Apa yang dimaksud dengan operasi model bahasa besar (LLMOps)?

Platform LLMOps dapat memberikan manajemen perpustakaan yang lebih efisien, menurunkan biaya operasional, dan memungkinkan lebih sedikit tenaga teknis untuk menyelesaikan tugas. Operasi ini mencakup prapemrosesan data, pelatihan model bahasa, pemantauan, fine-tuning, dan penerapan. Seperti halnya operasi machine learning (MLOps), LLMOps dibangun di atas kolaborasi ilmuwan data, insinyur DevOps, dan tenaga profesional IT.

LLM seperti ChatGPT milik OpenAI yang menggunakan GPT-4 dan BERT milik Google merepresentasikan model pemrosesan bahasa alami (NLP) kelas baru yang lebih maju yang dapat dengan cepat menjawab pertanyaan bahasa alami, memberikan ringkasan, dan mengikuti instruksi yang rumit. 

Platform LLMOps membawa ilmu data dan rekayasa perangkat lunak ke dalam lingkungan kolaboratif untuk eksplorasi data, pelacakan eksperimen real-time, rekayasa cepat, serta manajemen model dan pipeline. LLMops mengotomatiskan tugas operasional dan pemantauan dalam siklus proses machine learning.

Karena LLMOps berada dalam lingkup operasi machine learning, itu mungkin diabaikan atau bahkan dianggap sebagai “MLOps untuk LLM”, tetapi LLMOps harus dipertimbangkan secara terpisah karena secara khusus difokuskan untuk menyederhanakan pengembangan LLM. Berikut adalah dua cara alur kerja dan persyaratan machine learning (ML) secara khusus berubah dengan LLM.

• Penghematan biaya: dengan tuning hyperparameter: Dalam ML, tuning hyperparameter sering kali berfokus pada peningkatan akurasi atau metrik lainnya. Untuk LLM, tuning sebagai tambahan menjadi penting untuk memangkas biaya dan kebutuhan daya komputasi untuk pelatihan dan kesimpulan. Ini dapat dilakukan dengan mengubah ukuran batch. Karena LLM dapat dimulai dengan model dasar dan kemudian di-tuning dengan data baru untuk peningkatan spesifik domain, LLM dapat memberikan kinerja yang lebih tinggi dengan harga yang lebih murah.
  
  
• Metrik kinerja: Model ML paling sering memiliki metrik performa yang didefinisikan dengan jelas dan mudah dihitung, termasuk akurasi, AUC, dan skor F1. Namun, ketika mengevaluasi LLM, diperlukan serangkaian tolok ukur dan penilaian standar yang berbeda, seperti bilingual evaluation understudy (BLEU) dan recall-oriented understudy for gisting evaluation (ROUGE). Ini memerlukan pertimbangan tambahan selama implementasi.

LLMOps, sebagai tambahan, dapat menyediakan apa yang dianggap sebagai fungsi MLOps yang umum:

• Manajemen data
• Proses penerapan
• Pengujian dan pelatihan model
• Pemantauan dan observabilitas
• Dukungan keamanan dan kepatuhan
  

LLMOPS dapat membawa efisiensi yang lebih besar untuk berbagai tugas, termasuk:

• Membangun  basis data vektor untuk mengambil informasi yang relevan secara kontekstual.
  
  
• Integrasi dan pengiriman berkelanjutan (CI/CD), di mana pipeline CI/CD mengotomatiskan proses pengembangan model dan merampingkan pengujian dan penerapan. Alat-alat seperti Jenkins GitLab CI/CD, dan GitHub Actions membantu mengelola pipeline ini, memastikan alur kerja yang lancar dan efisien. Ini memungkinkan pembaruan dan rollback model yang mulus, meminimalkan gangguan pada pengguna. Model versi dan menggabungkan praktik pengujian yang menyeluruh dapat membantu menangkap masalah lebih awal, memastikan bahwa hanya model yang berkinerja baik yang diterapkan.
  
  
• Pengumpulan, persiapan, dan rekayasa prompt, diambil dari berbagai sumber, domain, dan bahasa yang memadai.
  
  
• Pelabelan dan anotasi data dengan input manusia untuk memberikan penilaian yang kompleks dan spesifik domain.
  
  
• Penyimpanan, pengorganisasian, dan pembuatan versi data, dengan solusi basis data dan penyimpanan yang sesuai untuk membantu penyimpanan, pengambilan, dan manipulasi data di seluruh siklus LLM.
  
  
• Analisis data eksplorasi (EDA) untuk mengeksplorasi, menyiapkan, dan membagikan data spesifik untuk siklus hidup model machine learning saat Anda membuat kumpulan data, tabel, dan visualisasi yang dapat diedit dan dibagikan.
  
  
• Fine-tuning model untuk pengoptimalan model untuk tugas atau domain tertentu.
  
