{"id":169663,"date":"2024-05-17T07:30:00","date_gmt":"2024-05-17T06:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/es\/?p=169663"},"modified":"2024-05-07T16:53:31","modified_gmt":"2024-05-07T15:53:31","slug":"llmops-todo-lo-que-necesita-saber","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/es\/llmops-todo-lo-que-necesita-saber","title":{"rendered":"LLMOps o c\u00f3mo gestionar grandes modelos de lenguaje"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"169663\" class=\"elementor elementor-169663\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-de974e6 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"de974e6\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d52d52e elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"d52d52e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<h2><b>Desde el despliegue de ChatGPT, Bard u otros modelos de LLM, cada vez m\u00e1s empresas utilizan, dise\u00f1an y despliegan grandes modelos de lenguaje. De ah\u00ed la necesidad de optimizar la gesti\u00f3n operativa. Aqu\u00ed es donde interviene el LLMOps. Entonces, \u00bfde qu\u00e9 se trata?<\/b><\/h2>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3bf80d0 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"3bf80d0\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-076cc92 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"076cc92\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">\u00bfQu\u00e9 es el LLMOps?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-16e4eda elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"16e4eda\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">LLMOps es el anagrama de \u00aboperaciones de grandes modelos de lenguaje\u00bb. Incluyen todas las pr\u00e1cticas, t\u00e9cnicas y herramientas utilizadas para la<\/span><b> gesti\u00f3n operativa de los modelos de lenguaje grandes<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> en entornos de producci\u00f3n.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">El objetivo de LLMOps es entonces optimizar el despliegue, la vigilancia y el mantenimiento de los grandes modelos de lenguaje.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-fba4886 elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"fba4886\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/nuestros-cursos-de-data\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Dominar los LLM<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-514c4ae elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"514c4ae\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-medium\">La importancia del LLMOps<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1b5355a elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"1b5355a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Como recordatorio, los LLM son un avance con respecto a los modelos tradicionales de procesamiento de lenguaje natural (NLP). Y con raz\u00f3n, son <\/span><b>capaces de realizar tareas extremadamente complejas<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">; desde responder a preguntas abiertas hasta sintetizar pasando por el seguimiento de instrucciones casi arbitrarias. A medida que las innovaciones tecnol\u00f3gicas evolucionan, los LLM incorporan cada vez m\u00e1s comportamientos humanos. Pero estos avances a\u00fan implican<\/span><b> numerosos desaf\u00edos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Y eso, en varios niveles:<\/span><\/p><ul><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">La recopilaci\u00f3n de datos;<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">La preparaci\u00f3n de los datos;<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">La colaboraci\u00f3n entre los <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/herramientas-habituales-de-un-data-scientist\"><span style=\"font-weight: 400;\">equipos de ciencia de datos, ingenier\u00eda de datos&#8230;<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">;<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">La ingenier\u00eda de prompts;<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">El ajuste fino del modelo (fine tuning);<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">El despliegue del modelo;<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">La vigilancia del modelo;<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Etc.<\/span><\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7c03c9b elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"7c03c9b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Debido a todos estos retos a superar, es esencial<\/span><b> implementar una rigurosidad operativa para sincronizar todos los procesos.<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Precisamente, ese es el papel del LLMOps.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e67ccf9 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"e67ccf9\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"800\" height=\"457\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2024\/04\/LLMOps1.jpg\" class=\"attachment-large size-large wp-image-169666\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2024\/04\/LLMOps1.jpg 875w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2024\/04\/LLMOps1-300x171.jpg 300w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2024\/04\/LLMOps1-768x439.jpg 768w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-464d0b8 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"464d0b8\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-medium\">LLMOps vs MLOps<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ff9024f elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"ff9024f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Corolario del LLMOps, est\u00e1 el MLOps (para las operaciones en aprendizaje autom\u00e1tico). Aunque son complementarias, estas dos t\u00e9cnicas merecen ser distinguidas:<\/span><\/p><ul><li><b>Los recursos inform\u00e1ticos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: debido al rendimiento de los modelos de lenguaje grandes, estos \u00faltimos requieren recursos adicionales (como los GPU) con \u00f3rdenes de magnitud m\u00e1s finos.<\/span><\/li><li><b>El aprendizaje por transferencia<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: 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. Est\u00e1n refinados con nuevos datos para ofrecer a los usuarios un rendimiento de alto nivel.