Die besten LLMOps-Tools und ihr Vergleich mit MLOPs

Die rasante Verbreitung großer Sprachmodelle hat die Entwicklung der notwendigen operativen Rahmenbedingungen für deren effiziente Verwaltung überholt. Unternehmen kämpfen zunehmend mit hohen Entwicklungskosten, komplexen Prozessabläufen und mangelnder Transparenz hinsichtlich der Modellleistung.

Wir haben die führenden LLMOps-Tools, ihre Kernfunktionen, Preismodelle und die Unterschiede zwischen ihnen untersucht, um die am besten geeignete Lösung für verschiedene Anwendungsfälle zu ermitteln.

Vergleich der LLMOps-Tools

Sortiert nach GitHub-Sternen für LLMOps-Tools. Die detaillierte Sterneanzahl finden Sie in der erweiterten Vergleichstabelle für LLMops- und MLOps-Tools weiter unten.

Nachfolgend finden Sie eine Aufschlüsselung der einzelnen Kennzahlen:

• Evaluierung: Einige LLMOps-Tools verfügen über integrierte Funktionen zur Bewertung der Modellausgaben anhand aufgabenspezifischer Kriterien, während andere auf externe Frameworks für eine individuellere oder detailliertere Analyse zurückgreifen.
• Kostenverfolgung: Eine detaillierte Kostenanalyse und Überwachung der während des Trainings und der Inferenz verwendeten Ressourcen wird entweder direkt durch Tools unterstützt oder durch Integrationen erreicht.
• Feinabstimmung: Einige LLMOps-Tools führen die Feinabstimmung großer Sprachmodelle selbst durch, während andere sich auf die Verwaltung oder Orchestrierung des Feinabstimmungsprozesses konzentrieren.
• Prompt-Engineering: Das Entwerfen und Optimieren von Prompts wird von einigen Tools direkt übernommen, die meisten bieten jedoch eine Infrastruktur zur Unterstützung dieses Prozesses, anstatt ihn selbst durchzuführen.
• Pipeline-Aufbau: Bestimmte Tools automatisieren durchgängige LLM-Workflows, einschließlich Datenaufbereitung, Training und Evaluierung. Andere ermöglichen den Aufbau von Pipelines durch Integrationen.
• BLEU / ROUGE: BLEU und ROUGE sind gängige Metriken zur Sprachbewertung, die zur Beurteilung der Textqualität verwendet werden; einige Tools unterstützen sie nativ, während andere auf externe Bibliotheken angewiesen sind.
• Datenspeicherung und Versionsverwaltung: Die sichere Speicherung und Versionsverfolgung von Trainingsdaten wird von einigen Tools direkt übernommen, während andere mit Speicher-/Versionsverwaltungslösungen von Drittanbietern integriert sind.

Was sind LLMOps-Plattformen?

LLMOps-Plattformen unterstützen den Lebenszyklus von LLMs, indem sie Folgendes ermöglichen:

• Feinabstimmung
• Versionierung
• Einsatz
• Überwachung
• Prompt- und Experimentmanagement

LLMOps-Plattformen unterscheiden sich in ihrem Ansatz:

• No-Code- /Low-Code-Plattformen: einfach zu bedienen, aber weniger flexibel.
• Code-First- /Engineering-orientierte Plattformen: erfordern technische Fähigkeiten, bieten aber eine größere Anpassungsmöglichkeit.

LLMOps-Tools lassen sich in drei Hauptkategorien einteilen:

1. MLOps-Plattformen, die sich auf LLMOps ausweiten

Bestimmte Machine Learning Operations (MLOps)-Plattformen beinhalten spezialisierte Toolkits, die auf große Sprachmodelloperationen (LLMOps) zugeschnitten sind.

MLOps ist die Disziplin, die sich mit der Orchestrierung des gesamten Lebenszyklus von maschinellem Lernen befasst, von der Entwicklung über die Bereitstellung bis hin zur Wartung. Da LLMs ebenfalls Modelle des maschinellen Lernens sind, expandieren MLOps-Anbieter naturgemäß in diesen Bereich.

Gewichte & Verzerrungen

Weights & Biases (W&B) ist eine MLOps-Plattform, die durch W&B Weave zu LLMOps erweitert wurde. Ursprünglich auf die Nachverfolgung von Experimenten und die Überwachung von Modellen für traditionelles maschinelles Lernen fokussiert, fügte W&B LLM-Funktionen hinzu, als diese Modelle für die KI-Entwicklung zentral wurden.

