¿Qué son las operaciones de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMOps)?

Las plataformas LLMOps pueden ofrecer una gestión más eficaz de las bibliotecas, al reducir los costes operativos y permitir que menos personal técnico realice las tareas. Estas operaciones incluyen el preprocesamiento de datos, la formación de modelos lingüísticos, la monitorización, la puesta a punto y la implementación. Al igual que las operaciones de machine learning (MLOps), las LLMOps se basan en la colaboración de científicos de datos, ingenieros DevOps y profesionales de TI.

Los LLM como ChatGPT de OpenAI que usa GPT-4 y BERT de Google representan una clase nueva y más avanzada de  procesamiento del lenguaje natural (PLN) que pueden responder rápidamente a preguntas en lenguaje natural, proporcionar resúmenes y seguir instrucciones complejas. 

Una plataforma LLMOps reúne la ciencia de datos y la ingeniería de software en un entorno colaborativo para la exploración de datos, el seguimiento de experimentos en tiempo real, el prompt engineering y la gestión de modelos y procesos. LLMOps automatiza las tareas operativas y de monitorización en el ciclo de vida del machine learning.

Dado que los LLMOps entran en el ámbito de las operaciones de machine learning, pueden pasarse por alto o incluso denominarse "MLOps para LLM", pero los LLMOps deben considerarse por separado, ya que se centran específicamente en agilizar el desarrollo de LLM. Aquí hay dos formas en que los flujos de trabajo de machine learning (ML) y los requisitos cambian específicamente con las LLM.

• Ahorro de costes: con ajuste de hiperparámetros: en ML, el ajuste de hiperparámetros suele centrarse en mejorar la precisión u otras métricas. Para los LLM, el ajuste además se vuelve importante para reducir los costes y los requisitos de potencia computacional del entrenamiento y la inferencia. Esto se puede hacer modificando el tamaño de los lotes. Dado que los LLM pueden empezar con un modelo fundacional y luego afinarse con nuevos datos para obtener mejoras específicas del dominio, pueden ofrecer un mayor rendimiento por menos.
  
  
• Métricas de rendimiento: los modelos de ML suelen tener métricas de rendimiento claramente definidas y fáciles de calcular, como la precisión, el AUC y la puntuación F1. Sin embargo, a la hora de evaluar los LLM, se necesita un conjunto diferente de puntos de referencia y puntuación estándar, como el subestudio de evaluación bilingüe (BLEU) y el subestudio orientado al recuerdo para la evaluación de gisting (ROUGE). Estos requieren una consideración adicional durante la implementación.

Además, LLMOps puede proporcionar lo que se consideran funcionalidades típicas de MLOps:

• Gestión de datos
• Proceso de implementación
• Pruebas y entrenamiento de modelos
• Seguimiento y observabilidad
• Soporte de seguridad y cumplimiento
  

LLMOps puede aportar una mayor eficiencia a una amplia variedad de tareas, entre ellas:

• Construcción de bases de datos vectoriales para recuperar información contextualmente relevante.
  
  
• Integración y entrega continuas (CI/CD), donde los canales de CI/CD automatizan el proceso de desarrollo del modelo y agilizan las pruebas y la implementación. Herramientas como Jenkins GitLab CI/CD y GitHub Actions ayudan a administrar estos pipelines, lo que garantiza un flujo de trabajo fluido y eficiente. Esto permite actualizaciones y reversiones de modelos sin inconvenientes, minimizando las interrupciones para los usuarios. El control de versiones de los modelos y la incorporación de prácticas de prueba exhaustivas pueden ayudar a detectar problemas de forma temprana, garantizando así que solo se implementen modelos con buen rendimiento.
  
  
• Recopilación de datos, preparación y prompt engineering, extraídos de una variedad suficiente de fuentes, dominios e idiomas.
  
  
• Etiquetado y anotación de datos con participación humana para proporcionar un juicio complejo y específico del dominio.
  
  
• Almacenamiento de datos, organización y control de versiones: con bases de datos y soluciones de almacenamiento adecuadas para facilitar el almacenamiento, la recuperación y la manipulación de datos a lo largo del ciclo de vida de LLM.
  
  
• Análisis exploratorio de datos (EDA) para explorar, preparar y compartir datos específicos para el ciclo de vida del modelo de machine learning al crear conjuntos de datos, tablas y visualizaciones editables y compartibles.
  
  
• Ajuste de modelos para la optimización de modelos para tareas o dominios específicos.
  
