LLMOps
LLMOps是什么?
大语言模型运维(LLMOps)包含了实践,技术和工具用于大型语言的操作管理模式在生产环境中。
llm的最新进展,强调OpenAI等版本GPT,谷歌的吟游诗人和砖的多莉,推动企业构建和部署llm显著增长。这导致需要建立在如何实施这些模型的最佳实践。LLMOps允许高效的部署、监控和维护大型语言模型。LLMOps,像传统的机器学习运维(MLOps),需要协作的数据科学家,DevOps工程师和IT专业人员。你可以学习如何构建自己的LLM与我们同在在这里。
大语言模型(llm)是一个新类的自然语言处理(NLP)模型跳远远领先于前的一系列任务,从开放问题总结后near-arbitrary指令。MLOps通常适用于LLMOps的操作要求,但是有挑战训练和部署llm LLMOps需要一个独特的方法。
MLOps LLMOps不同吗?
为了调整MLOps实践,我们需要考虑如何机器学习(毫升)与llm工作流和需求的变化。关键因素包括:
- 计算资源:培训和微调大型语言模型一般包括对大型数据集进行数量级更多的计算。加速这个过程,专门的硬件像gpu用于更快的方式来表述数据并行处理操作。这些专门的计算资源变得有必要进行训练和部署大型语言模型。推理也会使模型的成本压缩和蒸馏技术重要。
- 转移学习:与许多传统ML模型创建或从头开始训练,许多大型语言模型从基础模型和调整与新数据在一个更具体的领域以提高性能。微调允许最先进的性能为特定应用程序使用数据和计算资源更少。
- 人类反馈:培训的一个主要改善大型语言模型已经通过强化学习人类反馈(RLHF)。更一般的,因为LLM任务通常是非常开放的结束,人类来自应用程序的最终用户的反馈评估LLM性能往往是至关重要的。集成这LLMOps管道内反馈回路简化评估和提供数据为未来LLM的微调。
- Hyperparameter调优:在古典毫升,Hyperparameter调优通常集中在提高精度或其他指标。llm,调优也成为重要的降低培训的成本和计算能力需求和推理。例如,利率调整批量大小和学习可以极大地改变的速度和成本的培训。因此,古典毫升模型和llm受益于跟踪和优化调优过程,但有不同的重点。
- 性能指标:传统ML模型有非常明确的性能指标,如准确性、AUC, F1得分,等等。这些指标是相当简单的计算。然而,当谈到评估llm一整套不同的指标和评分标准的运用,如双语评价替补(蓝色)和Recall-Oriented替补依据评估(高棉),实施时需要一些额外的考虑因素。
- 提示工程:Instruction-following模型可以把复杂的提示,或指令的集合。工程这些提示模板是至关重要的获得准确、可靠的从llm反应。提示工程可以减少幻觉和提示黑客的风险模型,包括及时注入,泄漏敏感数据和越狱。
- 建筑LLM链或管道:LLM管道,使用工具LangChain或LlamaIndex串和/或多个LLM调用调用外部系统如矢量数据库或web搜索。这些管道允许llm用于复杂的任务,如基础知识问答,或回答用户的问题基于一组文件。LLM应用程序开发往往侧重于构建这些管道,而不是新建LLM。
为什么我们需要LLMOps吗?
虽然在原型LLM尤其简单易用,使用一个LLM仍然在一个商业产品提出的挑战。LLM开发生命周期包括许多复杂的组件(如摄入数据,数据准备,促使工程、微调模型,模型部署监视模型,等等。它还需要跨团队协作和传递,从工程科学数据毫升工程数据。它需要严格的操作严格保持所有这些进程同步和一起工作。LLMOps包括实验、迭代、部署和LLM开发生命周期的持续改进。
LLMOps的好处是什么?
LLMOps的主要好处是效率、可伸缩性和降低风险。
- 效率:LLMOps允许数据团队实现更快的开发模型和管道,提供高质量的模型,并部署到生产速度更快。
- 可伸缩性:LLMOps还使巨大的可扩展性和管理成千上万的模型可以监督,控制,管理,持续集成和监控,持续交付和持续部署。具体来说,LLMOps提供LLM的再现性管道,使更紧密耦合的数据团队间的协作,与DevOps,减少冲突,加速释放速度。
- 降低风险:llm经常需要监管审查,LLMOps允许更大的透明度和更快的响应等要求,确保更符合组织或行业的政策。
LLMOps的组件是什么?
LLMOps张成的空间在机器学习项目可以集中或膨胀随着项目的要求。在某些情况下,LLMOps可以包含从数据准备管道生产,而其他项目可能需要的实现模式部署过程。大多数企业部署LLMOps原则在以下几点:
- 探索性数据分析(EDA)
- 数据准备和促使工程
- 模型微调
- 模型评估与治理
- 模型推理和服务
- 与人类反馈监测模型
LLMOps的最佳实践是什么?
的最佳实践可以划定LLMOps LLMOps原则被应用的阶段。
- 探索性数据分析(EDA):反复探索,份额,对机器学习和准备数据生命周期通过创建复制,编辑,和共享数据集,表和可视化。
- 数据准备和促使工程:迭代变换,聚合,和减少重复数据,使数据可见和可共享的数据团队。迭代开发结构,提示llm可靠的查询。
- 模型微调:使用流行的开源库,如拥抱脸变形金刚,DeepSpeebob下载地址d, PyTorch TensorFlow和JAX来调整和改善模型性能。
- 模型检查和治理:跟踪模型和管道血统和版本,通过他们的生命周期和管理这些构件和转换。发现,在ML模型共享和协作的帮助下一个开放源码MLOps MLflow等平台。bob下载地址bob体育客户端下载
- 模型推理和服务:管理模型的频率刷新,推理请求时间和类似的生产细节测试和QA。使用CI / CD工具,如回购和协调器(借贷DevOps原则)来自动化生产前管道。使REST API模型端点,GPU加速。
- 模型与人类反馈监测:创建模型和数据监测管道与警报模式漂移和恶意的用户行为。
一个LLMOps平台是什么?bob体育客户端下载
LLMOps平台提供bob体育客户端下载数据科学家和软件工程师协作环境,探索促进迭代数据,实时共同办公实验跟踪的功能,促使工程和模型和管道管理,以及控制模式转变,llm的部署和监控。LLMOps自动化操作,同步和监控方面的机器学习生命周期。
