인공 지능
LLMOps: 머신러닝 운영을 위한 차세대 개척지
머신 러닝 (ML) 복잡한 문제를 해결하고 고객에게 가치를 제공할 수 있는 강력한 기술입니다. 그러나 ML 모델은 개발하고 배포하기가 어렵습니다. 많은 전문 지식, 자원 및 조정이 필요합니다. 이는 이유 MLOps(기계 학습 작업) 확장 가능하고 측정 가능한 가치를 제공하는 패러다임으로 등장했습니다. 인공 지능 (AI) 주도하는 기업.
MLOps는 ML 워크플로 및 배포를 자동화하고 단순화하는 방식입니다. MLOps는 프로덕션에서 ML 모델을 더 빠르고 안전하며 안정적으로 만듭니다. MLOps는 또한 이해관계자 간의 협업과 커뮤니케이션을 향상시킵니다. 그러나 새로운 유형의 ML 모델에는 MLOps 이상의 것이 필요합니다. 대형 언어 모델(LLM).
LLM은 질문 답변, 문서 요약, 코드 작성 등 다양한 목적을 위해 자연어 텍스트를 생성할 수 있는 심층 신경망입니다. 다음과 같은 LLM GPT-4, BERT및 T5, 매우 강력하고 다재다능합니다. 자연 언어 처리 (NLP). LLM은 다른 모델보다 인간 언어의 복잡성을 더 잘 이해할 수 있습니다. 그러나 LLM은 다른 모델과도 매우 다릅니다. 거대하고 복잡하며 데이터가 부족합니다. 교육하고 배포하려면 많은 계산과 스토리지가 필요합니다. 또한 학습할 데이터가 많이 필요하므로 데이터 품질, 개인 정보 보호 및 윤리 문제가 발생할 수 있습니다.
또한 LLM은 부정확하고 편향되거나 유해한 결과를 생성할 수 있으므로 신중한 평가와 조정이 필요합니다. 라는 새로운 패러다임 LLMOps(대형 언어 모델 작업) LLM의 이러한 과제와 기회를 처리하는 것이 더욱 중요해졌습니다. LLMOps는 프로덕션의 LLM에 초점을 맞춘 특수한 형태의 MLOps입니다. LLMOps에는 생산 시 LLM을 효율적이고 효과적이며 윤리적으로 만드는 관행, 기술 및 도구가 포함되어 있습니다. LLMOps는 또한 위험을 완화하고 LLM의 이점을 극대화하는 데 도움이 됩니다.
조직을 위한 LLMOps 혜택
LLMOps는 LLM의 잠재력을 최대한 활용하려는 조직에 많은 이점을 제공할 수 있습니다.
LLMOps는 LLM의 개발, 배포 및 유지 관리를 간소화하는 데 필요한 인프라와 도구를 제공하므로 이점 중 하나는 향상된 효율성입니다.
또 다른 이점은 비용 절감입니다. LLMOps는 성능 저하 없이 LLM에 필요한 컴퓨팅 성능과 스토리지를 줄이는 기술을 제공하기 때문입니다.
또한 LLMOps는 LLM의 데이터 품질, 다양성, 관련성과 데이터 윤리, 공정성 및 책임성을 향상시키는 기술을 제공합니다.
또한 LLMOps는 LLM 교육 및 평가를 안내하고 향상함으로써 복잡하고 다양한 LLM 애플리케이션을 생성하고 배포할 수 있는 방법을 제공합니다.
LLMOps의 원리와 모범 사례
아래에는 LLMOps의 기본 원칙과 모범 사례가 간략하게 제시되어 있습니다.
LLMOP의 기본 원칙
LLMOP는 데이터 수집부터 생산 및 유지 관리까지 LLM의 전체 수명주기를 안내하는 7가지 기본 원칙으로 구성됩니다.
- 첫 번째 원칙은 LLM의 영역과 업무를 대표할 수 있는 다양한 텍스트 데이터를 수집하고 준비하는 것입니다.
- 두 번째 원칙은 LLM의 성과에 영향을 미치는 데이터의 품질, 다양성 및 관련성을 보장하는 것입니다.
- 세 번째 원칙은 창의성과 실험을 통해 LLM에서 원하는 결과를 이끌어내기 위한 효과적인 입력 프롬프트를 만드는 것입니다.
- 네 번째 원칙은 적절한 데이터, 하이퍼파라미터 및 메트릭을 선택하고 과적합 또는 과소적합을 방지하여 사전 훈련된 LLM을 특정 영역에 적용하는 것입니다.
- 다섯 번째 원칙은 미세 조정된 LLM을 프로덕션에 보내 확장성, 보안 및 실제 환경과의 호환성을 보장하는 것입니다.
- 여섯 번째 원칙은 LLM의 성과를 추적하고 도메인과 작업이 발전함에 따라 새로운 데이터로 업데이트하는 것입니다.
- 일곱 번째 원칙은 LLM 사용에 대한 윤리적 정책을 수립하고, 법적, 사회적 규범을 준수하며, 사용자 및 이해관계자와의 신뢰를 구축하는 것입니다.
LLMOP 모범 사례
효과적인 LLMOps는 강력한 모범 사례 세트에 의존합니다. 여기에는 버전 제어, 실험, 자동화, 모니터링, 경고 및 거버넌스가 포함됩니다. 이러한 관행은 LLM의 수명주기 전반에 걸쳐 효율적이고 책임감 있는 관리를 보장하는 필수 지침으로 사용됩니다. 각 사례에 대해 간략하게 설명하면 다음과 같습니다.
- 버전 관리— LLM 수명주기 전반에 걸쳐 데이터, 코드 및 모델의 변경 사항을 추적하고 관리하는 방식입니다.
