大規模言語モデル運用（LLMOPs）とは

LLMOpsプラットフォームは、ライブラリー管理をより効率化し、運用コストを削減し、より少ない人数の技術担当者でタスクを完了できるようにします。これらの運用には、データの前処理、言語モデルのトレーニング、モニタリング、ファイン・チューニング、デプロイメントが含まれます。機械学習運用（Machine Learning Ops：MLOps）と同様に、LLMOpsはデータサイエンティスト、DevOpsエンジニア、IT専門家の共同作業に基づいて構築されています。

OpenAIのGPT-4を使用したChatGPTやGoogleのBERTなどのLLMは、自然言語処理（NLP）モデルのより高度な新しいクラスを表しており、自然言語の質問に素早く答え、要約を提供し、複雑な指示に従うことができます。

LLMOpsプラットフォームは、データサイエンスとソフトウェア・エンジニアリングをコラボレーション環境に取り入れ、データの探索、リアルタイムのエクスペリエンスの追跡、プロンプト・エンジニアリング、およびモデルとパイプラインの管理を実現します。LLMOpsは、機械学習ライフサイクルにおける運用タスクとモニタリング・タスクを自動化します。

LLMOpsは機械学習運用に含まれるため、見過ごされたり、「LLM向けのMLOps」と呼ばれたりすることがあります。しかし、LLMOpsは特にLLM開発の合理化に重点を置いているため、個別に検討する必要があります。ここでは、機械学習（ML）のワークフローと要件がLLMで特に変化する2つの方法を紹介します。

• ハイパーパラメーター・チューニングによるコスト削減：MLでは、ハイパーパラメーター・チューニングはしばしば精度や他のメトリクスの改善に焦点を当てています。LLMの場合、学習と推論に必要なコストと計算能力を削減するために、さらにチューニングを行うことが重要になります。これは、バッチ・サイズをファイン・チューニングすることで実行できます。LLMは基礎モデルからスタートし、その後、ドメイン固有の改良のために新しいデータでファイン・チューニングできるため、より低いコストで、より高いパフォーマンスを実現できます。
  
  
• パフォーマンス・メトリクス：MLモデルには多くの場合、精度、AUC、F1スコアなど、明確に定義され、計算が容易なパフォーマンス・メトリクスがあります。しかし、LLMを評価する際には、Bilingual Evaluation Understudy（BLEU）やRecall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation（ROUGE）など、異なる標準ベンチマークとスコアリングが必要です。これらについては、実装時に追加で検討する必要があります。

LLMOpsプラットフォームはさらに、典型的なMLOpsの機能と考えられているものを提供できます。

• データ管理
• デプロイメント・プロセス
• モデルのテストとトレーニング
• モニタリングとオブザーバビリティー
• セキュリティーとコンプライアンスのサポート
  

LLMOpsは、次のようなさまざまなタスクの効率化を実現できます。

• 建物ベクトル・データベース コンテキストに関連する情報を取得するため。
  
  
• 継続的インティグレーション／継続的デリバリー（CI/CD）。CI/CDパイプラインは、モデル開発プロセスを自動化し、テストとデプロイメントを合理化します。Jenkins GitLab CI/CDやGitHub Actionsなどのツールは、これらのパイプラインを管理し、スムーズで効率的なワークフローを確保するのに役立ちます。これにより、シームレスなモデルの更新とロールバックが可能になり、ユーザーへの影響を最小限に抑えることができます。モデルのバージョン管理を行い、徹底的なテスト手法を取り入れることで、問題を早期に発見し、性能の良いモデルだけがデプロイされるようにすることができます。
  
  
• 十分な数の多様なソース、ドメイン、言語から引き出されたデータ収集、準備、プロンプト・エンジニアリング。
  
  
• 人間の入力によるデータ・ラベリングと注釈付けにより、複雑なドメイン固有の判断を可能にします。
  
  
• データの保存、整理、バージョン管理。LLMのライフサイクル全体を通じてデータの保存、取得、操作を支援する適切なデータベースおよびストレージ・ソリューションによって行います。
  
  
• 探索的データ分析（EDA）により、編集可能かつ共有可能なデータ・セット、テーブル、可視化を作成する際に、機械学習モデルのライフサイクルに固有のデータを探索、準備、共有します。
  
