LLMOps
LLMOps是什麼?
大語言模型運維(LLMOps)包含了實踐,技術和工具用於大型語言的操作管理模式在生產環境中。
llm的最新進展,強調OpenAI等版本GPT,穀歌的吟遊詩人和磚的多莉,推動企業構建和部署llm顯著增長。這導致需要建立在如何實施這些模型的最佳實踐。LLMOps允許高效的部署、監控和維護大型語言模型。LLMOps,像傳統的機器學習運維(MLOps),需要協作的數據科學家,DevOps工程師和IT專業人員。你可以學習如何構建自己的LLM與我們同在在這裏。
大語言模型(llm)是一個新類的自然語言處理(NLP)模型跳遠遠領先於前的一係列任務,從開放問題總結後near-arbitrary指令。MLOps通常適用於LLMOps的操作要求,但是有挑戰訓練和部署llm LLMOps需要一個獨特的方法。
MLOps LLMOps不同嗎?
為了調整MLOps實踐,我們需要考慮如何機器學習(毫升)與llm工作流和需求的變化。關鍵因素包括:
- 計算資源:培訓和微調大型語言模型一般包括對大型數據集進行數量級更多的計算。加速這個過程,專門的硬件像gpu用於更快的方式來表述數據並行處理操作。這些專門的計算資源變得有必要進行訓練和部署大型語言模型。推理也會使模型的成本壓縮和蒸餾技術重要。
- 轉移學習:與許多傳統ML模型創建或從頭開始訓練,許多大型語言模型從基礎模型和調整與新數據在一個更具體的領域以提高性能。微調允許最先進的性能為特定應用程序使用數據和計算資源更少。
- 人類反饋:培訓的一個主要改善大型語言模型已經通過強化學習人類反饋(RLHF)。更一般的,因為LLM任務通常是非常開放的結束,人類來自應用程序的最終用戶的反饋評估LLM性能往往是至關重要的。集成這LLMOps管道內反饋回路簡化評估和提供數據為未來LLM的微調。
- Hyperparameter調優:在古典毫升,Hyperparameter調優通常集中在提高精度或其他指標。llm,調優也成為重要的降低培訓的成本和計算能力需求和推理。例如,利率調整批量大小和學習可以極大地改變的速度和成本的培訓。因此,古典毫升模型和llm受益於跟蹤和優化調優過程,但有不同的重點。
- 性能指標:傳統ML模型有非常明確的性能指標,如準確性、AUC, F1得分,等等。這些指標是相當簡單的計算。然而,當談到評估llm一整套不同的指標和評分標準的運用,如雙語評價替補(藍色)和Recall-Oriented替補依據評估(高棉),實施時需要一些額外的考慮因素。
- 提示工程:Instruction-following模型可以把複雜的提示,或指令的集合。工程這些提示模板是至關重要的獲得準確、可靠的從llm反應。提示工程可以減少幻覺和提示黑客的風險模型,包括及時注入,泄漏敏感數據和越獄。
- 建築LLM鏈或管道:LLM管道,使用工具LangChain或LlamaIndex串和/或多個LLM調用調用外部係統如矢量數據庫或web搜索。這些管道允許llm用於複雜的任務,如基礎知識問答,或回答用戶的問題基於一組文件。LLM應用程序開發往往側重於構建這些管道,而不是新建LLM。
為什麼我們需要LLMOps嗎?
雖然在原型LLM尤其簡單易用,使用一個LLM仍然在一個商業產品提出的挑戰。LLM開發生命周期包括許多複雜的組件(如攝入數據,數據準備,促使工程、微調模型,模型部署監視模型,等等。它還需要跨團隊協作和傳遞,從工程科學數據毫升工程數據。它需要嚴格的操作嚴格保持所有這些進程同步和一起工作。LLMOps包括實驗、迭代、部署和LLM開發生命周期的持續改進。
LLMOps的好處是什麼?
LLMOps的主要好處是效率、可伸縮性和降低風險。
- 效率:LLMOps允許數據團隊實現更快的開發模型和管道,提供高質量的模型,並部署到生產速度更快。
- 可伸縮性:LLMOps還使巨大的可擴展性和管理成千上萬的模型可以監督,控製,管理,持續集成和監控,持續交付和持續部署。具體來說,LLMOps提供LLM的再現性管道,使更緊密耦合的數據團隊間的協作,與DevOps,減少衝突,加速釋放速度。
- 降低風險:llm經常需要監管審查,LLMOps允許更大的透明度和更快的響應等要求,確保更符合組織或行業的政策。
LLMOps的組件是什麼?
LLMOps張成的空間在機器學習項目可以集中或膨脹隨著項目的要求。在某些情況下,LLMOps可以包含從數據準備管道生產,而其他項目可能需要的實現模式部署過程。大多數企業部署LLMOps原則在以下幾點:
- 探索性數據分析(EDA)
- 數據準備和促使工程
- 模型微調
- 模型評估與治理
- 模型推理和服務
- 與人類反饋監測模型
LLMOps的最佳實踐是什麼?
的最佳實踐可以劃定LLMOps LLMOps原則被應用的階段。
- 探索性數據分析(EDA):反複探索,份額,對機器學習和準備數據生命周期通過創建複製,編輯,和共享數據集,表和可視化。
- 數據準備和促使工程:迭代變換,聚合,和減少重複數據,使數據可見和可共享的數據團隊。迭代開發結構,提示llm可靠的查詢。
- 模型微調:使用流行的開源庫,如擁抱臉變形金剛,DeepSpeed, PyTorch TensorFlow和JAX來調整和改善模型性能。
- 模型檢查和治理:跟蹤模型和管道血統和版本,通過他們的生命周期和管理這些構件和轉換。發現,在ML模型共享和協作的幫助下一個開放源碼MLOps MLflow等平台。Beplay体育安卓版本
- 模型推理和服務:管理模型的頻率刷新,推理請求時間和類似的生產細節測試和QA。使用CI / CD工具,如回購和協調器(借貸DevOps原則)來自動化生產前管道。使REST API模型端點,GPU加速。
- 模型與人類反饋監測:創建模型和數據監測管道與警報模式漂移和惡意的用戶行為。
一個LLMOps平台是什麼?Beplay体育安卓版本
LLMOps平台提供Beplay体育安卓版本數據科學家和軟件工程師協作環境,探索促進迭代數據,實時共同辦公實驗跟蹤的功能,促使工程和模型和管道管理,以及控製模式轉變,llmbeplay娱乐ios的部署和監控。LLMOps自動化操作,同步和監控方麵的機器學習生命周期。
