O que são operações com grandes modelos de linguagem (LLMOps)?

As plataformas LLMOps podem oferecer um gerenciamento de biblioteca mais eficiente, reduzindo os custos operacionais e permitindo que menos pessoal técnico conclua as tarefas. Essas operações incluem pré-processamento de dados, treinamento de modelos de linguagem, monitoramento, ajuste fino e implementação. Assim como nas operações de aprendizado de máquina (MLOps), o LLMOps é construído com base em uma colaboração de cientistas de dados, engenheiros de DevOps e profissionais de TI.

LLMs, como o ChatGPT da OpenAI usando GPT-4 e o BERT do Google, constituem uma nova e aprimorada categoria de modelos de processamento de linguagem natural (NLP) capazes de responder prontamente a questões em linguagem natural, sintetizar informações e seguir instruções complexas. 

Uma plataforma LLMOps une ciência de dados e engenharia de software em um ambiente colaborativo para exploração de dados, acompanhamento de experimentos em tempo real, engenharia de prompts e gerenciamento de modelos e pipelines. O LLMOps automatiza as tarefas operacionais e de monitoramento no ciclo de vida do aprendizado de máquina.

Como o LLMOps se enquadra nas operações de aprendizado de máquina, pode ser ignorado ou até chamado de "MLOps para LLMs", mas deve ser considerado separadamente por focar especificamente na otimização do desenvolvimento de LLMs. Veja duas maneiras pelas quais os fluxos de trabalho e requsitos de aprendizado de máquina (ML) mudam especificamente com os LLMs.

• Economia de custos: com ajuste de hiperparâmetros: no ML, o ajuste de hiperparâmetros geralmente visa melhorar a precisão ou outras métricas. Para os LLMs, esse ajuste torna-se importante também para reduzir custos e a necessidade de poder computacional no treinamento e inferência. Isso pode ser alcançado ajustando os tamanhos de lotes. Como os LLMs podem partir de um modelo de base e terem um ajuste fino com novos dados para melhorias específicas de domínio, conseguem oferecer maior desempenho por um custo menor.
  
  
• Métricas de desempenho: os modelos de ML frequentemente possuem métricas de desempenho bem definidas e fáceis de calcular, como precisão, AUC e pontuação F1. Mas, ao avaliar LLMs, é necessário um conjunto diferente de benchmarks e pontuações, como BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) e ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation). Isso exige considerações extras durante a implementação.

O LLMOps, além disso, pode fornecer o que são consideradas funcionalidades típicas do MLOps:

• Gerenciamento de dados
• Processo de implementação
• Testes e treinamento de modelos
• Monitoramento e observabilidade
• Compatibilidade com segurança e conformidade
  

Os LLMOPs podem trazer maior eficiência a uma ampla variedade de tarefas, incluindo:

• Construção de bancos de dados de vetores para recuperar informações contextualmente relevantes.
  
  
• Integração e entrega contínuas (CI/CD), em que os pipelines de CI/CD automatizam o processo de desenvolvimento de modelos, tornando testes e implementações mais eficientes. Ferramentas como Jenkins GitLab CI/CD e GitHub Actions ajudam a gerenciar esses pipelines, garantindo um fluxo de trabalho sem complicações e eficiente. Essa abordagem permite atualizações e reversões de modelos sem dificuldades, reduzindo as interrupções para os usuários. O controle de versões de modelos e a incorporação de práticas de teste completas podem ajudar a detectar problemas precocemente, garantindo que apenas modelos eficazes sejam implementados.
  
  
• Coleta de dados, preparação e engenharia de prompts, obtidos de uma variedade suficiente de fontes, domínios e idiomas.
  
  
• Rotulagem de dados e anotação com intervenção humana para oferecer julgamentos complexos e específicos do domínio.
  
  
• Armazenamento de dados, organização e controle de versões — com soluções adequadas de bancos de dados e armazenamento para auxiliar no armazenamento, recuperação e manipulação de dados durante todo o ciclo de vida do LLM.
  
  
• Análise exploratória de dados (EDA) para examinar, preparar e compartilhar dados específicos no ciclo de vida do modelo de aprendizado de máquina, criando conjuntos de dados, tabelas e visualizações editáveis e compartilháveis.
  
