Une formation LLMOps vous permettra d’acquérir toutes les compétences requises pour construire des applications basées sur les modèles d’intelligence artificielle de type LLM (Larges Modèles de Langage) et à les mettre en production ! Découvrez tout ce qu’il faut savoir…
Depuis le lancement de ChatGPT par OpenAI fin 2022, les Larges Modèles de Langage (LLM) tels que GPT-4, Anthropic Claude, Google Gemini ou le Français Mistral Large sont sous le feu des projecteurs.Ces puissants modèles de Deep Learning, entraînés sur des milliards de mots, peuvent générer du langage naturel à partir d’un prompt tels qu’une question ou une requête formulée à l’écrit.
Ils transforment la façon dont nous construisons et maintenons des produits basés sur l’IA. Or, les applications basées sur les LLM requièrent l’émergence de nouveaux outils et pratiques pour la gestion.Par conséquent, un nouveau terme prend de l’ampleur au sein de la communauté du Machine Learning : le LLMOps.
LLMOps : qu’est-ce que c’est ?
Le terme LLMOps est l’acronyme de « Large Language Model Operations ». Il s’agit d’un nouvel ensemble d’outils et de techniques pour la gestion du cycle de vie des applications basées sur les LLM. Ceci englobe le développement, le déploiement et la maintenance.
On peut aussi définir le LLMOps comme l’équivalent pour les LLM du MLOps, à savoir les outils et meilleures pratiques pour gérer le cycle de vie des applications basées sur le Machine Learning.Alors, comment expliquer l’essor du LLMOps ? Les premiers LLM comme BERT et GPT-2 sont apparus aux alentours de 2018.Toutefois, c’est le lancement de ChatGPT en décembre 2022 qui a projeté ce type de modèles sur le devant de la scène.
Depuis lors, de nombreux chatbots similaires ont vu le jour comme Claude ou Google Gemini. Les LLM sont aussi utilisés par les générateurs d’images tels que DALL-E et MidJourney, ou les générateurs de code informatique tels que GitHub Copilot.Or, s’il est très facile de créer des applications avec les LLM, il est beaucoup plus difficile de les mettre en production. Ceci implique de nouveaux défis par rapport à la création de produits IA à l’aide de modèles de Machine Learning plus classiques.
Afin de relever ces challenges, il est nécessaire de développer de nouveaux outils, de nouvelles techniques pour gérer le cycle de vie des applications. Voilà pourquoi le LLMOps est de plus en plus adopté !
De la sélection du modèle au déploiement : les étapes du LLMOps
Sur certains points, les étapes du LLMOps s’apparentent à celles du MLOps. Toutefois, la différence est liée à la manière dont les applications basées sur les LLM sont construites.Plutôt que d’entraîner les LLM en partant de zéro, on se focalise sur l’adaptation de LLM pré-entraînés comme GPT à des tâches spécifiques. C’est le « fine-tuning »
Les modèles de fondation sont entraînés par une poignée d’institutions dotées de ressources informatiques massives, comme OpenAI ou Google.Par exemple, selon une étude publiée par Lambda Labs en 2020, entraîner GPT-3 avec ses 175 milliards de paramètres nécessiterait 355 ans et 4,6 millions de dollars en utilisant une instance cloud Tesla V100.
Ainsi, la plupart des applications sont obtenues via un léger réglage d’une partie du réseau de neurones. Il peut aussi s’agir d’un processus de Prompt Engineering (ingénierie de prompt) ou d’une distillation du modèle ou des données en réseaux de moindre envergure pour des tâches spécifiques.
La première étape du LLMOps est donc la sélection d’un modèle de fondation pré-entraîné sur de vastes volumes de données. Ce choix s’effectue selon les critères de performance, de coût, de facilité d’utilisation et de flexibilité.On distingue deux types de modèles. D’un côté, les modèles propriétaires, souvent plus larges et plus performants, comme OpenAI GPT, co:here, AI21 Labs Jurassic-2 ou Anthropic Claude.
De l’autre, les modèles open-source, plus flexibles et moins coûteux, tels que Stable Diffusion, BLOOM, Meta LLaMA ou Flan-T5 par Google.L’étape suivante est l’accès au LLM via son API, et son adaptation à la tâche via le Prompt Engineering, le fine-tuning, ou encore l’injection de données externes.
Comme dans le MLOps, on passe ensuite à l’évaluation des performances du modèle. En l‘occurrence, il s’agit d’effectuer un testing A/B pour mesurer la qualité des réponses produites.Le modèle peut ensuite être déployé, mais un monitoring des changements dans l’API sous-jacente est indispensable. Pour cause, les LLM peuvent subir des changements drastiques à chaque mise à jour.
LLMOps vs MLOps : quelles sont les différences ?
On dénombre plusieurs différences majeures entre MLOps et LLMOps. Les modèles de Machine Learning sont très gourmands en données, car l’entraînement d’un réseau de neurones exige beaucoup de données annotées.Dans le cas des LLM, le nombre d’échantillons nécessaires est moindre, mais une sélection manuelle minutieuse s’impose pour l’apprentissage en zero-shot ou few-shot.
Autre différence clé : l’expérimentation. En MLOps, il s’agit toujours de suivre l’architecture du modèle ou les hyperparamètres que l’on entraîne un modèle en partant de zéro ou que l’on affine un modèle pré-entraîné. Dans le cas du LLMOps, tout dépend du choix entre Prompt Engineering et fine-tuning.En ce qui concerne l’évaluation des performances, on utilise un ensemble de validation pour le MLOps tandis que la plupart des organisations s’en remettent au testing A/B pour les LLM.
Le coût du MLOps est généralement lié à la collecte de données et à l’entraînement du modèle, tandis que celui du LLMOps est lié à l’inférence.Enfin, la latence est beaucoup plus problématique dans le LLMOps que dans le MLOps. Pour cause, elle freine la vélocité de l’expérimentation pendant le développement et nuit à l’expérience utilisateur en production.
Pourquoi suivre une formation LLMOps ?
Qu’il s’agisse de chatbots intelligents, de générateurs d’images, de vidéos, de code informatique, ou bien d’autres types d’outils déjà existants ou à venir, les LLM seront de plus en plus utilisés pour créer des applications.
Il est donc très important de maîtriser les pratiques, les techniques et les outils permettant la gestion opérationnelle et la mise en production de telles applications.Une formation LLM permet de gérer et d’automatiser tout le cycle de vie, en maîtrisant des techniques comme le Prompt Engineering et le fine-tuning ou les outils tels que Whylabs, HoneyHive ou HumanLoop.
Désormais, il s’agit d’une expertise indispensable pour les équipes IT, les Data Scientists, ou encore les ingénieurs de données. Elle leur permet de déployer, de surveiller et de maintenir efficacement les LLM et leurs applications !
Conclusion : la formation LLMOps, un impératif pour la création d’applications IA
Les LLM sont actuellement les modèles prédominants dans le domaine de l’IA, et vont continuer à se développer au fil des années à venir.Par conséquent, une formation LLMOps est indispensable pour travailler dans le domaine de l’IA ou tirer profit de cette technologie révolutionnaire.
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