  
• Inferensi dan penyajian model dapat mengelola spesifikasi produksi pengujian dan QA seperti frekuensi penyegaran model dan waktu permintaan inferensi. Aktifkan titik akhir model REST API Anda menggunakan akselerasi GPU.
  
  
• Peninjauan dan tata kelola model untuk melacak versi model dan pipeline serta mengelola siklus hidupnya secara lengkap. Hal ini dapat memungkinkan kolaborasi di seluruh model ML menggunakan platform MLOps sumber terbuka seperti MLflow.
  
  
• Pemantauan model, termasuk masukan dari manusia untuk aplikasi LLM Anda. Mengidentifikasi potensi serangan berbahaya, membuat model penyimpangan dan mengidentifikasi area potensial untuk perbaikan.
  
  
• Analitik prompt, pencatatan, dan pengujian.
  
  
• Rekayasa prompt, dengan alat untuk memungkinkan pembelajaran dalam konteks daripada fine-tuning menggunakan data sensitif.
  

• Prompt eksekusi untuk mengaktifkan pengoptimalan model.
  
  
• Pembuatan dan hasil teks di berbagai fungsi. LLM dapat menghasilkan kode, termasuk scripting dan otomatisasi untuk infrastruktur operasi. Mereka membuat teks, seperti untuk mendokumentasikan kode atau proses, dan menerjemahkan bahasa.

Manfaat utama LLMOPS dapat dikelompokkan di bawah tiga judul utama: efisiensi, pengurangan risiko, dan skalabilitas.

LLMOps memungkinkan tim Anda berbuat lebih banyak dengan sumber daya lebih sedikit dalam berbagai cara, dimulai dengan kolaborasi tim. Upaya dapat disederhanakan ketika ilmuwan data, insinyur ML, DevOps, dan pemangku kepentingan dapat berkolaborasi lebih cepat pada platform terpadu untuk komunikasi dan berbagi insight, pengembangan dan penerapan modelM semuanya menghasilkan pengiriman yang lebih cepat. 

Biaya komputasi dapat dipotong dengan mengoptimalkan pelatihan model, memilih arsitektur yang sesuai, dan menggunakan teknik termasuk pemangkasan dan kuantisasi model. LLMOps dapat membantu memastikan akses ke sumber daya perangkat keras yang sesuai seperti GPU, untuk penyempurnaan, pemantauan, dan pengoptimalan penggunaan sumber daya yang efisien. Selain itu, pengelolaan data dapat disederhanakan ketika LLMOps mempromosikan praktik pengelolaan data yang kuat, untuk membantu memastikan kumpulan data berkualitas tinggi bersumber, dibersihkan, dan digunakan untuk pelatihan.

Hyperparameter dapat ditingkatkan, termasuk learning rate dan ukuran batch untuk memberikan kinerja yang optimal, sementara integrasi dengan DataOps dapat memfasilitasi aliran data yang lancar mulai dari konsumsi hingga penerapan model, dan memungkinkan pengambilan keputusan berbasis data. 

Iterasi dan siklus masukan dapat dipercepat dengan mengotomatiskan tugas-tugas yang berulang dan memungkinkan eksperimen yang cepat. Dengan manajemen model, LLMOps dapat menyederhanakan proses awal hingga akhir dari model bahasa yang besar, membantu memastikan model dibuat, dilatih, dievaluasi, dan digunakan secara optimal. 

Kinerja model dapat ditingkatkan dengan menggunakan data pelatihan yang berkualitas tinggi dan relevan dengan domain. Selain itu, saat terus memantau dan memperbarui model, LLMOPS dapat memastikan kinerja puncak. Pengembangan model dan pipeline dapat dipercepat untuk menghasilkan model yang lebih berkualitas dan menerapkan LLM ke produksi dengan lebih cepat.

Anda dapat meningkatkan keamanan dan privasi menggunakan LLMOps kelas perusahaan yang canggih untuk memprioritaskan perlindungan informasi sensitif, membantu mencegah kerentanan dan akses yang tidak sah. Transparansi dan respons yang lebih cepat terhadap permintaan peraturan membantu memastikan kepatuhan yang lebih besar terhadap kebijakan organisasi atau industri Anda.

LLMOps memungkinkan skalabilitas dan pengelolaan data yang lebih mudah, yang sangat penting ketika ribuan model perlu diawasi, dikontrol, dikelola, dan dipantau untuk integrasi berkelanjutan, pengiriman berkelanjutan, dan penerapan berkelanjutan. LLMops dapat melakukan ini dengan meningkatkan latensi model yang dapat dioptimalkan untuk memberikan pengalaman pengguna yang lebih responsif.

