Возрождение LLMOps в эпоху ИИ

В быстро меняющемся IT-ландшафте MLOps — сокращение от Machine Learning Operations — стало секретным оружием для организаций, стремящихся превратить сложные данные в мощные и действенные прозрения. MLOps — это набор практик, предназначенных для оптимизации цикла жизни машинного обучения — помогая 데이터-ученым, командам IT, бизнес-стейкхолдерам и экспертам в области сотрудничать в построении, развертывании и управлении моделями ML последовательно и надежно. Он появился для решения проблем, уникальных для ML, таких как обеспечение качества данных и избежание предвзятости, и стал стандартным подходом для управления моделями ML во всех бизнес-функциях.

Однако с появлением крупных языковых моделей (LLM) возникли новые проблемы. LLM требуют огромной вычислительной мощности, продвинутой инфраструктуры и методов, таких как инженерия запросов, для эффективной работы. Эти сложности привели к появлению специализированной эволюции MLOps, называемой LLMOps (Операции с крупными языковыми моделями).

LLMOps фокусируется на оптимизации цикла жизни LLM, от обучения и тонкой настройки до развертывания, масштабирования, мониторинга и поддержки моделей. Он направлен на решение конкретных требований LLM, обеспечивая их эффективную работу в производственных средах. Это включает в себя управление высокими вычислительными затратами, масштабирование инфраструктуры для поддержки крупных моделей и оптимизацию задач, таких как инженерия запросов и тонкая настройка.

С этим сдвигом к LLMOps важно, чтобы бизнес- и IT-лидеры понимали основные преимущества LLMOps и определяли, какой процесс наиболее подходит для использования и когда.

Ключевые преимущества LLMOps

LLMOps строится на основе MLOps, предлагая улучшенные возможности в нескольких ключевых областях. Три основных способа, которыми LLMOps обеспечивают большую пользу для предприятий, являются:

• Демократизация ИИ – LLMOps делает разработку и развертывание LLM более доступными для неквалифицированных заинтересованных сторон. В традиционных рабочих процессах ML данные-ученые в основном занимаются построением моделей, а инженеры фокусируются на трубопроводах и операциях. LLMOps меняет эту парадигму, используя открытые модели, проприетарные сервисы и инструменты с низким кодом/без кода. Эти инструменты упрощают построение и обучение моделей, позволяя бизнес-командам, менеджерам продукта и инженерам сотрудничать более эффективно. Неквалифицированные пользователи теперь могут экспериментировать и развертывать LLM, используя интуитивно понятные интерфейсы, снижая технический барьер для принятия ИИ.
• Быстрое развертывание моделей: LLMOps оптимизирует интеграцию LLM с бизнес-приложениями, позволяя командам развертывать решения, основанные на ИИ, более быстро и адаптироваться к меняющимся рыночным требованиям. Например, с помощью LLMOps бизнес может быстро скорректировать модели, чтобы отразить обратную связь клиентов или обновления регулирования без обширных циклов переработки. Эта гибкость гарантирует, что организации могут оставаться впереди рыночных тенденций и поддерживать конкурентное преимущество.
• Появление RAG – Многие корпоративные случаи использования LLM включают получение соответствующих данных из внешних источников, а не полагаются исключительно на предварительно обученные модели. LLMOps вводит конвейеры Retrieval-Augmented Generation (RAG), которые объединяют модели извлечения для получения данных из баз знаний с LLM, которые ранжируют и суммируют информацию. Этот подход снижает галлюцинации и предлагает экономически эффективный способ использования корпоративных данных. В отличие от традиционных рабочих процессов ML, где обучение модели является основным фокусом, LLMOps смещает внимание на построение и управление конвейерами RAG в качестве основной функции в цикле разработки.

Важность понимания случаев использования LLMOps

С учетом общих преимуществ LLMOps, включая демократизацию инструментов ИИ во всей компании, важно рассмотреть конкретные случаи использования, где LLMOps можно ввести, чтобы помочь бизнес-лидерам и командам IT лучше использовать LLM:

