Was sind große Sprachmodelloperationen (Large Language Model Operations, LLMOps)?

LLMOps-Plattformen können eine effizientere Bibliotheksverwaltung ermöglichen, die Betriebskosten senken und weniger technisches Personal mit der Erledigung von Aufgaben betrauen. Dazu gehören die Vorverarbeitung von Daten, das Training von Sprachmodellen, die Überwachung, die Feinabstimmung und die Bereitstellung. Wie bei Machine Learning Operations (MLOps), basiert LLMOps auf der Zusammenarbeit von Data Scientists, DevOps-Ingenieuren und IT-Experten.

LLMs wie ChatGPT von OpenAI, das GPT-4 verwendet, und BERT von Google stellen eine neue und fortschrittlichere Klasse von Modellen zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) dar, die schnell natürlich gestellte Fragen beantworten, Zusammenfassungen liefern und komplexen Anweisungen folgen können. 

Eine LLMOps-Plattform bringt Data Science und Software-Engineering in eine kollaborative Umgebung für Datenexploration, Echtzeit-Experimentverfolgung, Prompt Engineering sowie Modell- und Pipeline-Management. LLMOps automatisiert die Betriebs- und Überwachungsaufgaben im Lebenszyklus des maschinellen Lernens.

Da LLMOps in den Bereich der Machine Leaning Operations fällt, könnte es übersehen oder sogar als „MLOps für LLMs“ bezeichnet werden. LLMOps sollte jedoch separat betrachtet werden, da es speziell auf die Rationalisierung der LLM-Entwicklung ausgerichtet ist. Im Folgenden finden Sie zwei Beispiele dafür, wie sich die Workflows und Anforderungen für maschinelles Lernen (ML) mit LLMs konkret ändern.

• Kosteneinsparungen:  Hyperparameter-Tuning: Beim ML konzentriert sich die Abstimmung der Hyperparameter oft auf die Verbesserung der Genauigkeit oder anderer Metriken. Bei LLMs wird das Tuning zusätzlich wichtig, um die Kosten und den Bedarf an Rechenleistung für Training und Inferenz zu senken. Dies kann durch Optimieren der Batch-Größen erreicht werden. Da LLMs mit einem Foundation Model beginnen und dann mit neuen Daten für domänenspezifische Verbesserungen feinabgestimmt werden können, können sie für weniger Geld eine höhere Leistung liefern.
  
  
• Leistungsmetriken: ML-Modelle verfügen meistens über klar definierte und leicht zu berechnende Leistungsmetriken, einschließlich Genauigkeit, AUC und F1-Score. Für die Bewertung von LLMs sind jedoch andere Standard-Benchmarks und Scorings erforderlich, wie z. B. die zweisprachige Evaluationsstudie (Bilingual Evaluation Understudy, BLEU) und die erinnerungsorientierte Studie zur Bewertung von Sprachkenntnissen (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation, ROUGE). Diese müssen bei der Umsetzung zusätzlich berücksichtigt werden.

LLMOps können darüber hinaus das bereitstellen, was als typische MLOps-Funktionalitäten angesehen wird:

• Datenverwaltung
• Bereitstellungsprozess
• Testen und Trainieren von Modellen
• Überwachung und Observability
• Unterstützung bei Sicherheit und Compliance
  

LLMOPs können eine Vielzahl von Aufgaben effizienter machen, darunter:

• Gebäude Vektor-Datenbanks um kontextuell relevante Informationen abzurufen.
  
  
• Kontinuierliche Integration und Bereitstellung (CI/CD), wobei CI/CD-Pipelines den Modellentwicklungsprozess automatisieren und die Tests und die Bereitstellung optimieren. Tools wie Jenkins, GitLab CI/CD und GitHub Actions helfen bei der Verwaltung dieser Pipelines und gewährleisten einen reibungslosen und effizienten Workflow. Dies ermöglicht nahtlose Modellaktualisierungen und Rollbacks und minimiert die Unterbrechungen für die Benutzer. Die Versionierung von Modellen und gründliche Testverfahren können dazu beitragen, Probleme frühzeitig zu erkennen und sicherzustellen, dass nur gut funktionierende Modelle bereitgestellt werden.
  
