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

Las plataformas LLMOps pueden ofrecer una administración de bibliotecas más eficiente, lo que reduce los costos operativos y permite que menos personal técnico complete las tareas. Estas Operaciones incluyen preprocesamiento de datos, capacitación en modelos de lenguaje, monitoreo, ajuste fino y despliegue. Al igual que con las operaciones de machine learning (MLOps), LLMOps se basa en una colaboración de científicos de datos, ingenieros de DevOps y profesionales de TI.

Los LLM, como ChatGPT de OpenAI con GPT-4 y BERT de Google, representan una clase nueva y más avanzada de modelos de procesamiento de lenguaje natural (PLN) que pueden responder rápidamente 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 de colaboración para la exploración de datos, el seguimiento de experimentos en tiempo real, la ingeniería rápida y la gestión de modelos y canalizaciones. LLMOps automatiza las tareas operativas y de supervisión del ciclo de vida del machine learning.

Debido a que LLMOps se encuentra dentro del alcance de las operaciones de aprendizaje de máquinas, es posible que se pase por alto o incluso se lo denomine "MLOps para LLM", pero los LLMOps deben considerarse por separado, ya que se centran específicamente en optimizar el desarrollo de LLM. Aquí hay dos formas en que los flujos de trabajo y requisitos de machine learning (ML) cambian específicamente con los LLM.

• Ahorro de costos: con ajuste de hiperparámetros: en ML, el ajuste de hiperparámetros a menudo se enfoca en mejorar la precisión u otras métricas. Para los LLM, el ajuste también se vuelve importante para reducir el costo y los requisitos de potencia computacional del entrenamiento y la inferencia. Esto se puede hacer ajustando los tamaños de los lotes. Dado que los LLM pueden comenzar con un modelo fundacional y luego ajustarse con nuevos datos para 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 el puntaje F1. Pero al evaluar los LLM, se necesita un conjunto diferente de puntos de referencia y puntaje estándar, como el suplente de evaluación bilingüe (BLEU) y el suplente orientado a la recuperación para la evaluación de gisting (ROUGE). Estos requieren consideración adicional durante la implementación.

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

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

Los LLMOps pueden aportar mayor eficiencia a una amplia variedad de tareas, incluyendo:

• Crear bases de datos vectoriales para recuperar información contextualmente relevante.
  
  
• Integración y entrega continuas (CI/CD), donde los procesos de CI/CD automatizan el proceso de desarrollo de modelos y agilizan las pruebas y el despliegue. Herramientas como Jenkins GitLab CI/CD y GitHub Actions ayudan a gestionar estos procesos, garantizando un flujo de trabajo fluido y eficiente. Esto permite actualizaciones y reversiones de modelos sin problemas, 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 que solo se desplieguen modelos con buen rendimiento.
  
  
• Recopilación de datos, preparación e ingeniería rápida, extraídos de una variedad suficiente de fuentes, dominios e idiomas.
  
  
• Etiquetado y anotación de datos con entrada humana para proporcionar un juicio complejo y específico del dominio.
  
  
• Almacenamiento, organización y control de versiones de datos: con soluciones de almacenamiento y bases de datos adecuadas para facilitar el almacenamiento, la recuperación y la manipulación de datos durante todo el 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 editables y compartibles, tablas y visualizaciones.
  
  
• Ajuste fino de modelos para la optimización de modelos para tareas o dominios específicos.
  
  
• La inferencia y el servicio de modelos pueden gestionar los detalles 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 del modelo API REST usando la aceleración de GPU.
  
  
• Revisión y gobernanza de modelos para realizar un seguimiento de las versiones de modelos y procesos, y gestionar su ciclo de vida completo. Esto puede permitir la colaboración entre modelos ML empleando una plataforma MLOps de código abierto como MLflow.
  
  
• Monitoreo de modelos, incluida la retroalimentación humana a sus aplicaciones LLM. Identifique posibles ataques maliciosos, modele la desviación e identifique posibles áreas de mejora.
  
  
• Analytics de instrucciones, registro y pruebas.
  
  
• Ingeniería rápida, con herramientas que permiten el aprendizaje en contexto en lugar de ajustarlo mediante el uso de datos confidenciales.
  

• Ejecución de instrucciones para habilitar la optimización del modelo.
  
  
• Creación y salida de texto a través de una variedad de funciones. Las LLM pueden generar código, incluyendo scripting y automatización para la infraestructura operativa. Crean texto, como para documentar código o procesos, y traducen idiomas.

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

LLMOps permite a sus equipos hacer más con menos de diversas maneras, comenzando con la colaboración en equipo. Los esfuerzos se pueden agilizar cuando los científicos de datos, los ingenieros de ML, DevOps y los stakeholders pueden colaborar más rápido en una plataforma unificada para la comunicación y el intercambio de insight, el desarrollo y el despliegue de modelos, todo lo cual da como resultado una entrega más rápida. 