• Безопасное развертывание моделей – Многие компании начинают разработку LLM с внутренних случаев использования, включая автоматизированные боты поддержки клиентов или генерацию и проверку кода, чтобы получить уверенность в производительности LLM, прежде чем масштабировать до приложений, ориентированных на клиентов. Фреймворки LLMOps помогают командам оптимизировать поэтапное развертывание этих случаев использования, 1) автоматизируя конвейеры развертывания, которые изолируют внутренние среды от сред, ориентированных на клиентов, 2) позволяя контролировать тестирование и мониторинг в средах с песочницей для выявления и устранения режимов сбоя, и 3) поддерживая управление версиями и возможности отмены, чтобы команды могли итерировать внутренние развертывания, прежде чем выйти в外部.
• Управление рисками моделей – LLM сами по себе вводят повышенные проблемы управления рисками моделей, которые всегда были важным фокусом для MLOps. Прозрачность того, на каких данных обучены LLM, часто бывает неясной, что вызывает обеспокоенность по поводу конфиденциальности, авторских прав и предвзятости. Галлюцинации данных были огромной проблемой в разработке моделей. Однако с LLMOps эта проблема решена. LLMOps могут контролировать поведение модели в реальном времени, позволяя командам 1) обнаруживать и регистрировать галлюцинации с помощью предварительно определенных сокращений, 2) реализовывать обратные связи для непрерывного совершенствования моделей путем обновления запросов или повторного обучения с исправленными выходами, и 3) использовать метрики для лучшего понимания и устранения непредсказуемости генерации.
• Оценка и мониторинг моделей – Оценка и мониторинг отдельных LLM более сложны, чем традиционные отдельные модели ML. В отличие от традиционных моделей, приложения LLM часто являются контекстно-зависимыми, требуя ввода от экспертов в области для эффективной оценки. Чтобы решить эту сложность, появились фреймворки автоматической оценки, где один LLM используется для оценки другого. Эти фреймворки создают конвейеры для непрерывной оценки, включающие автоматические тесты или бенчмарки, управляемые системами LLMOps. Этот подход отслеживает производительность модели, флагирует аномалии и улучшает критерии оценки, упрощая процесс оценки качества и надежности генерируемых выходов.

LLMOps обеспечивает операционную основу для управления добавленной сложностью LLM, которую MLOps не может управлять самостоятельно. LLMOps гарантирует, что организации могут решить проблемы, такие как непредсказуемость генерируемых выходов и появление новых фреймворков оценки, все это время обеспечивая безопасные и эффективные развертывания. С этим важно, чтобы предприятия понимали этот сдвиг от MLOps к LLMOps, чтобы решить уникальные проблемы LLM внутри своей организации и реализовать правильные операции для обеспечения успеха в своих проектах ИИ.

Взгляд вперед: принятие AgentOps

Теперь, когда мы углубились в LLMOps, важно подумать о том, что ждет нас впереди для операционных фреймворков, поскольку ИИ постоянно инновирует. В настоящее время на переднем крае пространства ИИ находится агентный ИИ, или ИИ-агенты – которые являются полностью автоматизированными программами с сложными возможностями рассуждения и памяти, использующими LLM для решения проблем, создания собственного плана для этого и выполнения этого плана. Deloitte предсказывает, что 25% предприятий, использующих генеративный ИИ, вероятно, развернут ИИ-агентов в 2025 году, увеличиваясь до 50% к 2027 году. Эти данные представляют собой четкий сдвиг в сторону агентного ИИ в будущем – сдвиг, который уже начался, поскольку многие организации уже начали реализовывать и развивать эту технологию.

С этим AgentOps является следующей волной операций ИИ, на которую должны подготовиться предприятия.

Фреймворки AgentOps объединяют элементы ИИ, автоматизации и операций с целью улучшения управления бизнес-процессами. Он фокусируется на использовании интеллектуальных агентов для улучшения операционных рабочих процессов, предоставления информации в реальном времени и поддержки принятия решений в различных отраслях. Реализация фреймворков AgentOps значительно улучшает последовательность поведения ИИ-агента и его реакцию на необычные ситуации, стремясь минимизировать время простоя и сбои. Это станет необходимым, поскольку все больше и больше организаций начинают развертывать и использовать ИИ-агентов в своих рабочих процессах.

AgentOps является необходимым компонентом для управления следующим поколением систем ИИ. Организации должны сосредоточиться на обеспечении наблюдаемости, отслеживаемости и улучшенного мониторинга для разработки инновационных и прогрессивных ИИ-агентов. По мере продвижения автоматизации и роста ответственности ИИ эффективная интеграция AgentOps имеет важное значение для организаций, чтобы сохранить доверие к ИИ и масштабировать сложные, специализированные операции.

Однако, прежде чем предприятия смогут начать работать с AgentOps, они должны иметь четкое понимание LLMOps — изложенное выше — и того, как эти две операции работают рука об руку. Без надлежащего образования вокруг LLMOps предприятия не смогут эффективно построить на существующей основе, когда будут работать над реализацией AgentOps.