У ІТ-ландшафті, що швидко розвивається, MLOps— скорочення від Machine Learning Operations — стало секретною зброєю для організацій, які прагнуть перетворити складні дані на потужну, ефективну інформацію. MLOps — це набір практик, розроблених для оптимізації життєвого циклу машинного навчання (ML), допомагаючи дослідникам даних, ІТ-командам, зацікавленим сторонам бізнесу та експертам із домену співпрацювати для послідовного та надійного створення, розгортання та керування моделями ML. Він з’явився для вирішення унікальних проблем ML, таких як забезпечення якості даних і уникнення упередженості, і став стандартним підходом для керування моделями ML у бізнес-функціях.
Однак із розвитком великих мовних моделей (LLM) постали нові виклики. LLM потребують величезної обчислювальної потужності, розвиненої інфраструктури та таких методів, як оперативне проектування, для ефективної роботи. Ці складності викликали спеціалізовану еволюцію MLOps під назвою LLMOps (Операції великої мовної моделі).
LLMOps зосереджується на оптимізації життєвого циклу LLM, від навчання та тонкого налаштування до розгортання, масштабування, моніторингу та підтримки моделей. Він має на меті задовольнити конкретні вимоги магістрів права, одночасно забезпечуючи їхню ефективну роботу у виробничих середовищах. Це включає в себе управління високими обчислювальними витратами, масштабування інфраструктури для підтримки великих моделей і оптимізацію завдань, таких як оперативне проектування та точне налаштування.
У зв’язку з цим переходом до LLMOps для бізнес- та ІТ-лідерів важливо розуміти основні переваги LLMOps і визначати, який процес найкраще використовувати та коли.
Ключові переваги LLMOps
LLMOps базується на основі MLOps, пропонуючи розширені можливості в кількох ключових сферах. Три основні способи, за допомогою яких LLMOps приносять більше переваг підприємствам:
- Демократизація ШІ – LLMOps робить розробку та розгортання LLM більш доступною для нетехнічних зацікавлених сторін. У традиційних робочих процесах ML науковці з обробки даних головним чином займаються створенням моделей, тоді як інженери зосереджуються на конвеєрах і операціях. LLMOps змінює цю парадигму, використовуючи моделі з відкритим вихідним кодом, пропрієтарні служби та інструменти з низьким кодом/без коду. Ці інструменти спрощують створення моделі та навчання, дозволяючи бізнес-командам, менеджерам із продуктів та інженерам ефективніше співпрацювати. Користувачі, які не мають технічних знань, тепер можуть експериментувати та розгортати LLM за допомогою інтуїтивно зрозумілих інтерфейсів, зменшуючи технічні перешкоди для впровадження ШІ.
- Швидше розгортання моделі: LLMOps спрощує інтеграцію LLM з бізнес-додатками, дозволяючи командам швидше розгортати рішення на основі ШІ та адаптуватися до мінливих вимог ринку. Наприклад, за допомогою LLMOps підприємства можуть швидко коригувати моделі відповідно до відгуків клієнтів або нормативних оновлень без тривалих циклів реконструкції. Ця гнучкість гарантує, що організації можуть випереджати ринкові тенденції та підтримувати конкурентоспроможність.
- Поява КГП – Багато прикладів корпоративного використання LLM передбачають отримання відповідних даних із зовнішніх джерел, а не покладання виключно на попередньо навчені моделі. LLMOps представляє конвеєри Retrieval-Augmented Generation (RAG), які поєднують моделі пошуку для отримання даних із баз знань із LLM, які ранжують та узагальнюють інформацію. Цей підхід зменшує галюцинації та пропонує економічно ефективний спосіб використання корпоративних даних. На відміну від традиційних робочих процесів машинного навчання, де основна увага приділяється навчанню моделей, LLMOps зосереджує увагу на створенні та управлінні конвеєрами RAG як на основній функції життєвого циклу розробки.
Важливість розуміння випадків використання LLMOps
Зважаючи на загальні переваги LLMOps, включаючи демократизацію інструментів штучного інтелекту в масштабах підприємства, важливо розглянути конкретні випадки використання, у яких можна запровадити LLMOps, щоб допомогти бізнес-лідерам та ІТ-командам краще використовувати LLMs:
- Безпечне розгортання моделей– Багато компаній починають свою LLM-розробку з випадків внутрішнього використання, включаючи автоматизованих ботів підтримки клієнтів або генерацію коду та перевірку, щоб отримати впевненість у продуктивності LLM перед масштабуванням до програм, орієнтованих на клієнтів. Фреймворки LLMOps допомагають командам оптимізувати поетапне розгортання цих варіантів використання шляхом 1) автоматизації конвеєрів розгортання, які ізолюють внутрішні середовища від середовища, орієнтованого на клієнта, 2) уможливлення контрольованого тестування та моніторингу в ізольованому середовищі для виявлення та усунення режимів збоїв і 3) підтримки версії можливості контролю та відкату, щоб команди могли повторювати внутрішні розгортання перед тим, як працювати зовні.
