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LLMOps
LLMOps significa "operaciones de modelos de lenguaje de gran tamaño" y se refiere a las prácticas y flujos de trabajo especializados que aceleran el desarrollo, la implementación y la gestión de los modelos de IA a lo largo de todo su ciclo de vida.
Las plataformas LLMOps pueden ofrecer una gestión de bibliotecas más eficiente, reduciendo los costes operativos y permitiendo que menos personal técnico complete las tareas. Estas operaciones incluyen el preprocesamiento de datos, el entrenamiento del modelo de lenguaje, la monitorización, el ajuste y la implementación. Al igual que con Machine Learning Ops (MLOps), LLMOps se basa en una colaboración de científicos de datos, ingenieros de 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.
Descubra los componentes básicos y las buenas prácticas para ayudar a sus equipos a acelerar la IA responsable.
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. Hay dos formas en las que los flujos de trabajo y los requisitos del machine learning (ML) cambian específicamente con las LLM.
Las plataformas LLMOps, además, pueden proporcionar lo que se considera funcionalidades típicas de MLOps:
LLMOps puede aportar una mayor eficiencia a una amplia variedad de tareas, entre ellas:
Los principales beneficios de LLMOps se pueden agrupar en tres encabezados principales: eficiencia, reducción de riesgos y escalabilidad.
Eficiencia
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 optimizando el entrenamiento de modelos, seleccionando arquitecturas adecuadas y utilizando 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 grandes, 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.
Reducción de riesgos
Puede mejorar la seguridad y la privacidad utilizando LLMOps avanzados de nivel empresarial para priorizar la protección de la información confidencial, ayudando 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.
Escalabilidad
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 lograrlo 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, garantizando 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. Debido a que las tareas de LLM suelen ser abiertas, los comentarios 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.
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. Ajuste 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.
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