<\/span><\/li><li><b>La retroalimentaci\u00f3n humana:<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> para afinar su rendimiento, los LLM funcionan principalmente a partir del aprendizaje por refuerzo a partir de la retroalimentaci\u00f3n humana (RLHF). La integraci\u00f3n de este bucle en los pipelines LLMOps facilita el ajuste de los grandes modelos de lenguaje.<\/span><\/li><li><b>El ajuste de hiperpar\u00e1metros:<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> en machine learning, el ajuste se centra en la mejora de la precisi\u00f3n o de otras medidas. Por el contrario, para los LLM, el ajuste de hiperpar\u00e1metros permite a menudo reducir el costo y la potencia de c\u00f3mputo necesarios para el entrenamiento y la inferencia.<\/span><\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b66e78b elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"b66e78b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/nuestros-cursos-de-data\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Aprenda a utilizar LLM<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-356de56 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"356de56\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a31397e elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"a31397e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">\u00bfCu\u00e1les son las buenas pr\u00e1cticas de LLMOps?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1fe70eb elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"1fe70eb\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Como habr\u00e1s comprendido, el LLMOps define un conjunto de buenas pr\u00e1cticas operacionales para optimizar la gesti\u00f3n de los grandes modelos de lenguaje. Pero, \u00bfcu\u00e1les son estas pr\u00e1cticas? En realidad, hay varias seg\u00fan la etapa del LLM:<\/span><\/p><ul><li><b>El an\u00e1lisis exploratorio de datos (AED)<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: la exploraci\u00f3n de los datos disponibles es indispensable, ya que cada informaci\u00f3n servir\u00e1 para el <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/data-science-definicion-problematica-y-casos-de-uso\"><span style=\"font-weight: 400;\">aprendizaje autom\u00e1tico<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/li><li><b>La preparaci\u00f3n de datos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: se trata de transformar los datos para hacerlos visibles y accesibles a los equipos encargados de desplegar los LLM. Para ello, conviene dise\u00f1ar cuadros, visualizaciones reproducibles, modificables y compartibles.<\/span><\/li><li><b>El ajuste del modelo<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: para afinar el rendimiento de los modelos, es posible utilizar varias bibliotecas de c\u00f3digo abierto como Hugging Face Transformers, DeepSpeed, PyTorch, TensorFlow&#8230;<\/span><\/li><li><b>La revisi\u00f3n y gobernanza de los modelos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: LLMOps tiene como objetivo optimizar todos los procesos del ciclo de vida de los grandes modelos. Por tanto, debes seguir la evoluci\u00f3n y las diferentes versiones de los modelos.<\/span><\/li><li><b>La vigilancia de los modelos:<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> los pipelines de vigilancia evitan las alucinaciones, los sesgos u otros problemas. A trav\u00e9s de alertas, podr\u00e1s analizar el comportamiento de los modelos. Aqu\u00ed, es fundamental implementar una supervisi\u00f3n humana.<\/span><\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-404d2c9 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"404d2c9\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"800\" height=\"457\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2024\/04\/LLMOps2.jpg\" class=\"attachment-large size-large wp-image-169670\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2024\/04\/LLMOps2.jpg 875w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2024\/04\/LLMOps2-300x171.jpg 300w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2024\/04\/LLMOps2-768x439.jpg 768w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-89a92bd e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"89a92bd\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-127e6ac elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"127e6ac\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">\u00bfCu\u00e1les son las ventajas del LLMOps?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e267c7b elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"e267c7b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Al implementar las buenas pr\u00e1cticas antes mencionadas, podr\u00e1s aprovechar todas las ventajas de LLMOps. A saber:<\/span><\/p><ul><li><b>La eficacia:<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> gracias a procesos claros que han demostrado su val\u00eda, el LLMOps permite acelerar el desarrollo de los modelos y proporcionar modelos de mejor calidad.<\/span><\/li><li><b>La escalabilidad:<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> a trav\u00e9s de una buena gesti\u00f3n operacional de los LLM, es m\u00e1s f\u00e1cil manejar miles de modelos.<\/span><\/li><li><b>La reducci\u00f3n de riesgos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: entre las buenas pr\u00e1cticas de LLMOps, la vigilancia y la supervisi\u00f3n est\u00e1n en el centro. Lo que garantiza una mayor transparencia y una respuesta m\u00e1s r\u00e1pida.<\/span><\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2226c5c e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"2226c5c\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9c515d3 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"9c515d3\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Domina los LLMOps con DataScientest<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0d6b3c9 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"0d6b3c9\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Con el desarrollo de los LLM, la gesti\u00f3n operacional de los grandes modelos de lenguaje se convierte en el asunto de una pluralidad de actores. En el coraz\u00f3n, todos los profesionales de la inform\u00e1tica, tales como los ingenieros DevOps, los <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/ficha-del-perfil-de-data-scientist\">cient\u00edficos de datos<\/a>, los <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/data-engineer\">ingenieros de datos<\/a>&#8230; \u00bfQuieres adoptar las buenas pr\u00e1cticas y gestionar mejor los LLM? <\/span><b>Aprende uno de estos oficios con DataScientest<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. 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