  
• Datensammlung, -aufbereitung und Prompt Engineering, basierend auf einer ausreichenden Vielfalt von Quellen, Bereichen und Sprachen.
  
  
• Datenkennzeichnung und Kommentierung mit menschlichem Input, um komplexe, domainspezifische Urteile zu ermöglichen.
  
  
• Datenspeicherung, -organisation und -versionierung – mit geeigneten Datenbank- und Speicherlösungen zur Unterstützung der Datenspeicherung, des Abrufs und der Manipulation während des gesamten LLM-Lebenszyklus.
  
  
• Explorative Datenanalyse (EDA) zur Untersuchung, Vorbereitung und Weitergabe spezifischer Daten für den Lebenszyklus von Modellen des maschinellen Lernens, wenn Sie bearbeitbare und gemeinsam nutzbare Datensätze, Tabellen und Visualisierungen erstellen.
  
  
• Modell-Feinabstimmung zur Optimierung von Modellen für bestimmte Aufgaben oder Domänen.
  
  
• Modellinferenz und -bereitstellung können die Produktionsspezifika von Tests und QA verwalten, z. B. die Häufigkeit der Modellaktualisierung und die Zeiten für Inferenz-Anfragen. Aktivieren Sie Ihre REST-API -Modellendgeräte mit GPU-Beschleunigung.
  
  
• Modellüberprüfung und -steuerung zur Verfolgung von Modell- und Pipelineversionen und zur Verwaltung ihres gesamten Lebenszyklus. Dies kann die Zusammenarbeit zwischen ML-Modellen mithilfe einer Open-Source-MLOps-Plattform wie MLflow ermöglichen.
  
  
• Modell-Überwachung, einschließlich menschlichem Feedback zu Ihren LLM-Anwendungen. Identifizieren Sie potenzielle böswillige Angriffe, modellieren Sie Drifts und identifizieren Sie potenzielle Bereiche für Verbesserungen.
  
  
• Schnelle Analysen, Protokollierung und Tests.
  
  
• Prompt Engineering mit Tools, die kontextbezogenes Lernen ermöglichen, anstatt eine Feinabstimmung mit sensiblen Daten vorzunehmen.
  

• Prompts Ausführen, um die Modelloptimierung zu ermöglichen.
  
  
• Texterstellung und -ausgabe in verschiedenen Funktionen. LLMs können Code generieren, einschließlich Skripting und Automatisierung für den Betrieb der Infrastruktur. Sie erstellen Texte, beispielsweise zur Dokumentation von Code oder Prozessen, und übersetzen Sprachen.

Die Hauptvorteile von LLMOps lassen sich unter drei großen Überschriften zusammenfassen: Effizienz, Risikominderung und Skalierbarkeit.

LLMOps ermöglicht es Ihren Teams, auf vielfältige Weise mit weniger mehr zu erreichen, angefangen bei der Zusammenarbeit im Team. Die Anstrengungen können gestrafft werden, wenn Data Scientists, ML-Ingenieure, DevOps und Stakeholder schneller auf einer einheitlichen Plattform für die Kommunikation und den Austausch von Erkenntnissen, die Modellentwicklung und die Bereitstellung zusammenarbeiten können – was alles zu einer schnelleren Bereitstellung führt. 

Der Rechenaufwand kann durch die Optimierung des Modelltrainings, die Auswahl geeigneter Architekturen und den Einsatz von Techniken wie Modellbeschneidung und -quantisierung reduziert werden. LLMOps kann dabei helfen, den Zugang zu geeigneten Hardwareressourcen wie z. B. GPUs sicherzustellen, um eine effiziente Feinabstimmung, Überwachung und Optimierung der Ressourcennutzung zu ermöglichen. Darüber hinaus kann die Datenverwaltung vereinfacht werden, wenn LLMOps robuste Datenverwaltungspraktiken fördern, um sicherzustellen, dass qualitativ hochwertige Datensätze beschafft, bereinigt und für das Training verwendet werden.