  
• Ajuste fino de modelos para otimização de modelos para tarefas ou domínios específicos.
  
  
• Inferência de modelos e disponibilização podem gerenciar detalhes de produção de testes e QA, como frequência de atualização de modelos e tempos de resposta de inferência. Habilite seus endpoints de modelos da API REST utilizando aceleração por GPU.
  
  
• Avaliação e governança de modelos para acompanhar versões de modelos e pipelines e gerenciar seu ciclo de vida completo. Isso permite colaboração entre modelos de ML usando uma plataforma MLOps de código aberto, como o MLflow.
  
  
• Monitoramento de modelos, incluindo feedback humano para suas aplicações de LLMs. Identifique possíveis ataques maliciosos, desvios do modelo e áreas potenciais para melhoria.
  
  
• Análise de dados de prompts, registro e testes.
  
  
• Engenharia de prompts, com ferramentas que permitem aprendizado contextual em vez de ajuste fino com dados confidenciais.
  

• Execução de prompts para permitir a otimização de modelos.
  
  
• Criação de texto e produções em uma variedade de funções. Os LLMs podem gerar código, incluindo scripts e automação para infraestrutura operacional. Eles criam texto, como para documentar código ou processos, e traduzem idiomas.

Os principais benefícios do LLMOps podem ser agrupados em três categorias: eficiência, redução de riscos e escalabilidade.

O LLMOps permite que suas equipes façam mais com menos de várias formas, começando pela colaboração entre equipes. Os esforços são otimizados quando cientistas de dados, engenheiros de ML, DevOps e stakeholders podem colaborar rapidamente em uma plataforma unificada para comunicação, compartilhamento de insights, desenvolvimento e implementação de modelos — tudo isso resultando em entregas mais ágeis. 

Os custos computacionais podem ser reduzidos ao otimizar o treinamento de modelos, escolher arquiteturas adequadas e utilizar técnicas como pruning e quantização de modelos. O LLMOps pode ajudar a garantir o acesso a recursos de hardware adequados, como GPUs, para fazer ajustes eficientes, monitorar e otimizar o uso dos recursos. Além disso, o gerenciamento de dados é simplificado quando o LLMOps promove práticas robustas, para garantir que conjuntos de dados de alta qualidade sejam obtidos, limpos e utilizados no treinamento.

Os hiperparâmetros podem ser aprimorados, incluindo taxas de aprendizado e tamanhos de lote, para fornecer desempenho ideal, enquanto a integração com o DataOps pode facilitar um fluxo de dados tranquilo, desde a ingestão até a implementação do modelo, e permitir a tomada de decisões baseada em dados. 

Os ciclos de iteração e feedback podem ser acelerados automatizando tarefas repetitivas e permitindo experimentação rápida. Com o gerenciamento de modelos, o LLMOps pode simplificar os processos de grandes modelos de linguagem do início ao fim, garantindo que sejam criados, treinados, avaliados e implementados de forma otimizada. 

O desempenho dos modelos pode ser melhorado ao utilizar dados de treinamento de qualidade superior específicos da área. Além disso, ao monitorar e atualizar os modelos continuamente, o LLMOps garantem desempenho máximo. O desenvolvimento de modelos e pipelines pode ser acelerado para fornecer modelos de maior qualidade e implementar LLMs em produção mais rapidamente.

Você pode melhorar a segurança e a privacidade usando LLMOps avançados de nível empresarial para priorizar a proteção de informações confidenciais, ajudando a evitar vulnerabilidades e acessos não autorizados. Transparência e respostas mais rápidas a solicitações regulatórias ajudam a garantir maior conformidade com as políticas de sua organização ou setor.

O LLMOps facilitam a escalabilidade e o gerenciamento de dados, cruciais quando milhares de modelos precisam ser supervisionados, controlados, gerenciados e monitorados para integração, entrega e implementação contínuas. O LLMOps consegue isso ao melhorar a latência do modelo, otimizando-o para proporcionar uma experiência de usuário mais responsiva.

A escalabilidade pode ser simplificada com o monitoramento de modelos em um ambiente de integração, entrega e implementação contínuas. Os pipelines de LLMs podem incentivar a colaboração, diminuir conflitos e acelerar os ciclos de lançamento. A reprodutibilidade dos pipelines de LLMs permite colaboração mais integrada entre equipes de dados, reduzindo conflitos com DevOps e TI e acelerando a velocidade de lançamento. 

