Зростання LLMOps у добу штучного інтелекту

У швидкозмінному ландшафті ІТ, MLOps—скорочення від Machine Learning Operations—стало секретною зброєю для організацій, які намагаються перетворити складні дані на потужні та дієвісні знання. MLOps являє собою набір практик, призначених для оптимізації циклу життя машинного навчання—допомагаючи вченим-дослідникам даних, командам ІТ, бізнес-стейкхолдерам та експертам-домені співпрацювати у створенні, розгортанні та управлінні моделями МО консистентно та надійно. Воно виникло для вирішення унікальних проблем МО, таких як забезпечення якості даних та уникнення упередженості, і стало стандартним підходом для управління моделями МО у різних бізнес-функціях.

З ростом великих мовних моделей (LLM) виникли нові виклики. LLM вимагають величезної обчислювальної потужності, просунутих інфраструктур 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 циклу життя LLM, від навчання та тонкого налаштування до розгортання, масштабування, моніторингу та підтримки моделей. Вона спрямована на вирішення конкретних вимог LLM, забезпечуючи їх ефективну роботу в продукційних середовищах. Це включає управління високими обчислювальними витратами, масштабування інфраструктури для підтримки великих моделей та оптимізацію завдань, таких як інженерія запитів та тонке налаштування.

З цим зсувом до LLMOps важливо, щоб бізнес-лідери та керівники ІТ зрозуміли основні переваги LLMOps та визначили, який процес найпідходящіший для використання та коли.

Ключові переваги LLMOps

LLMOps будується на основі MLOps, пропонуючи покращені можливості в декількох ключових областях. Три основних способи, якими LLMOps забезпечують більші переваги для підприємств, є:

• Демократизація штучного інтелекту – LLMOps робить розробку та розгортання LLM більш доступними для нек-технічних стейкхолдерів. У традиційних потоках МО вчені-дослідники даних в основному займаються створенням моделей, тоді як інженери зосереджуються на трубопроводах та операціях. LLMOps змінює цю парадигму, використовуючи відкриті моделі, пропрієтарні послуги та інструменти з низьким кодом/без коду. Ці інструменти спрощують створення та навчання моделей, дозволяючи бізнес-командам, продукт-менеджерам та інженерам співпрацювати більш ефективно. Нек-технічні користувачі тепер можуть експериментувати з LLM та розгортати їх за допомогою інтуїтивних інтерфейсів, знижуючи технічний бар’єр для прийняття штучного інтелекту.
• Швидке розгортання моделей: LLMOps оптимізує інтеграцію LLM з бізнес-застосунками, дозволяючи командам розгортати рішення, підтримувані штучним інтелектом, швидше та адаптуватися до змінних вимог ринку. Наприклад, з LLMOps підприємства можуть швидко коригувати моделі для відображення відгуку клієнтів або оновлень нормативних вимог без тривалих циклів повторної розробки. Ця гнучкість забезпечує те, що організації можуть залишатися лідерами ринку 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, доповненої пошуком (RAG), які поєднують моделі пошuku для отримання даних з баз знань з LLM, які ранжують та підсумовують інформацію. Цей підхід зменшує галюцинації та пропонує економічно ефективний спосіб використання корпоративних даних. На відміну від традиційних потоків МО, де навчання моделей є основним фокусом, LLMOps зсуває увагу на створення та управління трубопроводами RAG як основну функцію в циклі 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 командам ІТ 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 впевненості в роботі LLM перед масштабуванням до клієнтських застосунків. Фреймворки LLMOps допомагають командам оптимізувати поетапне розгортання цих випадків використання шляхом 1) автоматизації трубопроводів розгортання, які ізолюють внутрішні середовища від клієнтських, 2) забезпечення контрольного тестування та моніторингу в ізольованих середовищах для виявлення та вирішення режимів відмов, та 3) підтримки контролю версій та можливості відкату, щоб команди могли ітеруватися над внутрішніми розгортаннями перед виходом у зовнішнє середовище.
• Управління ризиком моделей – LLM самі по собі вводять підвищені проблеми щодо управління ризиком моделей, яке завжди було критичним фокусом для MLOps. Прозорість щодо того, на яких даних тренуються LLM, часто є нечіткою, що викликає занепокоєння щодо конфіденційності, авторських прав та упередженості. Галюцинації даних були великою болісною точкою у розробці моделей. Однак з LLMOps цей виклик вирішується. LLMOps здатні моніторити поведінку моделей в реальному часі, дозволяючи командам 1) виявляти та реєструвати галюцинації за допомогою попередньо визначених скорочень, 2) реалізовувати зворотні зв’язки для безперервного вдосконалення моделей шляхом оновлення запитів або повторної тренування з виправленими виходами, та 3) використовувати метрики для кращого розуміння та вирішення генеративної непередбачуваності.
• Оцінка та моніторинг моделей– Оцінка та моніторинг окремих LLM є більш складними, ніж традиційні окремі моделі МО. На відміну від традиційних моделей, застосування LLM часто є контекстно-специфічними, що вимагає входу від експертів-домені для ефективної оцінки. Для вирішення цієї складності виникли автоматичні фреймворки оцінки, де одна LLM використовується для оцінки іншої. Ці фреймворки створюють трубопроводи для безперервної оцінки, що включає 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 гарантує, що організації можуть вирішувати болісні точки, такі як непередбачуваність генеративних виходів та появу нових фреймворків оцінки, одночасно забезпечуючи безпечне та ефективне розгортання. З цим важливо, щоб підприємства зрозуміли цей зсув від MLOps до LLMOps, щоб вирішити унікальні виклики LLM у своїй організації та впровадити правильні операції для забезпечення успіху в проектах штучного інтелекту.

Погляд у майбутнє: прийняття AgentOps

Тепер, коли ми розглянули 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 – це повністю автоматизовані програми з складними можливостями розуміння та пам’яттю, які використовують LLM для вирішення проблем, створюють свій план дій та виконують його. Deloitte прогнозує, що 25% підприємств, які використовують генеративний штучний інтелект, ймовірно, розгортуть штучні інтелекти-агенти у 2025 році, зростаючи до 50% до 2027 року. Ці дані представляють явний зсув до агентських штучних інтелектів у майбутньому – зсув, 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 бути готові.

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 покращує послідовність поведінки штучного інтелекту-агента та його реакції на незвичайні ситуації, спрямоване 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 системи, слідовості та покращеного моніторингу для розробки інноваційних та перспективних штучних інтелектів. Коли автоматизація просунеться та відповідальність штучного інтелекту зросте, ефективна інтеграція AgentOps стане 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 буде мати чітке розуміння LLMOps – описане вище – та того, як ці дві операції працюють рука об руку. Без належної освіти щодо LLMOps підприємства не зможуть ефективно побудувати на існуючому фреймворку при роботі над впровадженням AgentOps.