Зростання LLMOps у добі штучного інтелекту

У швидкозмінному ІТ-ландшафті MLOps—скорочення від Machine Learning Operations—стало секретною зброєю для організацій, які намагаються перетворити складні дані на потужні та дієвісні відомості. MLOps — це набір практик, розроблених для оптимізації життєвого циклу машинного навчання (ML), допомагаючи вченим-дослідникам даних, ІТ-командам, бізнес-стейкхолдерам та експертам-домені співпрацювати у створенні, розгортанні та управлінні моделями ML послідовно та надійно. Він виник для вирішення проблем, специфічних для ML, таких як забезпечення якості даних та уникнення упередженості, і став стандартним підходом до управління моделями ML у бізнес-функціях.

Однак із зростанням великих мовних моделей (LLM) виникли нові проблеми. LLM вимагають величезної обчислювальної потужності, просунутої інфраструктури та технік, таких як інженерія запитів, для ефективної роботи. Ці складності призвели до появи спеціалізованої еволюції MLOps, званої LLMOps (Операції великих мовних моделей).

LLMOps зосереджується на оптимізації життєвого циклу LLM, від навчання та настройки до розгортання, масштабування, моніторингу та підтримки моделей. Метою є вирішення специфічних вимог LLM та забезпечення їх ефективної роботи в продуктивних середовищах. Це включає управління високими обчислювальними витратами, масштабування інфраструктури для підтримки великих моделей та оптимізацію завдань, таких як інженерія запитів та настройка.

З цього переходу до LLMOps важливо, щоб бізнес-лідери та ІТ-лідери зрозуміли основні переваги LLMOps та визначили, який процес є найбільш підходящим для використання та коли.

Ключові переваги LLMOps

LLMOps будується на основі MLOps, пропонуючи покращені можливості в кількох ключових областях. Три основних способи, у яких LLMOps забезпечують більші переваги підприємствам, це:

• Демократизація штучного інтелекту – LLMOps робить розробку та розгортання LLM більш доступними для не-технічних зацікавлених сторін. У традиційних потоках ML дані вчені-дослідники в основному займаються побудовою моделей, тоді як інженери зосереджуються на трубопроводах та операціях. LLMOps змінює цей парадигму, використовуючи відкриті моделі, власні послуги та інструменти з низьким кодом/без коду. Ці інструменти спрощують побудову та навчання моделей, дозволяючи бізнес-командам, продукт-менеджерам та інженерам співпрацювати більш ефективно. Не-технічні користувачі тепер можуть експериментувати та розгортати LLM за допомогою інтуїтивних інтерфейсів, знижуючи технічний бар’єр для прийняття штучного інтелекту.
• Швидке розгортання моделей: LLMOps спрощує інтеграцію LLM з бізнес-додатками, дозволяючи командам розгортати рішення, засновані на штучному інтелекті, швидше та адаптуватися до змінних ринкових вимог. Наприклад, за допомогою LLMOps підприємства можуть швидко змінити моделі, щоб відобразити відгуки клієнтів або оновлення нормативних вимог без тривалих циклів повторної розробки. Ця гнучкість забезпечує те, що організації можуть залишатися попереду ринкових тенденцій та підтримувати конкурентну перевагу.
• Поява RAG – Багато корпоративних випадків використання LLM включають отримання відповідних даних з зовнішніх джерел, а не залежать виключно від попередньо натренованих моделей. LLMOps вводить трубопроводи генерації з підтримкою пошуку (RAG), які поєднують моделі пошуку для отримання даних з баз знань з LLM, які ранжують та підсумовують інформацію. Цей підхід зменшує галюцинації та пропонує ефективний спосіб використання корпоративних даних. На відміну від традиційних потоків ML, де навчання моделі є основним фокусом, LLMOps зсуває увагу на побудову та управління трубопроводами RAG як основну функцію життєвого циклу розробки.

Важливість розуміння випадків використання LLMOps

З загальними перевагами LLMOps, включаючи демократизацію інструментів штучного інтелекту по всьому підприємству, важливо розглянути конкретні випадки використання, де LLMOps можна впровадити, щоб допомогти бізнес-лідерам та ІТ-командам краще використовувати LLM:

• Безпечне розгортання моделей– Багато компаній починають розробку LLM з внутрішніх випадків використання, включаючи автоматизовані боти підтримки клієнтів або генерацію та огляд коду для отримання довіри до продуктивності LLM перед масштабуванням до клієнтських застосунків. Фреймворки LLMOps допомагають командам спрощувати фазове розгортання цих випадків використання шляхом 1) автоматизації трубопроводів розгортання, які ізолюють внутрішні середовища від клієнтських, 2) забезпечення контрольованого тестування та моніторингу в ізольованих середовищах для виявлення та вирішення режимів відмов, і 3) підтримки контролю версій та можливості відкату, щоб команди могли ітеруватися над внутрішніми розгортаннями, перш ніж перейти до зовнішніх.
• Управління ризиком моделей – LLM самі по собі вводять підвищені проблеми щодо управління ризиком моделей, яке завжди було критичним фокусом для MLOps. Прозорість щодо даних, на яких тренуються LLM, часто є неясною, що викликає занепокоєння щодо конфіденційності, авторських прав та упередженості. Галюцинації даних були великою проблемою у розробці моделей. Однак за допомогою LLMOps ця проблема вирішується. LLMOps можуть моніторити поведінку моделей в реальному часі, дозволяючи командам 1) виявляти та реєструвати галюцинації за допомогою попередньо визначених скорочень, 2) реалізовувати цикли зворотного зв’язку для безперервного вдосконалення моделей шляхом оновлення запитів або повторної тренування з виправленими виходами, і 3) використовувати метрики для кращого розуміння та вирішення генеративної непередбачуваності.
• Оцінка та моніторинг моделей– Оцінка та моніторинг окремих LLM є складнішою, ніж традиційних окремих моделей ML. На відміну від традиційних моделей, застосування LLM часто є контекстно-специфічними, що вимагає вхідних даних від експертів-домені для ефективної оцінки. Для вирішення цієї складності виникли фреймворки автооцінки, де одна LLM використовується для оцінки іншої. Ці фреймворки створюють трубопроводи для безперервної оцінки, включаючи автоматизовані тести або бенчмарки, керовані системами LLMOps. Цей підхід відстежує продуктивність моделі, прапорець аномалій та покращує критерії оцінки, спрощуючи процес оцінки якості та надійності генеративних виходів.

LLMOps забезпечує операційний хребет для управління доданою складністю LLM, яку MLOps не може керувати самостійно. LLMOps забезпечує те, що організації можуть вирішувати болючі точки, такі як непередбачуваність генеративних виходів та поява нових фреймворків оцінки, одночасно забезпечуючи безпечне та ефективне розгортання. З цього важливо, щоб підприємства зрозуміли цей перехід від MLOps до LLMOps, щоб вирішити унікальні проблеми LLM у своїй організації та впровадити правильні операції для забезпечення успіху в проектах штучного інтелекту.

Погляд у майбутнє: прийняття AgentOps

Тепер, коли ми занурилися в LLMOps, важливо розглянути, що чекає на операційні фреймворки, оскільки штучний інтелект продовжує інновувати. Наразі на передньому краї штучного інтелекту знаходяться агентські штучні інтелекти, або штучні інтелекти-агенти – повністю автоматизовані програми з складними можливостями розуміння та пам’яттю, які використовують LLM для вирішення проблем, створюють свій власний план для цього та виконують цей план. Deloitte прогнозує, що 25% підприємств, які використовують генеративний штучний інтелект, ймовірно, розгорнуть штучні інтелекти-агенти у 2025 році, зростаючи до 50% до 2027 року. Ці дані представляють чіткий перехід до агентських штучних інтелектів у майбутньому – перехід, який вже розпочався, оскільки багато організацій вже розпочали впровадження та розвиток цієї технології.

З цим AgentOps є наступною хвилею операцій штучного інтелекту, на яку підприємства повинні готуватися.

Фреймворки AgentOps поєднують елементи штучного інтелекту, автоматизації та операцій з метою покращення того, як команди керують та масштабують бізнес-процеси. Він зосереджується на використанні інтелектуальних агентів для покращення операційних потоків, надання інформації в реальному часі та підтримки прийняття рішень у різних галузях. Впровадження фреймворків AgentOps значно підвищує послідовність поведінки штучного інтелекту-агента та реакції на незвичайні ситуації, спрямовані на мінімізацію простою та відмов. Це стане необхідним, оскільки все більше організацій починають розгортання та використання штучних інтелектів-агентів у своїх потоках.

AgentOps є необхідною складовою для керування наступним поколінням систем штучного інтелекту. Організації повинні зосередитися на забезпеченні спостережуваності, відстежуваності та покращеного моніторингу для розробки інноваційних та перспективних штучних інтелектів-агентів. Заходи з автоматизації та відповідальності штучного інтелекту зростають, ефективна інтеграція AgentOps є необхідною для організацій, щоб підтримувати довіру до штучного інтелекту та масштабувати складні, спеціалізовані операції.

Однак перед тим, як підприємства зможуть розпочати роботу з AgentOps, їм потрібно мати чітке розуміння LLMOps – викладене вище – та того, як ці дві операції працюють рука об руку. Без належної освіти навколо LLMOps підприємства не зможуть ефективно побудувати на існуючому фреймворку при роботі над впровадженням AgentOps.