Hyperparameter können verbessert werden, einschließlich Lernraten und Stapelgrößen, um eine optimale Leistung zu erzielen, während die Integration mit DataOps einen reibungslosen Datenfluss von der Aufnahme bis zur Bereitstellung des Modells ermöglicht und datengesteuerte Entscheidungen ermöglicht. 

Iteration und Feedback-Schleifen können durch die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben beschleunigt werden und ermöglichen schnelles Experimentieren. Mithilfe der Modellverwaltung können LLMOps die Prozesse von Anfang bis Ende für große Sprachmodelle rationalisieren und sicherstellen, dass die Modelle optimal erstellt, trainiert, ausgewertet und eingesetzt werden. 

Die Leistung des Modells kann durch hochwertige und domainrelevante Trainingsdaten verbessert werden. Darüber hinaus können LLMOps durch die ständige Überwachung und Aktualisierung der Modelle Spitzenleistungen sicherstellen. Die Entwicklung von Modellen und Pipelines kann beschleunigt werden, um qualitativ hochwertigere Modelle zu liefern und LLMs schneller in die Produktion zu überführen.

Sie können die Sicherheit und den Datenschutz verbessern, indem Sie fortschrittliche, unternehmenstaugliche LLMOps einsetzen, um den Schutz sensibler Daten zu priorisieren und so Schwachstellen und unbefugten Zugriff zu verhindern. Transparenz und schnellere Antworten auf behördliche Anfragen sorgen für eine bessere Einhaltung der Richtlinien Ihres Unternehmens oder Ihrer Branche.

LLMOps ermöglichen eine einfachere Skalierbarkeit und Verwaltung von Daten, was von entscheidender Bedeutung ist, wenn Tausende von Modellen für die kontinuierliche Integration, die kontinuierliche Bereitstellung und das kontinuierliche Deployment beaufsichtigt, gesteuert, verwaltet und überwacht werden müssen. LLMOps kann dies durch die Verbesserung der Modelllatenz erreichen, die optimiert werden kann, um ein reaktionsschnelleres Benutzererlebnis zu bieten.

Die Skalierbarkeit kann durch Modellüberwachung in einer Umgebung für kontinuierliche Integration, Bereitstellung und Einsatz vereinfacht werden. LLM-Pipelines können die Zusammenarbeit fördern, Konflikte reduzieren und Release-Zyklen beschleunigen. Die Reproduzierbarkeit von LLM-Pipelines kann eine engere Zusammenarbeit zwischen den Datenteams ermöglichen, wodurch Konflikte mit DevOps und der IT verringert und die Geschwindigkeit der Veröffentlichung beschleunigt werden. 

Workloads, die auch bei Schwankungen reibungslos verwaltet werden können. LLMOps kann große Mengen von Anfragen gleichzeitig bearbeiten, was besonders für Unternehmensanwendungen wichtig ist.

Um einen reibungslosen Ablauf zu gewährleisten, finden Sie hier einige Vorschläge, die Sie beachten sollten.

• Engagement in der Community: Engagieren Sie sich in der Open-Source-Community, um über die neuesten Entwicklungen und Best Practices auf dem Laufenden zu bleiben. Veränderungen kommen schnell.

• Verwaltung von Computerressourcen: Das LLM-Training umfasst umfangreiche Berechnungen mit großen Datensätzen. Spezialisierte GPUs können schnellere Operationen ermöglichen und datenparallele Operationen beschleunigen.

• Kontinuierliche Modellüberwachung und -pflege: Überwachungstools können eine Abweichung der Modellleistung im Zeitverlauf erkennen. Mithilfe von Feedback aus der realen Welt zu den Modellergebnissen kann das Modell verfeinert und neu trainiert werden.