  
• 特定のタスクまたはドメインのモデルを最適化するためにモデルをファイン・チューニングします。
  
  
• モデルの推論とサービングにより、モデルの更新頻度や推論リクエスト時間など、本番環境でのテストとQAの詳細を管理できます。GPUアクセラレーションを使用して、REST APIモデルのエンドポイントを有効にします。
  
  
• モデルのレビューとガバナンスにより、モデルとパイプラインのバージョンを追跡し、ライフサイクル全体を管理します。これにより、MLflowのようなオープンソースのMLOpsプラットフォームを使用した、MLモデル間でのコラボレーションが可能になります。
  
  
• LLMアプリケーションに対する人間のフィードバックを含むモデル・モニタリング。潜在的な悪意のある攻撃を特定し、ドリフトをモデル化し、改善の可能性のある領域を特定します。
  
  
• プロンプト分析、ロギング、テスト。
  
  
• 機密データを使用したファイン・チューニングではなく、コンテキストに沿った学習を可能にするツールを使用したプロンプト・エンジニアリング。
  

• 迅速な実行により、モデルの最適化を可能にします。
  
  
• さまざまな機能にわたるテキストの作成と出力。LLMは、インフラストラクチャーを操作するためのスクリプトや自動化を含むコードを生成できます。コードやプロセスの文書化などのためにテキストを作成し、言語を翻訳します。

LLMOpsの主なメリットは、効率性、リスク軽減、拡張性という3つの主な見出しにまとめることができます。

LLMOpsを使用すると、チームはチーム・コラボレーションをはじめとするさまざまな方法で、より少ないリソースでより多くのことを行うことができます。データサイエンティスト、MLエンジニア、DevOps、利害関係者が、コミュニケーションやインサイトの共有、モデル開発、デプロイメントのための統合されたプラットフォーム上でより迅速にコラボレーションできるようになると、作業が効率化され、より迅速なデリバリーを実現できます。

計算コストの削減は、モデル学習を最適化し、適切なアーキテクチャーを選択し、モデルの枝刈りや量子化などの技法を用いることで可能になります。LLMOpsは、GPUなどの適切なハードウェア・リソースへのアクセスを確保し、リソースの使用状況を効率的にファイン・チューニング、監視、最適化するのに役立ちます。さらに、LLMOpsが堅牢なデータ管理プラクティスを推進し、高品質のデータ・セットが調達、クリーニング、トレーニングに使用されるようにすることで、データ管理を簡素化できます。

最適なパフォーマンスを実現するために、学習率やバッチ・サイズなどのハイパーパラメーターを改善することができます。また、DataOpsと統合することで、取り込みからモデルのデプロイメントまでのデータ・フローを円滑化し、データ主導の意思決定を可能にします。



反復的なタスクを自動化し、迅速な実験を可能にすることで、反復とフィードバックのループを加速できます。モデル管理を使用することで、LLMOpsは大規模な言語モデルの開始から終了までのプロセスを合理化し、モデルが最適に作成、トレーニング、評価、デプロイされるようにします。

モデルのパフォーマンスは、高品質でドメインに関連するトレーニング・データを使用して向上させることができます。さらに、モデルを常に監視し更新すると、LLMOpsは最高のパフォーマンスを確保することができます。モデルとパイプラインの開発を迅速化して、より高品質のモデルを提供し、LLMを本番環境に迅速に導入することができます。

高度なエンタープライズ・グレードのLLMOpsを使用して機密情報の保護を優先することで、セキュリティーとプライバシーを向上させ、脆弱性や不正アクセスを防止することができます。透明性を確保し、規制当局からの要求に迅速に対応することで、組織や業界のポリシーをより確実に遵守することができます。

LLMOpsはデータの拡張性と管理を容易にします。これは、継続的インテグレーション、継続的デリバリー、継続的デプロイメントのために、何千ものモデルを監督、制御、管理、監視する必要がある場合に極めて重要です。LLMOpsは、モデルのレイテンシーを改善し、より応答性の高いユーザー・エクスペリエンスを提供するために最適化することで、これを実現できます。