W&B Weave bietet LLM-Überwachung mit automatischem Tracing, sofortiger Versionierung, Bewertungsframeworks mit integrierten Scorern und Visualisierung von Multi-Agent-Workflows. Die Plattform verfolgt Kosten und Latenz auf individueller und aggregierter Ebene und unterstützt Teams so bei der Identifizierung ressourcenintensiver Abfragen und Leistungsengpässe. Für komplexe Pipelines mit mehreren Agenten oder Tool-Aufrufen erstellt W&B Weave verschachtelte Trace-Bäume, die den gesamten Ausführungsablauf darstellen und so das Debuggen mehrstufiger Workflows sowie die Optimierung jeder Komponente ermöglichen.

W&B ermöglicht es Teams, dieselbe Plattform für die Feinabstimmung von LLMs (W&B Experiments and Sweeps), die Versionierung von Daten und Modellen (W&B Artifacts) und die Überwachung von Produktionsanwendungen (W&B Weave) zu verwenden.

Abbildung 1: Dashboard „Gewichte & Verzerrungen“.

Komet

Comet ist eine Plattform zur Experimentverfolgung und Modellbeobachtung. Sie unterstützt außerdem die Verfolgung von LLM-Experimenten, die zeitnahe Versionierung und die LLM-Evaluierung und eignet sich daher für Teams, die LLM-Anwendungen entwickeln und optimieren.

Valohai

Valohai ist eine MLOps-Plattform, die reproduzierbare Pipelines für Datenverarbeitung, Training und Deployment unterstützt. Kürzlich wurden LLMOps-freundliche Funktionen wie Metadatenverfolgung, Artefaktversionierung und die Orchestrierung umfangreicher Trainingsprozesse hinzugefügt.

Abbildung 2: Valohai-Wissensrepository. ¹

TrueFundry

TrueFoundry ist eine umfassende ML/LLM-Plattform, die die Bereitstellung, Feinabstimmung und Überwachung von Modellen vereinfacht. Sie bietet eine GPU-optimierte Infrastruktur, eine Modellregistrierung, schnelles Management und Governance auf Unternehmensebene.

Zen ML

ZenML bietet ein produktionsreifes Pipeline-Framework für MLOps und LLMOps. Es ermöglicht Benutzern, reproduzierbare Pipelines zu erstellen, Orchestratoren (Airflow, Kubeflow) zu verbinden und LLM-Workflows wie RAG, Feinabstimmung und Evaluierung zu integrieren.

2. Daten-, Cloud- und Infrastrukturplattformen, die LLMOps anbieten

Daten-, Cloud- und Infrastrukturplattformen bieten zunehmend LLMOps-Funktionen an, die es Benutzern ermöglichen, ihre eigenen Daten zum Aufbau und zur Feinabstimmung von LLMs zu nutzen.

Beispielsweise bietet Databricks LLM-Training, Feinabstimmung und Modellhosting (erweitert nach der Übernahme von MosaicML).

Die Cloud-Marktführer Amazon , Azure und Google haben alle ihr LLMOps-Angebot auf den Markt gebracht, das es Benutzern ermöglicht, Modelle von verschiedenen Anbietern einzusetzen.

3. LLM-orientierte Rahmenwerke und Plattformen

Diese Kategorie umfasst Tools, die sich ausschließlich auf die Optimierung und Verwaltung von LLM-Prozessen konzentrieren. Hier ist eine Übersicht der Tools und ihrer wichtigsten LLMOps-Funktionen:

DeepLake

Deep Lake bietet einen speziell für KI entwickelten Data Lake mit Speicher-, Versionsverwaltungs- und Vektordatenbankfunktionen. Es unterstützt Workflows für die Erstellung, Prüfung und den Abruf von LLM-Datensätzen und arbeitet nahtlos mit PyTorch und TensorFlow zusammen.

Abbildung 3: Das Bild zeigt die Rolle von Deep Lake in einer MLOps-Architektur ²

Deepset AI

Deepsets Haystack ist ein RAG- und Suchframework, das Unternehmen die Entwicklung von LLM-basierten Anwendungen durch die Kombination von Dokumentenspeichern, Abruffunktionen und großen Sprachmodellen ermöglicht. Es unterstützt multimodale RAG-Pipelines, Modellevaluierung und den produktiven Einsatz.

Lamini AI

Lamini bietet eine Plattform zum Erstellen kundenspezifischer LLMs mit Unterstützung für umfassendes und einfaches Tuning. Sie ist für Unternehmen konzipiert, die domänenspezifische LLMs benötigen, und stellt APIs und SDKs zur Integration von Organisationsdaten bereit.

Nemo von NVIDIA

NeMo ist ein Framework zum Erstellen, Trainieren und Anpassen von Basismodellen, einschließlich LLMs. Es bietet Komponenten für überwachtes Feinabstimmen, Befehlsoptimierung, RAG, Modellevaluierung und Bereitstellung auf GPUs.

