Desde el despliegue de ChatGPT, Bard u otros modelos de LLM, cada vez más empresas utilizan, diseñan y despliegan grandes modelos de lenguaje. De ahí la necesidad de optimizar la gestión operativa. Aquí es donde interviene el LLMOps. Entonces, ¿de qué se trata?
¿Qué es el LLMOps?
LLMOps es el anagrama de «operaciones de grandes modelos de lenguaje». Incluyen todas las prácticas, técnicas y herramientas utilizadas para la gestión operativa de los modelos de lenguaje grandes en entornos de producción.
El objetivo de LLMOps es entonces optimizar el despliegue, la vigilancia y el mantenimiento de los grandes modelos de lenguaje.
La importancia del LLMOps
Como recordatorio, los LLM son un avance con respecto a los modelos tradicionales de procesamiento de lenguaje natural (NLP). Y con razón, son capaces de realizar tareas extremadamente complejas; desde responder a preguntas abiertas hasta sintetizar pasando por el seguimiento de instrucciones casi arbitrarias. A medida que las innovaciones tecnológicas evolucionan, los LLM incorporan cada vez más comportamientos humanos. Pero estos avances aún implican numerosos desafíos. Y eso, en varios niveles:
- La recopilación de datos;
- La preparación de los datos;
- La colaboración entre los equipos de ciencia de datos, ingeniería de datos…;
- La ingeniería de prompts;
- El ajuste fino del modelo (fine tuning);
- El despliegue del modelo;
- La vigilancia del modelo;
- Etc.
Debido a todos estos retos a superar, es esencial implementar una rigurosidad operativa para sincronizar todos los procesos. Precisamente, ese es el papel del LLMOps.
LLMOps vs MLOps
Corolario del LLMOps, está el MLOps (para las operaciones en aprendizaje automático). Aunque son complementarias, estas dos técnicas merecen ser distinguidas:
- Los recursos informáticos: debido al rendimiento de los modelos de lenguaje grandes, estos últimos requieren recursos adicionales (como los GPU) con órdenes de magnitud más finos.
- El aprendizaje por transferencia: los modelos tradicionales de ML generalmente se crean desde cero. No es el caso de los grandes modelos de lenguaje que parten de un modelo base. Están refinados con nuevos datos para ofrecer a los usuarios un rendimiento de alto nivel.
- La retroalimentación humana: para afinar su rendimiento, los LLM funcionan principalmente a partir del aprendizaje por refuerzo a partir de la retroalimentación humana (RLHF). La integración de este bucle en los pipelines LLMOps facilita el ajuste de los grandes modelos de lenguaje.
- El ajuste de hiperparámetros: en machine learning, el ajuste se centra en la mejora de la precisión o de otras medidas. Por el contrario, para los LLM, el ajuste de hiperparámetros permite a menudo reducir el costo y la potencia de cómputo necesarios para el entrenamiento y la inferencia.
¿Cuáles son las buenas prácticas de LLMOps?
Como habrás comprendido, el LLMOps define un conjunto de buenas prácticas operacionales para optimizar la gestión de los grandes modelos de lenguaje. Pero, ¿cuáles son estas prácticas? En realidad, hay varias según la etapa del LLM:
- El análisis exploratorio de datos (AED): la exploración de los datos disponibles es indispensable, ya que cada información servirá para el aprendizaje automático.
- La preparación de datos: se trata de transformar los datos para hacerlos visibles y accesibles a los equipos encargados de desplegar los LLM. Para ello, conviene diseñar cuadros, visualizaciones reproducibles, modificables y compartibles.
- El ajuste del modelo: para afinar el rendimiento de los modelos, es posible utilizar varias bibliotecas de código abierto como Hugging Face Transformers, DeepSpeed, PyTorch, TensorFlow…
- La revisión y gobernanza de los modelos: LLMOps tiene como objetivo optimizar todos los procesos del ciclo de vida de los grandes modelos. Por tanto, debes seguir la evolución y las diferentes versiones de los modelos.
- La vigilancia de los modelos: los pipelines de vigilancia evitan las alucinaciones, los sesgos u otros problemas. A través de alertas, podrás analizar el comportamiento de los modelos. Aquí, es fundamental implementar una supervisión humana.
¿Cuáles son las ventajas del LLMOps?
Al implementar las buenas prácticas antes mencionadas, podrás aprovechar todas las ventajas de LLMOps. A saber:
- La eficacia: gracias a procesos claros que han demostrado su valía, el LLMOps permite acelerar el desarrollo de los modelos y proporcionar modelos de mejor calidad.
- La escalabilidad: a través de una buena gestión operacional de los LLM, es más fácil manejar miles de modelos.
- La reducción de riesgos: entre las buenas prácticas de LLMOps, la vigilancia y la supervisión están en el centro. Lo que garantiza una mayor transparencia y una respuesta más rápida.
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