Skalabilitas dapat disederhanakan dengan pemantauan model dalam lingkungan integrasi, pengiriman, dan penerapan yang berkelanjutan. Jalur LLM dapat mendorong kolaborasi, mengurangi konflik, dan mempercepat siklus rilis. Reproduktifitas jalur LLM dapat memungkinkan kolaborasi yang lebih erat di seluruh tim data, sehingga mengurangi konflik dengan DevOps dan IT, serta mempercepat kecepatan rilis. 

Beban kerja yang dapat dikelola dengan lancar, bahkan saat berfluktuasi. LLMOPS dapat menangani permintaan dalam jumlah besar secara bersamaan, yang sangat penting untuk aplikasi perusahaan.

Untuk pengoperasian yang lebih lancar, berikut ini ada beberapa saran yang perlu diingat.

• Keterlibatan komunitas: Bergabung dengan komunitas sumber terbuka untuk tetap mendapatkan informasi terbaru tentang kemajuan terkini dan praktik terbaik. Perubahan datang dengan cepat.

• Manajemen sumber daya komputasi: Pelatihan LLM melibatkan perhitungan ekstensif pada kumpulan data yang besar. GPU khusus dapat memungkinkan operasi yang lebih cepat dan mempercepat operasi paralel data.

• Pemantauan dan pemeliharaan model yang berkelanjutan: Alat pemantauan dapat mendeteksi pergeseran kinerja model dari waktu ke waktu. Menggunakan masukan dunia nyata pada output model dapat menyempurnakan dan melatih kembali model.

• Manajemen data: Pilih perangkat lunak yang sesuai untuk menangani volume data yang besar, memastikan pemulihan data yang efisien di seluruh siklus LLM. Lacak perubahan dan pengembangan data dengan pembuatan versi data. Lindungi data dengan enkripsi transit dan kontrol akses. Otomatiskan pengumpulan data, pembersihan, dan pra-pemrosesan untuk menghasilkan aliran data berkualitas tinggi yang stabil. Pastikan kumpulan data diberi versi untuk memberikan transisi yang lancar antara versi kumpulan data yang berbeda.

• Persiapan data dan rekayasa prompt: Mentransformasi, menggabungkan, dan menghilangkan duplikasi data secara teratur. Pastikan data dapat dilihat oleh dan dapat dibagikan ke seluruh tim data.

• Penerapan: Agar paling hemat biaya, sesuaikan model yang telah dilatih sebelumnya untuk tugas-tugas tertentu. Platform termasuk NVIDIA TensorRT dan ONNX Runtime menawarkan alat pengoptimalan pembelajaran mendalam.

• Pemulihan bencana dan redundansi: Mencadangkan model, data, dan konfigurasi secara teratur jika terjadi bencana. Dengan redundansi, Anda dapat menangani kegagalan sistem tanpa mempengaruhi ketersediaan model.

• Pengembangan model yang etis: Mengantisipasi, menemukan, dan mengoreksi bias dalam data pelatihan dan output model yang dapat mendistorsi output.

• Masukan manusia: Pembelajaran penguatan dari masukan manusia (RLHF) dapat meningkatkan pelatihan LLM. Karena tugas LLM sering kali bersifat terbuka, masukan dari pengguna akhir dapat menjadi sangat penting untuk mengevaluasi kinerja LLM.
  
  

• Rantai atau pipeline LLM: Difasilitasi oleh kerangka kerja seperti LangChain atau LlamaIndex, Anda dapat menautkan beberapa panggilan LLM atau interaksi sistem eksternal untuk memungkinkan tugas-tugas yang kompleks seperti menjawab pertanyaan pengguna.
  
  

• Fine-tuning model: Gunakan pustaka sumber terbuka seperti DeepSpeed, Hugging Face Transformers, JAX, PyTorch, dan TensorFlow untuk meningkatkan kinerja model. Mengoptimalkan latensi model sangat penting untuk memberikan pengalaman pengguna yang responsif. 
  
  

• Pemantauan model: Membuat mekanisme pelacakan untuk model dan alur pipeline, dan versi untuk membantu memastikan manajemen siklus hidup artefak dan transisi yang efisien.

• Pelatihan model: Gunakan pelatihan terdistribusi untuk mengelola data dan parameter berskala besar dalam LLM. Fine tuning model secara rutin dengan data baru agar tetap diperbarui dan efektif. 
  
  

• Keamanan model: Periksa model secara berkala untuk mengetahui kerentanannya dan lakukan audit serta pengujian keamanan secara berkala.

• Privasi dan kepatuhan: Validasi bahwa operasi mematuhi peraturan seperti GDPR dan CCPA dengan pemeriksaan kepatuhan rutin. Dengan AI dan LLM menjadi berita, akan ada pengawasan yang mendalam.

• Rekayasa prompt: Model yang mengikuti instruksi dapat mengikuti prompt dan instruksi yang rumit. Menetapkan templat prompt ini secara tepat akan sangat penting untuk mendapatkan respons yang akurat dan andal, serta mengurangi kemungkinan halusinasi model atau peretasan prompt.