Abbildung 4: Architektur des NeMo-Frameworks. ³

Schnorchel-KI

Snorkel AI bietet eine datenzentrierte Entwicklungsplattform zur programmatischen Kennzeichnung und Aufbereitung von Trainingsdaten. Sie umfasst nun auch die Anpassung von Basismodellen und ermöglicht es Unternehmen, Lernmodellsysteme mit hochwertigen, automatisch gekennzeichneten Datensätzen zu verwenden.

Titan ML

TitanML konzentriert sich auf effiziente LLM-Inferenz. Der Titan Takeoff Server unterstützt Teams beim lokalen Betrieb von LLMs mit optimierter Leistung, reduziertem GPU-Bedarf und verbesserter Latenz. Er bietet außerdem Quantisierungs- und Komprimierungsfunktionen.

LLMOps-Unterstützungstechnologien

LLMs

Einige LLM- Anbieter, wie z. B. OpenAI, Anthropic und Google, bieten Teilfunktionen für den LLM-Lebenszyklus an (z. B. Feinabstimmung ausgewählter Modelle, Überwachungs-Dashboards und Auswertungswerkzeuge).

Hinweis: LLM-Anbieter stellen zwar Tools zur Feinabstimmung und Integration bereit, sind aber keine vollständigen LLMOps-Plattformen. LLMOps erfordert typischerweise zusätzliche Komponenten wie Monitoring, Governance, Datenherkunft, Evaluierungssysteme und Pipeline-Management.

Integrationsframeworks

Diese Tools wurden entwickelt, um die Entwicklung von LLM-Anwendungen zu erleichtern, wie z. B. Dokumenten- und Codeanalysatoren , Chatbots usw.

Vektordatenbanken (VD)

VDs speichern hochdimensionale Vektoreinbettungen, die aus Texten , Bildern oder anderen Daten generiert werden. Sie speichern keine Rohdaten oder sensible Datensätze wie beispielsweise medizinische Testergebnisse; stattdessen indizieren sie Einbettungen, um die semantische Suche und den Abruf zu ermöglichen.

Feinabstimmungswerkzeuge

Feinabstimmungswerkzeuge sind Frameworks oder Plattformen zur Feinabstimmung vortrainierter Modelle. Diese Werkzeuge bieten einen optimierten Workflow zum Modifizieren, Nachtrainieren und Optimieren vortrainierter Modelle für die Verarbeitung natürlicher Sprache, Computer Vision und weitere Aufgaben.

Für das Feintuning werden unter anderem Bibliotheken wie Hugging Face Transformers, PEFT/LoRA-basierte Frameworks und Trainings-Engines wie DeepSpeed oder Megatron-LM verwendet. PyTorch und TensorFlow sind hingegen universelle Deep-Learning-Frameworks und keine Werkzeuge für das Feintuning.

RLHF-Werkzeuge

RLHF, kurz für Reinforcement Learning from Human Feedback , ermöglicht es KI-Systemen, ihre Entscheidungen durch die Einbeziehung menschlicher Anleitung zu verfeinern.

Beim bestärkenden Lernen verbessert ein Agent sein Verhalten durch Versuch und Irrtum, wobei er sich an Rückmeldungen aus der Umgebung in Form von Belohnungen oder Bestrafungen orientiert.

Im Gegensatz dazu trägt RLHF zur Verbesserung des Modellverhaltens bei, indem es Daten zu menschlichen Präferenzen in den Trainingsprozess integriert. Es ersetzt nicht die umfangreiche Datenkennzeichnung, sondern stützt sich auf von Menschen generierte Vergleichsdaten. RLHF unterstützt die Ausrichtung, die Sicherheit, die Qualitätsverbesserung und die bessere Einhaltung der Nutzerintention.

LLM-Testwerkzeuge

LLM-Testwerkzeuge bewerten LLMs, indem sie die Modellleistung, die Fähigkeiten und potenzielle Verzerrungen in verschiedenen sprachbezogenen Aufgaben und Anwendungen, wie z. B. dem Verstehen und Generieren natürlicher Sprache, untersuchen. Zu den Testwerkzeugen gehören beispielsweise:

• Testframeworks
• Benchmark-Datensätze
• Bewertungskriterien.

LLM-Überwachung und Beobachtbarkeit

LLM-Monitoring- und Observability-Tools gewährleisten deren ordnungsgemäße Funktion, die Sicherheit der Nutzer und den Markenschutz. Das LLM-Monitoring umfasst unter anderem folgende Aktivitäten:

1. Funktionale Überwachung : Erfassung von Faktoren wie Antwortzeit, Token-Verbrauch, Anzahl der Anfragen, Kosten und Fehlerraten.
2. Prompt-Überwachung : Überprüfung von Benutzereingaben und Prompts, um schädliche Inhalte in Antworten zu bewerten, Einbettungsdistanzen zu messen und bösartige Prompt-Injektionen zu identifizieren.
3. Reaktionsüberwachung: Analyse der Antworten, um halluzinatorisches Verhalten, Themenabweichungen, Tonfall und Stimmungslage zu erkennen.

