторинге в режиме реального времени можно преодолеть многие трудности.

Вердикт: LLMOps могут существенно повлиять на будущее управления моделями ИИ

LLMOps — это расширение MLOps, которое может значительно улучшить будущее GenAI, упрощая развертывание моделей, повышая масштабируемость, которая сейчас крайне важна, и улучшая управление ресурсами для повышения эффективности. В зависимости от типа использования существуют специальные профили пользователей LLMOps, которые могут помочь объяснить участие в GenAI. Ниже представлено, как разработчики GenAI будут участвовать в оценке и тестировании, а также в оперативном проектировании и управлении результатами.

Модель зрелости LLMOps учитывает значительную сложность разработки и оперативного развертывания таких моделей. На первом уровне даются простые рекомендации и базовые подсказки. Второй уровень расширяется до систематических методов и комплексного потока подсказок, включая RAG. Затем он переходит на третий уровень, где происходит проектирование подсказок, более адаптированное к потребностям и автоматизированное. На этом этапе также проводятся мониторинг и обслуживание. Заключительный этап включает в себя итерационные изменения, обеспечивающие максимальную производительность модели, а также серьезную тонкую настройку и оценку. Эта модель способствует масштабированию LLMOps, что в конечном итоге позволит экспоненциально масштабировать приложения GenAI.