- Модель управління ризиками – Окремі магістратури викликають підвищену стурбованість щодо управління ризиками моделі, що завжди було критично важливим для MLOps. Прозорість того, на яких даних навчаються магістратури, часто є туманною, що викликає занепокоєння щодо конфіденційності, авторських прав і упередженості. Галюцинації даних були величезною проблемою при розробці моделей. Однак з LLMOps ця проблема вирішується. LLMOps можуть відстежувати поведінку моделі в режимі реального часу, дозволяючи командам 1) виявляти та реєструвати галюцинації за допомогою попередньо визначених ярликів, 2) запроваджувати цикли зворотного зв’язку для постійного вдосконалення моделей шляхом оновлення підказок або перенавчання з виправленими виходами та 3) використовувати метрики для кращого розуміння та усунення генеративної непередбачуваності.
- Оцінювання та моніторинг моделі– Оцінка та моніторинг автономних LLM є більш складною, ніж традиційні автономні моделі ML. На відміну від традиційних моделей, додатки LLM часто залежать від контексту, вимагаючи введення експертів із предметної теми для ефективної оцінки. Щоб вирішити цю складність, з’явилися системи автоматичного оцінювання, де один LLM використовується для оцінювання іншого. Ці структури створюють конвеєри для безперервної оцінки, включаючи автоматизовані тести або контрольні показники, керовані системами LLMOps. Цей підхід відстежує продуктивність моделі, позначає аномалії та покращує критерії оцінки, спрощуючи процес оцінювання якості та надійності генеративних результатів.
LLMOps забезпечує операційну основу для керування додатковою складністю LLM, якою MLOps не може керувати самостійно. LLMOps гарантує, що організації можуть вирішувати такі проблеми, як непередбачуваність генеративних результатів і поява нових систем оцінки, забезпечуючи безпечне та ефективне розгортання. У зв’язку з цим дуже важливо, щоб підприємства розуміли цей перехід від MLOps до LLMOps, щоб вирішувати унікальні проблеми LLM у своїй власній організації та впроваджувати правильні операції для забезпечення успіху в своїх проектах ШІ.
Дивлячись уперед: охоплення AgentOps
Тепер, коли ми заглибилися в LLMOps, важливо розглянути, що чекає на майбутнє для операційних інфраструктур, оскільки ШІ постійно впроваджує інновації. Зараз на передньому краї простору штучного інтелекту знаходиться агентний штучний інтелект, або агенти штучного інтелекту, які є повністю автоматизованими програмами зі складними можливостями міркування та пам’яттю, які використовують LLM для вирішення проблем, створюють для цього власний план і виконують цей план. Deloitte передбачає що 25% підприємств, які використовують генеративний ШІ, ймовірно, розгорнуть агентів ШІ в 2025 році, зросте до 50% до 2027 року. Ці дані демонструють явний перехід до агентського ШІ в майбутньому – зрушення, яке вже почалося, оскільки багато організацій уже почали впровадження і розвивати цю технологію.
З цим, AgentOps це наступна хвиля операцій ШІ, до якої підприємства повинні підготуватися.
Фреймворки AgentOps поєднують елементи штучного інтелекту, автоматизації та операцій з метою покращення того, як команди керують і масштабують бізнес-процеси. Він зосереджений на використанні інтелектуальних агентів для покращення робочих процесів, надання інформації в реальному часі та підтримки прийняття рішень у різних галузях. Впровадження фреймворків AgentOps значно покращує узгодженість поведінки агента штучного інтелекту та реагування на незвичні ситуації, щоб мінімізувати час простою та збої. Це стане необхідним, оскільки все більше організацій почнуть розгортати та використовувати агенти ШІ у своїх робочих процесах.
AgentOps є необхідним компонентом для керування системами ШІ нового покоління. Організації повинні зосередитися на забезпеченні спостережуваності системи, її відстеження та покращеного моніторингу, щоб розробити інноваційні та перспективні агенти ШІ. У міру розвитку автоматизації та зростання відповідальності за штучний інтелект ефективна інтеграція AgentOps є важливою для організацій, щоб підтримувати довіру до ШІ та масштабувати складні спеціалізовані операції.
Однак перш ніж підприємства зможуть почати працювати з AgentOps, вони повинні чітко розуміти LLMOps (описані вище) і те, як ці дві операції працюють рука об руку. Без належної освіти щодо LLMOps підприємства не зможуть ефективно створювати існуючу структуру, працюючи над впровадженням AgentOps.