Vergleichstest: TrueFoundry vs. Amazon SageMaker vs. Manuelle Vorgehensweise (ohne LLMOps-Tools)

Wir haben TrueFoundry, Amazon SageMaker und eine manuelle Einrichtung verglichen, um die praktischen Vorteile von LLMOps-Tools zu evaluieren. Mit demselben Modell, Datensatz und derselben Hardware haben wir die Trainings- und Evaluierungszeiten gemessen.

Beide Plattformen reduzierten die Trainingszeit von 2.572 Sekunden auf unter 570 Sekunden und die Evaluierungszeit von 174 Sekunden auf etwa 40 Sekunden. SageMaker war zwar beim Training etwas schneller und TrueFoundry bei der Evaluierung etwas schneller, der Gesamtunterschied war jedoch vernachlässigbar; beide boten deutliche Verbesserungen gegenüber der manuellen Einrichtung.

Unsere Methodik finden Sie hier.

Die Wahl der geeigneten Infrastruktur für LLMOps hängt nicht nur von der Geschwindigkeit, sondern auch von Kosten, Automatisierung und Integrationsqualität ab. SageMaker bietet eine tiefe AWS-Integration, TrueFoundry ermöglicht eine schnelle Bereitstellung bei hoher Kosteneffizienz, während manuelle Konfigurationen zwar flexibel, aber in der Regel langsamer sind.

Agentische Workflow-Beobachtbarkeit in LLMOps

LLM-Anwendungen beschränken sich nicht mehr auf einfache Reaktionszyklen. In agentengesteuerten Workflows kann ein LLM mehrere Tools aufrufen, autonome Entscheidungen treffen und mehrstufige Aufgaben selbstständig ausführen. Dies stellt LLMOps-Teams vor neue Herausforderungen hinsichtlich der Beobachtbarkeit:

Wichtigste Herausforderungen:

• Tool-Aufrufverfolgung: Überwachung der Eingabe-/Ausgabeparameter, der Dauer und des Erfolgsstatus jedes Tool-Aufrufs.
• Protokollierung von Entscheidungspunkten: Aufzeichnung der Gründe, warum der Agent an jedem Entscheidungspunkt ein bestimmtes Werkzeug ausgewählt hat.
• Schleifenerkennung: Automatisches Erkennen und Beenden von Agenten, die in Endlosschleifen feststecken
• Mehrstufige Kostenzuordnung: Verstehen, welcher Schritt wie viele Token in einem 10-stufigen Workflow verbraucht hat.

LLMOps-Plattformen begegnen diesen Herausforderungen durch eine durchgängige Ablaufverfolgung, die jeden Tool-Aufruf erfasst, Entscheidungsbäume der Agenten visualisiert und Anomalien wie Endlosschleifen oder unerwartete Latenzspitzen automatisch kennzeichnet.

Diese Plattformen ermöglichen zudem eine detaillierte Kostenaufschlüsselung pro Schritt und helfen Unternehmen so, sowohl die Leistung als auch die Ausgaben in komplexen Agenten-Pipelines zu optimieren.

Leitplanken und Sicherheitsschichten für die Sichtbarkeit von LLM

Für den produktiven Einsatz von LLM-Systemen sind Sicherheitsebenen erforderlich, die schädliche Ein- und Ausgaben in Echtzeit filtern, überwachen und blockieren. Aus Sicht des LLM-Betriebs ist die Beobachtbarkeit dieser Schutzsysteme entscheidend für die Aufrechterhaltung von Sicherheit und Compliance.

Kernsicherheitsschichten:

• Eingabeschutzmechanismen: Erkennung von Prompt-Injection-Versuchen, Jailbreak-Techniken und schädlichen Inhalten vor der Verarbeitung
• Ausgabeschutzmechanismen: Bewertung von Halluzinationen, Maskierung personenbezogener Daten und Filterung toxischer Reaktionen
• Durchsetzung der Richtlinien: Block Antworten, die gegen Unternehmensrichtlinien oder regulatorische Anforderungen verstoßen

Eine effektive Überwachung der Schutzmechanismen erfordert die Verfolgung blockierter Anfragen und ihrer Ursachen, die Messung der Fehlalarmrate zum Schutz der Benutzerfreundlichkeit, die Identifizierung häufig ausgelöster Regeln und die Analyse zeitbasierter Sicherheitstrends zur Erkennung neu auftretender Bedrohungen.

Leitplanken-Tools für LLMOps :

• Guardrails AI : Pydantic-basierte Ausgabevalidierung mit strukturierter Ausgabeerzwingung und Schema-Konformität
• Lakera Guard : Sofortiger Schutz vor Bedrohungen durch Echtzeit-Einschleusung mit Bedrohungserkennung und -klassifizierung
• Abwehrmechanismus : Selbsthärtendes Verteidigungssystem, das aus versuchten sofortigen Injektionen lernt
• Schutz für KI : Sicherheitsüberprüfung von ML-Modellen mit Schwachstellenerkennung entlang der gesamten Bereitstellungspipeline

Welches LLMOps-Tool ist die beste Wahl für Ihr Unternehmen?

