人工智能

LLMOps：机器学习操作的下一个前沿

发布时间

3个月前

2024 年 2 月 7 日

探索 LLMOps：在生产中有效管理大型语言模型的基本指南。最大化效益，降低风险

机器学习（ML）是一项强大的技术，可以解决复杂的问题并交付客户价值。然而，机器学习模型的开发和部署具有挑战性。他们需要大量的专业知识、资源和协调。这就是为什么机器学习操作 (MLOps) 已经成为一种范式，为人们提供可扩展和可衡量的价值 DigiOps与人工智能驱动的企业。

MLOps 是自动化和简化 ML 工作流程和部署的实践。 MLOps 使 ML 模型在生产中更快、更安全、更可靠。 MLOps 还可以改善利益相关者之间的协作和沟通。但对于一种称为 MLOps 的新型 ML 模型来说，需要的不仅仅是 MLOps 大型语言模型 (LLM).

LLM 是深度神经网络，可以生成用于各种目的的自然语言文本，例如回答问题、总结文档或编写代码。法学硕士，例如 GPT-4, BERT及 T5，非常强大且用途广泛自然语言处理（NLP）。法学硕士比其他模型能够更好地理解人类语言的复杂性。然而，法学硕士也与其他模式有很大不同。它们庞大、复杂且需要大量数据。他们需要大量的计算和存储来训练和部署。他们还需要大量数据来学习，这可能会引发数据质量、隐私和道德问题。

此外，法学硕士可能会产生不准确、有偏见或有害的输出，需要仔细评估和审核。一个新的范式称为大型语言模型操作 (LLMOps) 应对法学硕士的这些挑战和机遇变得更加重要。 LLMOps 是 MLOps 的一种特殊形式，专注于生产中的 LLM。 LLMOps 包括使法学硕士在生产中高效、有效且合乎道德的实践、技术和工具。 LLMOps 还有助于降低法学硕士的风险并最大限度地发挥其优势。

LLMOps 为组织带来的好处

LLMOps 可以为想要充分利用 LLM 潜力的组织带来许多好处。

好处之一是提高效率，因为 LLMOps 提供了必要的基础设施和工具来简化 LLM 的开发、部署和维护。

另一个好处是降低了成本，因为 LLMOps 提供了降低 LLM 所需的计算能力和存储而不影响其性能的技术。

此外，LLMOps 还提供了提高 LLM 数据质量、多样性和相关性以及数据道德、公平性和问责制的技术。

此外，LLMOps 提供了通过指导和加强 LLM 培训和评估来创建和部署复杂且多样化的 LLM 应用程序的方法。

LLMOps 的原则和最佳实践

下面简要介绍 LLMOps 的基本原理和最佳实践：

LLMOP 的基本原则

LLMOP 包含七个基本原则，指导 LLM 的整个生命周期，从数据收集到生产和维护。

第一个原则是收集和准备可以代表法学硕士领域和任务的各种文本数据。
第二个原则是确保数据的质量、多样性和相关性，因为它们会影响法学硕士的表现。
第三个原则是精心设计有效的输入提示，利用创造力和实验从法学硕士中引出所需的输出。
第四个原则是通过选择适当的数据、超参数和指标并避免过度拟合或欠拟合，使预训练的法学硕士适应特定领域。
第五个原则是将经过微调的法学硕士投入生产，确保可扩展性、安全性以及与现实环境的兼容性。
第六个原则是跟踪法学硕士的表现，并随着领域和任务的发展用新数据更新它们。
第七项原则是制定法学硕士使用的道德政策，遵守法律和社会规范，并与用户和利益相关者建立信任。

LLMOP 最佳实践

有效的 LLMOps 依赖于一套强大的最佳实践。其中包括版本控制、实验、自动化、监控、警报和治理。这些实践作为基本准则，确保法学硕士在其整个生命周期内进行高效和负责任的管理。下面简要讨论每种做法：

版本控制— 在法学硕士的整个生命周期中跟踪和管理数据、代码和模型变化的实践。
实验——指测试和评估不同版本的数据、代码和模型，以找到LLM的最佳配置和性能。
自动化和干细胞工程 - 自动化和编排法学硕士生命周期中涉及的不同任务和工作流程的实践。
灭菌监测- 收集和分析与法学硕士的绩效、行为和影响相关的指标和反馈。
警示— 根据从监控过程中收集的指标和反馈来设置和发送警报和通知。
治理— 建立和执行法学硕士道德和负责任使用的政策、标准和指南。

LLMOps 工具和平台

组织需要使用各种可以支持和促进 LLMO 的工具和平台，以充分发挥 LLM 的潜力。一些例子是 OpenAI, 拥抱脸及权重与偏见.

OpenAI 是一家人工智能研究公司，提供各种服务和模型，包括 GPT-4、DALL-E、CLIP 和 DINOv2。 GPT-4 和 DALL-E 是法学硕士的示例，而 CLIP 和 DINOv2 是基于视觉的模型，专为图像理解和表示学习等任务而设计。 OpenAI 提供的 OpenAI API 支持 Responsible AI 框架，强调道德和负责任的 AI 使用。

同样，Hugging Face 是一家人工智能公司，提供 NLP 平台，包括一个库和预训练的 LLM 中心，例如 BERT、GPT-3 和 T5。 Hugging Face 平台支持集成 TensorFlow, PyTorch或亚马逊SageMaker.

Weights & Biases 是一个 MLOps 平台，提供用于实验跟踪、模型可视化、数据集版本控制和模型部署的工具。权重和偏差平台支持各种集成，例如 Hugging Face、PyTorch 或谷歌云.

这些是一些可以帮助 LLMOps 的工具和平台，但市场上还有更多工具和平台。