Seit der Einführung von ChatGPT, Bard und anderen LLM-Modellen verwenden, entwerfen und implementieren immer mehr Unternehmen große Sprachmodelle. Daraus ergibt sich die Notwendigkeit, das operative Management zu optimieren. Hier kommen die LLMOps ins Spiel. Worum geht es also?
Was ist LLMOps?
LLMOps ist ein Anagramm für „Operationen für große Sprachmodelle“. Sie umfassen alle Praktiken, Techniken und Werkzeuge, die für das operative Management von großen Sprachmodellen in Produktionsumgebungen verwendet werden.
Das Ziel von LLMOps ist es dann, den Einsatz, die Überwachung und die Wartung großer Sprachmodelle zu optimieren.
Die Bedeutung von LLMOps
Zur Erinnerung: LLMs stellen einen Fortschritt gegenüber den traditionellen Modellen der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) dar. Sie sind in der Lage, äußerst komplexe Aufgaben zu bewältigen, von der Beantwortung offener Fragen über die Synthese bis hin zur Befolgung von Anweisungen, die fast willkürlich sind. Mit der Weiterentwicklung der Technologie werden LLMs immer mehr in das menschliche Verhalten eingebunden. Aber diese Fortschritte bringen immer noch viele Herausforderungen mit sich. Und zwar auf mehreren Ebenen:
- Das Sammeln von Daten ;
- Die Vorbereitung der Daten ;
- Die Zusammenarbeit zwischen Data Science- und Data Engineering-Teams … ;
- Prompt Engineering ;
- Die Feinabstimmung des Modells (Fine Tuning) ;
- Der Einsatz des Modells ;
- Überwachung des Modells ;
- usw.
Bei all diesen Herausforderungen ist es wichtig, eine operative Strenge zu implementieren, um alle Prozesse zu synchronisieren. Dies ist die Rolle des LLMOp.
LLMOps vs MLOps
Im Gegensatz zu LLMOps gibt es MLOps (Machine Learning Operations). Obwohl sie sich ergänzen, müssen diese beiden Techniken unterschieden werden:
- Computerressourcen: Aufgrund der Leistungsfähigkeit von Large Language Models benötigen diese zusätzliche Ressourcen (wie GPUs) mit feineren Größenordnungen.
- Transferlernen: Traditionelle ML-Modelle werden normalerweise von Grund auf neu erstellt. Dies ist nicht der Fall bei großen Sprachmodellen, die von einem Basismodell ausgehen. Sie werden mit neuen Daten verfeinert, um den Nutzern eine hohe Leistung zu bieten.
- Menschliches Feedback: Um ihre Leistung zu verfeinern, arbeiten die meisten LLMs mit „Reinforcement Learning from Human Feedback“ (RLHF). Die Integration dieser Schleife in die LLMOps-Pipelines erleichtert die Anpassung der großen Sprachmodelle.
- Anpassung von Hyperparametern: Beim maschinellen Lernen konzentriert sich die Anpassung auf die Verbesserung der Genauigkeit oder anderer Maßnahmen.
- Bei LLMMs hingegen führt die Anpassung von Hyperparametern häufig zu einer Verringerung der Kosten und der Rechenleistung, die für das Training und die Inferenz benötigt werden.
Was sind gute LLMOps-Praktiken?
Wie du vielleicht schon bemerkt hast, definiert LLMOps eine Reihe von Best Practices, um die Verwaltung von großen Sprachmodellen zu optimieren. Aber was sind diese Praktiken?
In Wirklichkeit gibt es je nach LLMOps-Phase mehrere:
- Die explorative Datenanalyse (EDA): Die Exploration der verfügbaren Daten ist unerlässlich, da jede Information für das maschinelle Lernen verwendet wird.
- Datenaufbereitung: Hier geht es darum, die Daten so umzuwandeln, dass sie für die Teams, die die LLM einsetzen, sichtbar und zugänglich sind. Das bedeutet, dass du Tabellen und Visualisierungen entwirfst, die reproduzierbar, veränderbar und gemeinsam nutzbar sind.
- Modellanpassung: Um die Leistung von Modellen zu verfeinern, können verschiedene Open-Source-Bibliotheken wie Hugging Face Transformers, DeepSpeed, PyTorch, TensorFlow usw. verwendet werden.
- Modellüberprüfung und Governance: LLMOps soll alle Prozesse im Lebenszyklus großer Modelle optimieren. Du musst daher die Entwicklung und die verschiedenen Versionen der Modelle verfolgen.
- Modellüberwachung: Überwachungspipelines verhindern Halluzinationen, Verzerrungen und andere Fehlentwicklungen. Mithilfe von Warnmeldungen kannst du das Verhalten der Modelle analysieren. Hier ist es wichtig, eine menschliche Aufsicht zu implementieren.
Was sind die Vorteile von LLMOps?
Wenn du die oben genannten guten Praktiken umsetzt, kannst du alle Vorteile von LLMOps nutzen. Nämlich:
- Effizienz: Durch klare, bewährte Prozesse beschleunigt LLMOps die Entwicklung von Modellen und liefert bessere Modelle.
- Skalierbarkeit: Durch ein gutes operatives Management von LLMOps ist es einfacher, Tausende von Modellen zu verwalten.
- Risikominderung: Unter den guten Praktiken der LLMOps stehen Überwachung und Aufsicht im Mittelpunkt. Dies sorgt für mehr Transparenz und schnellere Reaktionen.
LLMOps mit DataScientest meistern
Mit der Entwicklung von LLMs wird das operative Management von großen Sprachmodellen zur Aufgabe einer Vielzahl von Akteuren. Im Mittelpunkt stehen dabei alle IT-Fachleute, wie z. B. DevOps-Ingenieure, Datenwissenschaftler, Dateningenieure, … Möchtest du die besten Praktiken anwenden und LLMs besser verwalten? Erlerne einen dieser Berufe mit DataScientest. Wir sind auf Daten spezialisiert und helfen dir dabei, zuverlässige und leistungsfähige Sprachmodelle zu entwerfen, einzusetzen und zu optimieren. Schließ dich uns an!