  
• La inferencia y el servicio del modelo pueden gestionar los aspectos específicos de producción de las pruebas y el control de calidad, como la frecuencia de actualización del modelo y los tiempos de solicitud de inferencia. Habilite los endpoints de su modelo de API REST utilizando la aceleración por GPU.
  
  
• Revisión y gobierno de modelos para realizar un seguimiento de las versiones de modelos y canalizaciones y gestionar su ciclo de vida completo. Esto puede permitir la colaboración entre modelos de ML mediante una plataforma MLOps de código abierto, como MLflow.
  
  
• Monitorización de modelos, incluido el feedback humano a sus aplicaciones LLM. Identifique posibles ataques maliciosos, modele la desviación e identifique posibles áreas de mejora.
  
  
• Análisis de instrucciones, registro y pruebas.
  
  
• Prompt engineering, con herramientas que permiten el aprendizaje en contexto en lugar de un ajuste fino utilizando datos confidenciales.
  

• Ejecución de la instrucción para permitir la optimización del modelo.
  
  
• Creación de texto y resultados a través de una variedad de funciones. Los LLM pueden generar código, incluyendo scripting y automatización para la infraestructura operativa. Crean texto, por ejemplo, para documentar código o procesos, y traducen idiomas.

Los principales beneficios de LLMOps se pueden agrupar en tres categorías principales: eficiencia, reducción de riesgos y escalabilidad.

LLMOps permite a sus equipos hacer más con menos de diversas maneras, empezando por la colaboración en equipo. Los esfuerzos pueden agilizarse cuando los científicos de datos, los ingenieros de ML, DevOps y las partes interesadas pueden colaborar más rápidamente en una plataforma unificada para la comunicación y el intercambio de información, el desarrollo de modelos y la implementación, lo que resulta en una entrega más rápida. 

Los costes computacionales pueden reducirse al optimizar el entrenamiento de modelos, seleccionar arquitecturas adecuadas y utilizar técnicas como la poda y la cuantificación de modelos. LLMOps puede ayudar a garantizar el acceso a recursos de hardware adecuados, como GPU, para un ajuste, monitorización y optimización eficientes del uso de recursos. Además, la gestión de datos puede simplificarse cuando los LLMOps promueven prácticas sólidas de gestión de datos, para ayudar a garantizar que se obtengan, limpien y utilicen conjuntos de datos de alta calidad para la formación.

Los hiperparámetros se pueden mejorar, incluidas las tasas de aprendizaje y los tamaños de los lotes para ofrecer un rendimiento óptimo, mientras que la integración con DataOps puede facilitar un flujo de datos fluido desde la ingesta hasta la implementación del modelo, y permitir la toma de decisiones basada en datos. 

La iteración y los bucles de feedback pueden acelerarse automatizando las tareas repetitivas y permitiendo una experimentación rápida. Mediante la gestión de modelos, LLMOps puede optimizar los procesos de principio a fin de modelos de lenguaje de gran tamaño, lo que ayuda a garantizar que los modelos se creen, entrenen, evalúen e implementen de manera óptima. 
El rendimiento del modelo se puede mejorar utilizando datos de entrenamiento de alta calidad y relevantes para el dominio. Además, al monitorizar y actualizar constantemente los modelos, LLMOps puede garantizar el máximo rendimiento. Se puede acelerar el desarrollo de modelos y canalizaciones para ofrecer modelos de mayor calidad e implementar LLM en producción más rápidamente.

Puede mejorar la seguridad y la privacidad utilizando LLMOps avanzados de nivel empresarial para priorizar la protección de la información confidencial, lo que ayuda a prevenir vulnerabilidades y accesos no autorizados. La transparencia y las respuestas más rápidas a las solicitudes normativas ayudan a garantizar un mayor cumplimiento de las políticas de su organización o sector.

Los LLMOps facilitan la escalabilidad y la gestión de los datos, lo que es crucial cuando es necesario supervisar, controlar, gestionar y monitorizar miles de modelos para la integración continua, la entrega continua y la implementación continua. LLMOps puede conseguirlo mejorando la latencia del modelo que puede optimizarse para proporcionar una experiencia de usuario más receptiva.

La escalabilidad se puede simplificar con la monitorización de modelos dentro de un entorno continuo de integración, entrega e implementación. Las canalizaciones de LLM pueden fomentar la colaboración, reducir los conflictos y acelerar los ciclos de publicación. La reproducibilidad de las canalizaciones de LLM puede permitir una colaboración más estrecha entre los equipos de datos, reduciendo así los conflictos con DevOps y TI, y acelerando la velocidad de lanzamiento. 