Wir geben derzeit eher allgemeine Empfehlungen zur Auswahl dieser Tools. Diese werden wir präzisieren, sobald wir LLMOps-Plattformen detaillierter untersuchen und der Markt sich weiterentwickelt hat.

Hier sind einige Schritte, die Sie im Auswahlprozess durchführen müssen:

1. Definieren Sie Ihre Ziele: Um eine solide Grundlage für die Auswahl Ihrer LLMOps-Tools zu schaffen, sollten Sie Ihre Geschäftsziele klar formulieren. Wenn Sie beispielsweise ein Modell von Grund auf neu trainieren möchten, anstatt ein bestehendes zu optimieren, hat dies erhebliche Auswirkungen auf Ihren LLMOps-Stack.
2. Anforderungen definieren: Je nach Zielsetzung werden die spezifischen Anforderungen wichtiger. Wenn Sie beispielsweise Geschäftsanwendern die Nutzung von LLMs ermöglichen möchten, sollten Sie in Ihrer Anforderungsliste möglicherweise auf Code verzichten.
3. Erstellen Sie eine Vorauswahl : Berücksichtigen Sie Nutzerbewertungen und -feedback, um Einblicke in die praktischen Erfahrungen mit verschiedenen LLMOps-Tools zu gewinnen. Nutzen Sie diese Marktdaten, um eine Vorauswahl zu treffen.
4. Funktionsvergleich: Nutzen Sie kostenlose Testversionen und Demos verschiedener LLMOps-Tools, um deren Funktionen selbst zu bewerten.

Was ist LLMOps?

LLMOps steht für Large Language Model Operations (Operationen großer Sprachmodelle). Es bezeichnet die Praktiken, Werkzeuge und Infrastrukturen, die zur Verwaltung des Lebenszyklus von LLMs verwendet werden, wie z. B. Feinabstimmung, Bereitstellung, Überwachung, Evaluierung, Governance und kontinuierliche Modellverbesserung.

LLMOps automatisiert nicht die gesamte KI-Pipeline, sondern konzentriert sich speziell auf die Operationalisierung von LLM-basierten Systemen.

Wesentliche Komponenten von LLMOps:

1. Auswahl eines Basismodells: Ein Ausgangspunkt bestimmt die nachfolgenden Verfeinerungen und Feinabstimmungen, um Basismodelle an spezifische Anwendungsbereiche anzupassen.
2. Datenmanagement: Die Verwaltung großer Datenmengen ist für den korrekten Betrieb von Sprachmodellen von entscheidender Bedeutung.
3. Bereitstellungs- und Überwachungsmodell: Die effiziente Bereitstellung von Sprachmodellen und deren kontinuierliche Überwachung gewährleisten eine gleichbleibende Leistung.
   • Prompt Engineering: Erstellung effektiver Prompt-Vorlagen zur Verbesserung der Modellperformance.
   • Modellüberwachung: Kontinuierliche Verfolgung der Modellergebnisse, Erkennung von Genauigkeitsverschlechterungen und Behebung von Modellabweichungen .
4. Evaluierung und Benchmarking: Eine strenge Evaluierung verfeinerter Modelle anhand standardisierter Benchmarks hilft dabei, die Effektivität von Sprachmodellen zu beurteilen.
   • Modellfeinabstimmung: Feinabstimmung von LLMs auf spezifische Aufgaben und Verfeinerung der Modelle für optimale Leistung.

Worin unterscheiden sich LLMOps und MLOps?

LLMOps ist spezialisiert auf die Nutzung großer Sprachmodelle. MLOps hingegen hat ein breiteres Spektrum und umfasst verschiedene Modelle und Techniken des maschinellen Lernens.

In diesem Sinne werden LLMOps als MLOps für LLMs bezeichnet. Daher unterscheiden sich diese beiden in ihrem spezifischen Fokus auf grundlegende Modelle und Methoden:

Rechenressourcen: NVIDIA L40 vs L40S

Das Training und der Einsatz großer Sprachmodelle erfordern erhebliche Rechenleistung und setzen häufig auf spezialisierte Hardware wie GPUs, um große Datensätze effizient zu verarbeiten. Der Zugriff auf diese Ressourcen ist für ein effektives Modelltraining und die Inferenz unerlässlich. Darüber hinaus trägt die Kostenkontrolle bei der Inferenz durch Techniken wie Modellkomprimierung und -destillation dazu bei, den Ressourcenverbrauch zu senken, ohne die Leistung zu beeinträchtigen.