Cargas de trabalho que podem ser gerenciadas sem complicações, mesmo quando flutuam. O LLMOps conseguem lidar com grandes volumes de solicitações simultâneas, o que é especialmente vital para aplicações empresariais.

Para operações sem complicações, veja estas sugestões.

• Engajamento da comunidade: participe da comunidade de código aberto para se manter atualizado com os avanços e melhores práticas. As mudanças ocorrem rapidamente.

• Gerenciamento de recursos computacionais: o treinamento de LLMs demanda cálculos extensos em grandes volumes de dados. As GPUs especializadas permitem operações mais rápidas e aceleram processos de dados em paralelo.

• Monitoramento e manutenção contínuos do modelo: as ferramentas de monitoramento podem detectar desvios no desempenho do modelo ao longo do tempo. O uso de feedback do mundo real nas produções do modelo pode refinar e retreinar o modelo.

• Gerenciamento de dados: escolha softwares adequados para tratar grandes volumes de dados, garantindo recuperação eficiente ao longo do ciclo de vida do LLM. Monitore alterações e desenvolvimento dos dados por meio de controle de versões. Garanta a segurança dos dados usando criptografia durante a transmissão e controle de acesso. Automatize a coleta, limpeza e preparação dos dados para fornecer um fluxo constante de dados de alta qualidade. Certifique-se de que os conjuntos de dados estejam versionados para permitir transições sem interrupções entre diferentes versões de conjuntos de dados.

• Preparação de dados e engenharia de prompts: transforme, agregue e elimine duplicatas dos dados regularmente. Garanta que os dados sejam visíveis e compartilháveis entre as equipes de dados.

• Implementação: para maior economia, adapte um modelo pré-treinado para tarefas específicas. Plataformas como NVIDIA TensorRT e ONNX Runtime oferecem ferramentas de otimização para deep learning.

• Recuperação de desastres e redundância: faça backups frequentes de modelos, dados e configurações para situações de desastre. Com a redundância, você pode lidar com falhas do sistema sem impactar a disponibilidade do modelo.

• Desenvolvimento de modelos éticos: preveja, descubra e corrija vieses nos dados de treinamento e nas produções dos modelos que possam distorcer as produções.

• Feedback humano: aprendizado por reforço com feedback humano (RLHF) pode melhorar o treinamento dos LLMs. Como as tarefas dos LLMs frequentemente são abertas, o feedback do usuário final pode ser crítico para avaliar o desempenho dos LLMs.
  
  

• Cadeias ou pipelines de LLMs: com frameworks como LangChain ou LlamaIndex, é possível conectar múltiplas chamadas de LLMs ou interações com sistemas externos para permitir tarefas complexas, como responder a perguntas dos usuários.
  
  

• Ajuste fino de modelos: utilize bibliotecas com código aberto como DeepSpeed, Hugging Face Transformers, JAX, PyTorch e TensorFlow para aprimorar o desempenho dos modelos. Otimizar a latência dos modelos é crucial para oferecer uma experiência responsiva ao usuário. 
  
  

• Monitoramento de modelos: crie mecanismos de rastreamento para a linhagem de modelos e pipelines, além de versões, para garantir um gerenciamento eficiente do ciclo de vida de artefatos e transições.

• Treinamento de modelos: utilize treinamento distribuído para gerenciar a grande escala de dados e parâmetros em LLMs. Faça o ajuste fino dos modelos regularmente com dados novos para mantê-los atualizados e eficazes. 
  
  

• Segurança dos modelos: verifique frequentemente os modelos em busca de vulnerabilidades e realize auditorias e testes de segurança regulares.

• Privacidade e conformidade: valide se as operações estão em conformidade com regulamentações como GDPR e CCPA por meio de verificações regulares. Com a IA e LLMs em destaque, espera-se uma maior fiscalização.

• Engenharia de prompts: modelos que seguem instruções podem atender a prompts e comandos complexos. Configurar corretamente esses modelos de prompts será crítico para respostas precisas e confiáveis, reduzindo a chance de alucinações dos modelos ou hacking de prompts.