- 실험— LLM의 최적 구성 및 성능을 찾기 위해 다양한 버전의 데이터, 코드 및 모델을 테스트하고 평가하는 것을 말합니다.
- 자동화— LLM의 수명주기와 관련된 다양한 작업과 워크플로우를 자동화하고 조정하는 관행입니다.
- 모니터링— LLM의 성과, 행동 및 영향과 관련된 지표와 피드백을 수집하고 분석합니다.
- 경고— 모니터링 프로세스에서 수집된 지표와 피드백을 기반으로 경고 및 알림을 설정하고 전송합니다.
- 통치— LLM의 윤리적이고 책임감 있는 사용을 위한 정책, 표준 및 지침을 수립하고 시행합니다.
LLMOps용 도구 및 플랫폼
조직은 LLM의 잠재력을 최대한 활용하기 위해 LLMOps를 지원하고 촉진할 수 있는 다양한 도구와 플랫폼을 사용해야 합니다. 몇 가지 예는 다음과 같습니다 OpenAI, 포옹하는 얼굴및 가중치 및 편향.
AI 연구 기업인 OpenAI는 GPT-4, DALL-E, CLIP, DINOv2 등 다양한 서비스와 모델을 제공하고 있습니다. GPT-4 및 DALL-E는 LLM의 예인 반면, CLIP 및 DINOv2는 이미지 이해 및 표현 학습과 같은 작업을 위해 설계된 비전 기반 모델입니다. OpenAI에서 제공하는 OpenAI API는 Responsible AI Framework를 지원하여 윤리적이고 책임감 있는 AI 사용을 강조합니다.
마찬가지로 Hugging Face는 BERT, GPT-3, T5와 같은 사전 훈련된 LLM 허브와 라이브러리를 포함하여 NLP 플랫폼을 제공하는 AI 회사입니다. Hugging Face 플랫폼은 다음과의 통합을 지원합니다. TensorFlow, 파이 토치및 아마존 세이지 메이커.
Weights & Biases는 실험 추적, 모델 시각화, 데이터 세트 버전 관리 및 모델 배포를 위한 도구를 제공하는 MLOps 플랫폼입니다. Weights & Biases 플랫폼은 Hugging Face, PyTorch 또는 Google 클라우드.
LLMOps에 도움이 될 수 있는 도구와 플랫폼 중 일부는 다음과 같습니다. 하지만 시중에는 더 많은 도구와 플랫폼이 나와 있습니다.
LLM 사용 사례
LLM은 조직의 요구와 목표에 따라 다양한 산업과 영역에 적용될 수 있습니다. 예를 들어 의료 분야에서 LLM은 아미노산 서열에서 단백질의 3D 구조를 예측하여 의료 진단, 약물 발견, 환자 관리 및 건강 교육에 도움을 줄 수 있으며, 이는 코로나19, 알츠하이머병 또는 치매와 같은 질병을 이해하고 치료하는 데 도움이 될 수 있습니다. 암.
마찬가지로, 교육 분야에서 LLM은 각 사용자의 지식과 진행 상황에 따라 언어 학습 경험을 맞춤화함으로써 맞춤형 콘텐츠, 피드백 및 평가를 통해 교육 및 학습을 향상시킬 수 있습니다.
전자 상거래에서 LLM은 증강 현실을 갖춘 지능형 거울에 개인화된 믹스 앤 매치 제안을 제공함으로써 고객 선호도와 행동을 기반으로 제품과 서비스를 만들고 추천하여 더 나은 쇼핑 경험을 제공할 수 있습니다.
LLM의 과제와 위험
LLM은 장점에도 불구하고 신중한 고려가 필요한 몇 가지 과제를 안고 있습니다. 첫째, 과도한 컴퓨팅 리소스에 대한 수요로 인해 비용과 환경에 대한 우려가 높아집니다. 모델 압축 및 정리와 같은 기술은 크기와 속도를 최적화하여 이를 완화합니다.
둘째, 크고 다양한 데이터 세트에 대한 강한 욕구로 인해 노이즈 및 편향을 포함한 데이터 품질 문제가 발생합니다. 데이터 검증 및 확대와 같은 솔루션은 데이터 견고성을 향상시킵니다.
셋째, LLM은 데이터 프라이버시를 위협하여 민감한 정보가 노출될 위험이 있습니다. 차등 개인 정보 보호 및 암호화와 같은 기술은 침해로부터 보호하는 데 도움이 됩니다.
마지막으로, 편향되거나 유해한 결과가 발생할 수 있다는 점에서 윤리적 문제가 발생합니다. 편견 탐지, 사람의 감독, 개입과 관련된 기술을 통해 윤리적 표준을 준수할 수 있습니다.
이러한 과제에는 데이터 수집부터 모델 배포 및 출력 생성까지 LLM의 전체 수명주기를 포괄하는 포괄적인 접근 방식이 필요합니다.
히프 라인
LLMOps는 생산 환경에서 LLM의 운영 관리에 초점을 맞춘 새로운 패러다임입니다. LLMOps에는 LLM의 효율적인 개발, 배포 및 유지 관리뿐만 아니라 위험 완화 및 이점 극대화를 가능하게 하는 사례, 기술 및 도구가 포함됩니다. LLMOps는 LLM의 잠재력을 최대한 활용하고 이를 다양한 실제 응용 프로그램 및 도메인에 활용하는 데 필수적입니다.
그러나 LLMOps는 도전적이며 다양한 팀과 단계에 걸쳐 많은 전문 지식, 리소스 및 조정이 필요합니다. 또한 LLMOps를 사용하려면 각 조직과 프로젝트의 요구 사항, 목표, 과제를 신중하게 평가해야 하며, LLMOps를 지원하고 촉진할 수 있는 적절한 도구와 플랫폼을 선택해야 합니다.