拡張性は、継続的インテグレーション、デリバリー、デプロイメント環境内でモデルの監視を行うことで簡素化できます。LLMパイプラインは、コラボレーションを促進し、衝突を減らし、リリース・サイクルを短縮できます。LLMパイプラインの再現性により、データ・チーム間の緊密なコラボレーションが可能になり、その結果、DevOpsやITとの衝突を減らし、リリース速度を加速させることができます。

ワークロードが変動しても、スムーズに管理できます。LLMOpsは大量のリクエストを同時に処理できます。このことは、エンタープライズ・アプリケーションにとって特に重要です。

よりスムーズな運用のために留意すべき点がいくつかあります。

• コミュニティーへの参加：オープンソース・コミュニティーに参加し、最新の進歩とベスト・プラクティスを常に把握します。変化はすぐに起こります。

• 計算資源の管理：LLMのトレーニングでは、大規模なデータ・セットに対して膨大な計算を行います。特殊なGPUにより、より高速なオペレーションを可能にし、データ並列操作を加速させることができます。

• 継続的なモデル監視とメンテナンス：監視ツールは、時間の経過に伴うモデルの性能の変動を検出できます。モデルの出力に対する実際のフィードバックを利用することで、モデルを改良し、再学習させることができます。

• データ管理：LLMのライフサイクル全体にわたって効率的なデータ復旧を実現するため、大容量のデータを処理できる適切なソフトウェアを選択します。データのバージョン管理により、データの変更と開発を追跡します。転送時の暗号化とアクセス制御でデータを保護します。データの収集、クリーニング、前処理を自動化して、高品質なデータを安定的に提供します。異なるデータ・セットのバージョン間のシームレスな移行を実現するために、データ・セットがバージョン管理されていることを確認します。

• データ準備とプロンプト・エンジニアリング：定期的にデータの変換、集約、重複排除を行います。データを可視化し、データ・チーム間で共有できるようにします。

• デプロイメント：最も費用対効果が高い方法は、事前にトレーニングされたモデルを特定のタスクに合わせて調整することです。NVIDIA TensorRTやONNX Runtimeなどのプラットフォームは、ディープラーニング最適化ツールを提供しています。

• 災害復旧と冗長性：災害時に備えて、モデル、データ、設定を定期的にバックアップします。冗長性を備えていることで、モデルの可用性に影響を与えることなく、システム障害に対処できます。

• 倫理的なモデル開発：トレーニング・データとモデル出力に含まれる、出力を歪める可能性のあるバイアスを予測、発見、修正します。

• 人間のフィードバック：人間のフィードバックによる強化学習（RLHF）により、LLMトレーニングを改善できます。LLMのタスクは無制限であることが多いため、エンドユーザーからのフィードバックはLLMのパフォーマンスを評価する上で非常に重要です。
  
  

• LLMのチェーンまたはパイプライン：LangChainやLlamaIndexなどのフレームワークを利用すると、複数のLLM呼び出しや外部システムとのやり取りをリンクして、ユーザーの質問への回答などの複雑なタスクを行うことができます。
  
  

• モデルのファイン・チューニング：DeepSpeed、Hugging Face Transformer、JAX、PyTorch、TensorFlow などのオープンソース・ライブラリーを使用して、モデルの性能を向上させます。応答性の高いユーザー・エクスペリエンスを提供するには、モデルのレイテンシーを最適化することが重要です。
  
  

• モデルの監視：モデルおよびパイプラインのリネージュやバージョンの追跡メカニズムを作成して、成果物や遷移の効率的なライフサイクル管理を支援します。

• モデルのトレーニング：LLMの膨大なデータとパラメーターを管理するために、分散学習を使用します。モデルを最新で効果的な状態に保つために、最新のデータを使用して定期的にモデルをファイン・チューニングします。
  
  

• モデルのセキュリティー：モデルの脆弱性を頻繁に確認し、定期的なセキュリティー監査とテストを実施します。

• プライバシーとコンプライアンス：定期的なコンプライアンス・チェックにより、GDPRやCCPAなどの規制を遵守していることを検証します。AIとLLMが話題になっている今、監視も厳しくなります。

• プロンプト・エンジニアリング：指示追従モデルは、複雑なプロンプトや指示に従うことができます。これらのプロンプト・テンプレートを正しく設定することは、正確で信頼性の高い回答を行い、モデルのハルシネーションやプロンプト・ハッキングの可能性を減らすために非常に重要です。