Los costos computacionales se pueden reducir optimizando el entrenamiento del modelo, seleccionando arquitecturas adecuadas y empleando técnicas que incluyen la poda y cuantificación del modelo. LLMOps puede ayudar a garantizar el acceso a recursos de hardware adecuados, como GPU, para realizar ajustes, monitorear y optimizar de manera eficiente el uso de los recursos. Además, la gestión de datos se puede simplificar cuando LLMOps promueve prácticas de gestión de datos estables, para ayudar a garantizar que se obtengan conjuntos de datos de alta calidad, se limpien y se empleen para la capacitación.

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

Los bucles de iteración y retroalimentación se pueden acelerar automatizando tareas repetitivas y permitiendo una experimentación rápida. Mediante la administración de modelos, LLMOps puede optimizar los procesos de principio a fin de los modelos de idiomas grandes, lo que ayuda a garantizar que los modelos se creen, capaciten, evalúen y desplieguen de manera óptima. 

El rendimiento del modelo se puede mejorar utilizando datos de capacitación de alta calidad y relevantes para el dominio. Además, cuando se monitorean y actualizan constantemente los modelos, los LLMOps pueden asegurar el máximo rendimiento. El desarrollo de modelos y procesos se puede acelerar para ofrecer modelos de mayor calidad y desplegar LLM en producción más rápido.

Puede mejorar la seguridad y la privacidad mediante el uso de 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 regulatorias ayudan a garantizar un mayor cumplimiento de las políticas de su organización o industria.

Los LLMOps permiten una escalabilidad y gestión de datos más sencillas, lo cual es crucial cuando es necesario monitorear, controlar, gestionar y monitorear miles de modelos para la integración continua, la entrega continua y el despliegue continuo. LLMOps puede hacer esto mejorando la latencia del modelo que se puede optimizar para proporcionar una experiencia de usuario más receptiva.

La escalabilidad se puede simplificar con el monitoreo de modelos dentro de un entorno continuo de integración, entrega y despliegue. Los procesos de LLM pueden fomentar la colaboración, reducir los conflictos y acelerar los ciclos de lanzamiento. La reproducibilidad de los procesos de LLM puede permitir una colaboración más estrechamente acoplada entre los equipos de datos, lo que reduce el conflicto con DevOps y TI, y acelera la velocidad de lanzamiento. 

Cargas de trabajo que se pueden gestionar sin problemas, incluso cuando fluctúan. LLMOps puede manejar grandes volúmenes de solicitudes simultáneamente, lo cual es particularmente vital para las aplicaciones empresariales.

Para operaciones más fluidas, aquí hay algunas sugerencias que debe tener en cuenta.

• Compromiso con la comunidad: participe en la comunidad de código abierto para mantenerse al día de los últimos avances y las mejores prácticas. Los cambios llegan rápidamente.

• Gestión de recursos informáticos: La formación en LLM implica cálculos exhaustivos sobre grandes conjuntos de datos. Las GPU especializadas pueden permitir operaciones más rápidas y acelerar las operaciones paralelas de datos.

• Monitoreo y mantenimiento continuo del modelo: las herramientas de monitoreo pueden detectar desviaciones en el rendimiento del modelo a lo largo del tiempo. El uso de retroalimentación del mundo real sobre los resultados del modelo puede refinar y volver a capacitar el modelo.

• Gestión de datos: elija el software adecuado para manejar grandes volúmenes de datos, garantizando una recuperación de datos eficiente en todo el 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 diferentes versiones de conjuntos de datos.

• Preparación de datos e ingeniería rápida: 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.

• Despliegue: para ser más rentable, adapte un modelo previamente capacitado para tareas específicas. Las plataformas, como NVIDIA TensorRT y ONNX Runtime, ofrecen herramientas de optimización de aprendizaje profundo.

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

• Desarrollo de modelos éticos: Anticipar, descubrir y corregir sesgos en datos de entrenamiento y modelar resultados que pueden distorsionar la producción.

• Feedback humano: El aprendizaje por refuerzo a partir del feedback humano (RLHF) puede mejorar el entrenamiento LLM. Dado que las tareas del LLM suelen ser abiertas, el feedback del usuario final puede ser fundamental para evaluar el rendimiento del LLM.
  
  

• Cadenas o procesos LLM: Facilitados por marcos como LangChain o LlamaIndex, puede vincular múltiples llamadas LLM o interacciones externas del sistema para permitir tareas complejas como responder las preguntas de los usuarios.
  
  

• Ajuste del modelo: emplee 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. 
  
  

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

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

• Seguridad del modelo: verifique los modelos a menudo en busca de vulnerabilidades y realice auditorías y pruebas de seguridad periódicas.

• Privacidad y cumplimiento: valide que las operaciones cumplan con regulaciones como GDPR y CCPA con controles regulares de cumplimiento. Con la IA y los LLM en las noticias, habrá escrutinio.

• Ingeniería rápida: los modelos de seguimiento de instrucciones pueden seguir indicaciones e instrucciones complejas. Establecer correctamente estas plantillas de instrucciones será fundamental para obtener respuestas precisas y confiables, y reducir la posibilidad de alucinaciones del modelo o piratería de instrucciones.