Beispielsweise verfügen die GPUs L40 und L40S über dieselbe Architektur, die L40S ermöglicht jedoch mehr aktive SMs und bietet einen höheren Durchsatz, insbesondere für KI- und LLM-Workloads. Beide GPUs eignen sich für Deep Learning; die L40S bietet eine leistungsoptimierte Konfiguration für Training und Inferenz.

Transferlernen

Im Gegensatz zu herkömmlichen, von Grund auf neu entwickelten ML-Modellen basieren LLMs häufig auf einem Basismodell, das mit aktuellen Daten feinabgestimmt wird, um die Leistung für spezifische Anwendungsbereiche zu optimieren. Diese Feinabstimmung ermöglicht optimale Ergebnisse für bestimmte Anwendungen bei gleichzeitig geringerem Daten- und Rechenaufwand.

Menschliches Feedback

Fortschritte beim Training großer Sprachmodelle sind auf das bestärkende Lernen durch menschliches Feedback (RLHF) zurückzuführen. Angesichts der offenen Natur von LLM-Aufgaben ist das Feedback von Endnutzern für die Bewertung der Modellleistung von erheblichem Wert. Die Integration dieses Feedback-Kreislaufs in LLMOps-Pipelines vereinfacht die Bewertung und liefert Daten für die zukünftige Modellverfeinerung.

Hyperparameter-Optimierung

Während sich konventionelles maschinelles Lernen primär auf die Hyperparameteroptimierung zur Verbesserung der Genauigkeit konzentriert, führen LLMs eine zusätzliche Dimension ein, indem sie die Trainings- und Inferenzkosten reduzieren. Die Anpassung von Parametern wie Batch-Größen und Lernraten kann die Trainingsgeschwindigkeit und -kosten erheblich beeinflussen. Daher bleibt die sorgfältige Nachverfolgung und Optimierung des Optimierungsprozesses sowohl für klassische ML-Modelle als auch für LLMs relevant, wenn auch mit unterschiedlichen Schwerpunkten.

Leistungskennzahlen

Traditionelle ML-Modelle basieren auf klar definierten Metriken wie Genauigkeit, AUC und F1-Score, die relativ einfach zu berechnen sind. Im Gegensatz dazu erfordert die Evaluierung von LLMs eine Reihe unterschiedlicher Standardmetriken und Bewertungssysteme, wie beispielsweise BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) und ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation), die bei der Implementierung besondere Aufmerksamkeit erfordern.

Schnelle Entwicklung

Modelle, die Anweisungen befolgen, können komplexe Eingabeaufforderungen oder Anweisungssätze verarbeiten. Die Erstellung dieser Eingabevorlagen ist entscheidend für die Sicherstellung genauer und zuverlässiger Antworten von LLMs. Effektives Eingabeaufforderungs-Engineering minimiert die Risiken von Modellhalluzinationen, Eingabeaufforderungsmanipulation, Datenlecks und Sicherheitslücken.

Aufbau von LLM-Pipelines

LLM-Pipelines verknüpfen mehrere LLM-Aufrufe und können mit externen Systemen wie Vektordatenbanken oder Websuchmaschinen interagieren. Diese Pipelines ermöglichen es LLMs, komplexe Aufgaben wie Wissensdatenbank-Fragen und -Antworten oder die Beantwortung von Benutzeranfragen anhand eines Dokumentensatzes zu bewältigen. In der LLM-Anwendungsentwicklung liegt der Schwerpunkt häufig auf der Erstellung und Optimierung dieser Pipelines anstatt auf der Entwicklung neuer LLMs.

Darüber hinaus erweitern große multimodale Modelle diese Möglichkeiten durch die Einbeziehung verschiedener Datentypen wie Bilder und Texte, wodurch die Flexibilität und der Nutzen von LLM-Pipelines erhöht werden.

Hier finden Sie eine kategorisierte Übersicht der wichtigsten Tools im Bereich LLMOps und MLOps:

LLMOPS vs. MLOPS: Vor- und Nachteile

Bei der Entscheidung, welche Methode für Ihr Unternehmen am besten geeignet ist, ist es wichtig, die Vor- und Nachteile jeder Technologie abzuwägen. Lassen Sie uns die Vor- und Nachteile von LLMOps und MLOps genauer betrachten, um sie besser vergleichen zu können:

LLMOPS-Vorteile

1. Entwicklung: LLMOps kann die Entwicklung durch die Verwendung vortrainierter Modelle vereinfachen und so den Bedarf an der Erstellung von Modellen von Grund auf reduzieren. Datenaufbereitung, Evaluierung und zeitnahe Tests spielen jedoch weiterhin eine wichtige Rolle.
2. Einfache Modellierung und Bereitstellung: Die Komplexität von Modellerstellung, Tests und Feinabstimmung wird in LLMOPS umgangen, was schnellere Entwicklungszyklen ermöglicht. Auch die Bereitstellung, Überwachung und Erweiterung von Modellen wird dadurch deutlich vereinfacht. Sie können umfangreiche Sprachmodelle direkt als Grundlage für Ihre KI-Anwendungen nutzen.
3. Flexibel und kreativ: LLMOPS bietet dank der vielfältigen Anwendungsmöglichkeiten großer Sprachmodelle mehr kreativen Spielraum. Diese Modelle zeichnen sich durch hervorragende Leistungen in den Bereichen Textgenerierung, Zusammenfassung, Übersetzung, Stimmungsanalyse, Fragebeantwortung und vielem mehr aus.
4. Fortschrittliche Sprachmodelle: Durch die Nutzung fortschrittlicher Modelle wie GPT-3, Turing-NLG und BERT ermöglicht LLMOPS die Nutzung der Leistungsfähigkeit von Milliarden oder Billionen von Parametern und liefert so eine natürliche und kohärente Textgenerierung für verschiedene Sprachaufgaben.

LLMOPS Nachteile

1. Einschränkungen und Kontingente: LLMOPS ist mit Beschränkungen wie Token-Limits, Anfragekontingenten, Antwortzeiten und Ausgabelänge verbunden, die seinen operativen Umfang beeinflussen.
2. Risikoreiche und komplexe Integration: Da LLMOPS auf Modellen im Beta-Stadium basiert, können Fehler und Bugs auftreten, was ein gewisses Risiko und Unvorhersehbarkeit mit sich bringt. Die Integration großer Sprachmodelle als APIs erfordert zudem technisches Know-how und Verständnis. Skripterstellung und der Einsatz von Tools werden zu integralen Bestandteilen und erhöhen die Komplexität zusätzlich.

MLOPS-Vorteile

1. Einfacher Entwicklungsprozess: MLOPS optimiert den gesamten KI-Entwicklungsprozess, von der Datenerfassung und -vorverarbeitung bis hin zu Bereitstellung und Überwachung.
2. Genau und zuverlässig: MLOPS gewährleistet die Integrität von KI-Anwendungen durch standardisierte Datenvalidierung, Sicherheitsmaßnahmen und Governance-Praktiken.
3. Skalierbar und robust: MLOPS ermöglicht es KI-Anwendungen, große, komplexe Datensätze und Modelle nahtlos zu verarbeiten und sich dabei an den Datenverkehr und die Lastanforderungen anzupassen.
4. Zugang zu vielfältigen Werkzeugen: MLOPS bietet Zugang zu einer Reihe von Werkzeugen und Plattformen, darunter Cloud-, verteiltes und Edge-Computing, wodurch die Entwicklungsmöglichkeiten erweitert werden.

MLOPS Nachteile

1. Komplexe Implementierung: MLOPS bringt Komplexität mit sich und erfordert Zeit und Aufwand bei Aufgaben wie Datenerfassung, Vorverarbeitung, Bereitstellung und Überwachung.
2. Weniger flexibel und kreativ: MLOps ist nicht grundsätzlich weniger flexibel, aber sein Anwendungsbereich ist breiter und unterstützt eine größere Bandbreite an ML-Modellen, einschließlich LLMs.

Welche soll ich wählen?

Die Wahl zwischen MLOps und LLMOps hängt von Ihren spezifischen Zielen, Ihrem Hintergrund und der Art Ihrer Projekte ab. Hier finden Sie einige Hinweise, die Ihnen helfen, eine fundierte Entscheidung zu treffen:

1. Ziele verstehen: Definieren Sie Ihre Hauptziele, indem Sie sich fragen, ob Sie sich auf den effizienten Einsatz von Machine-Learning-Modellen (MLOps) oder auf die Arbeit mit großen Sprachmodellen wie GPT-3 (LLMOps) konzentrieren.

2. Projektanforderungen: Berücksichtigen Sie die Art Ihrer Projekte, indem Sie prüfen, ob Sie sich hauptsächlich mit text- und sprachbezogenen Aufgaben oder mit einem breiteren Spektrum an Machine-Learning-Modellen befassen. Wenn Ihr Projekt stark auf der Verarbeitung und dem Verständnis natürlicher Sprache basiert, ist LLMOps relevanter.

3. Ressourcen und Infrastruktur: Überlegen Sie, welche Ressourcen und Infrastruktur Ihnen zur Verfügung stehen. MLOps kann die Einrichtung einer Infrastruktur für die Modellbereitstellung und -überwachung erfordern. LLMOps kann aufgrund des Rechenaufwands großer Sprachmodelle erhebliche Rechenressourcen benötigen.

