Depuis le déploiement de ChatGPT, Bard ou autres modèles de LLM, de plus en plus d’entreprises utilisent, conçoivent et déploient de grands modèles de langage. D’où la nécessité d’optimiser la gestion opérationnelle. C’est là qu’intervient le LLMOps. Alors de quoi s’agit-il ?
Qu’est-ce que LLMOps ?
LLMOps est l’anagramme pour « opérations de grands modèles de langage ». Elles englobent toutes les pratiques, techniques et outils utilisés pour la gestion opérationnelle des larges languages models dans des environnements de production.
L’objectif du LLMOps est alors d’optimiser le déploiement, la surveillance et la maintenance des grands modèles de langage.
L’importance du LLMOps
Pour rappel, les LLM constituent une avancée par rapport aux modèles traditionnels de traitement du langage naturel (NLP). Et pour cause, ils sont capables de réaliser des tâches extrêmement complexes ; depuis la réponse à des questions ouvertes jusqu’à la synthèse en passant par le suivi d’instructions quasi-arbitraires. À mesure que les avancées technologiques évoluent, les LLM intègrent de plus en plus les comportements humains. Mais ces avancées impliquent encore de nombreux défis. Et ce, à plusieurs niveaux :
- La collecte de données ;
- La préparation des données ;
- La collaboration entre les équipes de data science, data engineering… ;
- L’ingénierie des prompts ;
- Le réglage fin du modèle (fine tuning) ;
- Le déploiement du modèle ;
- La surveillance du modèle ;
- Etc.
De par tous ces défis à relever, il est primordial d’implémenter une rigueur opérationnelle pour synchroniser l’ensemble des processus. C’est justement le rôle du LLMOp.
LLMOps vs MLOps
Corollaire du LLMOps, il y a le MLOps (pour les opérations en matière de machine learning). Bien que complémentaires, ces deux techniques méritent d’être distinguées :
- Les ressources informatiques : de par la performance des larges languages models, ces derniers nécessitent des ressources supplémentaires (comme les GPU) avec des ordres de grandeur plus fins.
- L’apprentissage par transfert : les modèles de ML traditionnels sont généralement créés à partir de zéro. Ce n’est pas le cas des grands modèles de langage qui partent d’un modèle de base. Ils sont affinés avec de nouvelles données pour offrir aux utilisateurs des performances de haut niveau.
- Le retour d’information humain : pour affiner leurs performances, les LLM fonctionnent majoritairement à partir de l’apprentissage par renforcement à partir du retour d’information humain (RLHF). L’intégration de cette boucle dans les pipelines LLMOps facilite l’ajustement des grands modèles de langage.
- Le réglage des hyperparamètres : en machine learning, le réglage se focalise sur l’amélioration de la précision ou d’autres mesures. À l’inverse, pour les LLM, le réglage des hyperparamètres permet souvent de réduire le coût et la puissance de calcul nécessaires à la formation et à l’inférence.
Quelles sont les bonnes pratiques LLMOps ?
Vous l’aurez compris, le LLMOps définit un ensemble de bonnes pratiques opérationnelles pour optimiser la gestion des grands modèles de langage. Mais quelles sont ces pratiques ? En réalité, il y en a plusieurs selon l’étape du LLM :
- L’analyse exploratoire des données (AED) : l’exploration des données disponibles est indispensable, puisque chaque information servira à l’apprentissage automatique.
- La préparation des données : il s’agit de transformer les données pour les rendre visibles et accessibles aux équipes chargées de déployer les LLM. Pour cela, il convient de concevoir des tableaux, des visualisations reproductibles, modifiables et partageables.
- L’ajustement du modèle : pour affiner les performances des modèles, il est possible d’utiliser plusieurs bibliothèques open source comme Hugging Face Transformers, DeepSpeed, PyTorch, TensorFlow…
- La révision et gouvernance des modèles : LLMOps a vocation à optimiser l’ensemble des processus du cycle de vie des grands modèles. Vous devez donc suivre l’évolution et les différentes versions des modèles.
- La surveillance des modèles : les pipelines de surveillance évitent les hallucinations, les biais ou autres dérives. À travers des alertes, vous pourrez analyser le comportement des modèles. Ici, il est primordial d’implémenter une supervision humaine.
Quels sont les avantages du LLMOps ?
En mettant en place les bonnes pratiques susmentionnées, vous pourrez profiter de tous les avantages du LLMOps. À savoir :
- L’efficacité : grâce à des processus clairs qui ont fait leurs preuves, le LLMOps permet d’accélérer le développement des modèles et de fournir des modèles de meilleure qualité.
- L’évolutivité : à travers une bonne gestion opérationnelle des LLM, il est plus facile de gérer des milliers de modèles.
- La réduction des risques : parmi les bonnes pratiques du LLMOps, la surveillance et la supervision sont au centre. Ce qui garantit une plus grande transparence et une réponse plus rapide.
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