Cargas de trabajo que pueden gestionarse sin problemas, incluso cuando fluctúan. Los LLMOps pueden gestionar grandes volúmenes de peticiones de forma concurrente, lo que resulta especialmente vital para las aplicaciones empresariales.

Para que las operaciones sean más fluidas, aquí hay algunas sugerencias a tener en cuenta.

• Participación de la comunidad: interactúe con la comunidad de código abierto para mantenerse al día con los últimos avances y las mejores prácticas. Los cambios no se hacen esperar.

• Gestión de recursos computacionales: la formación de LLM implica cálculos extensos en grandes conjuntos de datos. Las GPU especializadas pueden permitir operaciones más rápidas y acelerar las operaciones paralelas de datos.

• Monitorización y mantenimiento continuos del modelo: las herramientas de monitorización pueden detectar desviaciones en el rendimiento del modelo a lo largo del tiempo. El uso de comentarios del mundo real sobre los resultados del modelo puede refinar y volver a entrenar el modelo.

• Gestión de datos: elija el software adecuado para gestionar grandes volúmenes de datos, lo que garantiza una recuperación eficiente de los datos a lo largo del ciclo de vida de LLM. Realice un seguimiento de los cambios y el desarrollo de los datos con el control de versiones de los datos. Proteja los datos con cifrado de tránsito y controles de acceso. Automatice la recopilación, la limpieza y el preprocesamiento de datos para ofrecer un flujo constante de datos de alta calidad. Asegúrese de que los conjuntos de datos estén versionados para ofrecer transiciones fluidas entre las diferentes versiones de los conjuntos de datos.

• Preparación de datos y prompt engineering: transforme, agregue y elimine datos duplicados de forma regular. Asegúrese de que los datos sean visibles y se puedan compartir entre los equipos de datos.

• Implementación: para ser más rentable, adapte un modelo preentrenado para tareas específicas. Plataformas como NVIDIA TensorRT y ONNX Runtime ofrecen herramientas de optimización de deep learning.

• Recuperación ante desastres y redundancia: realice copias de seguridad de modelos, datos y configuraciones con regularidad en caso de desastres. Con la redundancia, puede gestionar los fallos del sistema sin afectar a la disponibilidad del modelo.

• Desarrollo de modelos éticos: anticipe, descubra y corrija sesgos en los datos de entrenamiento y los resultados del modelo que pueden distorsionar los resultados.

• Feedback humano: el aprendizaje por refuerzo a partir del feedback humano (RLHF) puede mejorar la formación de LLM. Como las tareas de LLM suelen ser abiertas, el feedback de los usuarios finales pueden ser cruciales para evaluar el rendimiento de LLM.
  
  

• Cadenas o canalizaciones LLM: facilitado por marcos como LangChain o LlamaIndex, puede vincular varias llamadas LLM o interacciones de sistemas externos para permitir tareas complejas como responder a las preguntas de los usuarios.
  
  

• Ajuste fino del modelo: utilice bibliotecas de código abierto como DeepSpeed, Hugging Face Transformers, JAX, PyTorch y TensorFlow para mejorar el rendimiento del modelo. La optimización de la latencia del modelo es crucial para proporcionar una experiencia de usuario receptiva. 
  
  

• Monitorización de modelos: cree mecanismos de seguimiento para el linaje de modelos y canalizaciones, y las versiones para ayudar a garantizar una gestión eficiente del ciclo de vida de los artefactos y las transiciones.

• Entrenamiento de modelos: utilice el entrenamiento distribuido para gestionar la enorme escala de datos y parámetros en los LLM. Afinar los modelos periódicamente con datos frescos para mantenerlos actualizados y eficaces. 
  
  

• Seguridad del modelo: compruebe los modelos con frecuencia para detectar vulnerabilidades y realice auditorías y pruebas de seguridad periódicas.

• Privacidad y cumplimiento: valide que las operaciones cumplan con normativas como el RGPD y la CCPA con comprobaciones periódicas de cumplimiento. Con la IA y los LLM en las noticias, habrá escrutinio.

• Prompt engineering: los modelos que siguen instrucciones pueden seguir indicaciones e instrucciones complejas. El ajuste correcto de estas plantillas de instrucciones será crucial para obtener respuestas precisas y fiables, y para reducir la posibilidad de alucinaciones del modelo o de pirateo de avisos.