• Datenverwaltung: Wählen Sie eine geeignete Software zur Bewältigung großer Datenmengen, um eine effiziente Datenwiederherstellung über den gesamten LLM-Lebenszyklus hinweg zu gewährleisten. Verfolgen Sie Datenänderungen und Entwicklungen mit Datenversionierung. Schützen Sie die Daten mit Transitverschlüsselung und Zugriffskontrollen. Automatisieren Sie die Datenerfassung, -bereinigung und -vorverarbeitung, um einen stetigen Fluss hochwertiger Daten zu gewährleisten. Stellen Sie sicher, dass die Datensätze in Versionen aufgeteilt sind, um nahtlose Übergänge zwischen verschiedenen Datensatzversionen zu ermöglichen.

• Datenvorbereitung und Prompt Engineering: Transformieren, aggregieren und de-duplizieren Sie regelmäßig Daten. Stellen Sie sicher, dass die Daten für alle Datenteams sichtbar und gemeinsam nutzbar sind.

• Bereitstellung: Am kosteneffizientesten ist es, ein vortrainiertes Modell für bestimmte Aufgaben anzupassen. Plattformen wie NVIDIA TensorRT und ONNX Runtime bieten Tools zur Optimierung von Deep Learning.

• Notfallwiederherstellung und Redundanz: Modelle, Daten und Konfigurationen regelmäßig sichern, um für den Fall von Katastrophen gerüstet zu sein. Mit Redundanz können Sie Systemausfälle bewältigen, ohne die Verfügbarkeit des Modells zu beeinträchtigen.

• Ethische Modellentwicklung: Antizipieren, entdecken und korrigieren Sie Verzerrungen in Trainingsdaten und Modell-Outputs, die das Ergebnis verfälschen können.

• Menschliches Feedback: Verstärkendes Lernen durch menschliches Feedback (RLHF) kann das LLM-Training verbessern. Da LLM-Aufgaben oft ergebnisoffen sind, kann das Feedback der Endbenutzer für die Bewertung der LLM-Leistung entscheidend sein.
  
  

• LLM-Chains oder -Pipelines: Mithilfe von Frameworks wie LangChain oder LlamaIndex können Sie mehrere LLM-Aufrufe oder externe Systeminteraktionen verknüpfen, um komplexe Aufgaben wie die Beantwortung von Benutzerfragen zu ermöglichen.
  
  

• Modell-Feinabstimmung: Verwenden Sie Open-Source-Bibliotheken wie DeepSpeed, Hugging Face Transformers, JAX, PyTorch und TensorFlow, um die Modellleistung zu verbessern. Die Optimierung der Modelllatenz ist für die Bereitstellung einer reaktionsschnellen Benutzererfahrung unerlässlich. 
  
  

• Modellüberwachung: Erstellen Sie Nachverfolgungsmechanismen für die Modell- und Pipelineabfolge und Versionen, um ein effizientes Lebenszyklusmanagement von Artefakten und Übergängen zu gewährleisten.

• Modell-Training: Verwenden Sie verteiltes Training, um die riesige Menge an Daten und Parametern in LLMs zu verwalten. Optimieren Sie die Modelle regelmäßig mit neuen Daten, um sie aktuell und effektiv zu halten. 
  
  

• Modellsicherheit: Überprüfen Sie die Modelle häufig auf Schwachstellen und führen Sie regelmäßig Sicherheitsaudits und -tests durch.

• Datenschutz und Compliance: Validieren Sie die Einhaltung von Vorschriften wie der DSGVO und des CCPA durch regelmäßige Compliance-Checks. Da KI und LLMs in den Nachrichten zu finden sind, wird es eine Überprüfung geben.

• Prompt Engineering: Modelle, die Anweisungen folgen, können komplexen Aufforderungen und Anweisungen folgen. Die korrekte Einstellung dieser Prompt-Vorlagen ist entscheidend für genaue und zuverlässige Antworten und verringert die Wahrscheinlichkeit von Modellhalluzinationen oder Prompt-Hacking.