4. Analysieren Sie die Expertise und die Teamzusammensetzung , indem Sie feststellen, ob Ihre Expertise im Bereich Machine Learning, Softwareentwicklung oder beidem liegt. Verfügen Sie über Spezialisten für Machine Learning, DevOps oder beides? MLOps erfordert die Zusammenarbeit von Data Scientists, Softwareentwicklern und DevOps-Experten für die Bereitstellung und Verwaltung von Machine-Learning-Modellen. LLMOps befasst sich mit der Bereitstellung, Optimierung und Wartung großer Sprachmodelle als Teil realer Softwaresysteme.

5. Branche und Anwendungsfälle: Analysieren Sie Ihre Branche und die spezifischen Anwendungsfälle, die Sie bearbeiten. Manche Branchen bevorzugen möglicherweise den einen Ansatz gegenüber dem anderen. LLMOps könnte beispielsweise in Branchen wie Content-Erstellung, Chatbots und virtuellen Assistenten relevanter sein.

6. Hybridansatz: Bedenken Sie, dass es keine strikte Trennung zwischen MLOps und LLMOps gibt. Manche Projekte erfordern eine Kombination beider Systeme.

Benchmark-Methodik

Wir haben die Trainings- und Auswertungszeiten eines auf DistilBERT basierenden Sentiment-Klassifizierungsmodells in drei Umgebungen verglichen: einer manuellen Einrichtung (nur CPU), TrueFoundry und Amazon SageMaker. Um die Vergleichbarkeit zu gewährleisten, verwendeten wir in allen Durchläufen dieselbe Codebasis, dasselbe vortrainierte Modell (distilbert-base-uncased) und die ersten 5.000 Beispiele aus dem Amazon-Reviews-Datensatz.

Der Datensatz wurde gefiltert, um Bewertungen von 1 bis 5 zu enthalten, in fünf Klassen (0–4) umbenannt und in stratifizierte 80/20-Trainings- und Validierungsdatensätze aufgeteilt. Die Tokenisierung erfolgte mit einer festen maximalen Sequenzlänge von 128 Zeichen.

Das Modell wurde über eine Epoche mit identischen Batchgrößen trainiert (16 für das Training, 32 für die Evaluierung). Sowohl TrueFoundry als auch SageMaker verwendeten denselben GPU-Instanztyp, während die manuelle Einrichtung bewusst auf der CPU durchgeführt wurde, um eine typische lokale oder nicht spezialisierte Umgebung abzubilden.

Diese Konfiguration verdeutlicht nicht nur die plattformweiten Optimierungen moderner LLMOps-Tools, sondern auch die erheblichen Leistungssteigerungen durch nahtlosen GPU-Zugriff. Der Benchmark zeigt, wie die Verwendung verwalteter Plattformen wie TrueFoundry und SageMaker die Trainings- und Auswertungszeit im Vergleich zur manuellen Ausführung desselben Codes auf einer CPU reduzieren kann, insbesondere in ressourcenbeschränkten Szenarien.

FAQs

Referenzlinks

1.

Valohai | The Scalable MLOps Platform

2.

Introducing Deep Lake, the Data Lake for Deep Learning

Activeloop

3.

NVIDIA NeMo Framework - NVIDIA Docs

NVIDIA Docs

Cem Dilmegani

Leitender Analyst

Folgen auf

Cem ist seit 2017 leitender Analyst bei AIMultiple. AIMultiple informiert monatlich Hunderttausende von Unternehmen (laut similarWeb), darunter 55 % der Fortune 500. Cems Arbeit wurde von führenden globalen Publikationen wie Business Insider, Forbes und der Washington Post, von globalen Unternehmen wie Deloitte und HPE sowie von NGOs wie dem Weltwirtschaftsforum und supranationalen Organisationen wie der Europäischen Kommission zitiert. Weitere namhafte Unternehmen und Ressourcen, die AIMultiple referenziert haben, finden Sie hier. Im Laufe seiner Karriere war Cem als Technologieberater, Technologieeinkäufer und Technologieunternehmer tätig. Über ein Jahrzehnt lang beriet er Unternehmen bei McKinsey & Company und Altman Solon in ihren Technologieentscheidungen. Er veröffentlichte außerdem einen McKinsey-Bericht zur Digitalisierung. Bei einem Telekommunikationsunternehmen leitete er die Technologiestrategie und -beschaffung und berichtete direkt an den CEO. Darüber hinaus verantwortete er das kommerzielle Wachstum des Deep-Tech-Unternehmens Hypatos, das innerhalb von zwei Jahren von null auf einen siebenstelligen jährlichen wiederkehrenden Umsatz und eine neunstellige Unternehmensbewertung kam. Cems Arbeit bei Hypatos wurde von führenden Technologiepublikationen wie TechCrunch und Business Insider gewürdigt. Er ist ein gefragter Redner auf internationalen Technologiekonferenzen. Cem absolvierte sein Studium der Informatik an der Bogazici-Universität und besitzt einen MBA der Columbia Business School.

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