Las mejores herramientas de LLMOps y su comparación con MLOPs.

La rápida adopción de modelos de lenguaje complejos ha superado la capacidad de los marcos operativos necesarios para gestionarlos de manera eficiente. Las empresas se enfrentan cada vez más a altos costos de desarrollo, flujos de trabajo complejos y una visibilidad limitada del rendimiento de los modelos.

Analizamos las principales herramientas de LLMOps, sus características principales, modelos de precios y en qué se diferencian entre sí para ayudar a identificar la que mejor se adapte a diversos casos de uso.

Comparación de herramientas LLMOps

Ordenadas por estrellas de GitHub para herramientas LLMops. Consulte la tabla comparativa extendida de herramientas LLMops y MLOps a continuación para obtener un recuento detallado de estrellas.

A continuación se proporciona un desglose de cada métrica:

• Evaluación: Algunas herramientas LLMOps incluyen capacidades integradas para evaluar los resultados del modelo según criterios específicos de la tarea, mientras que otras dependen de marcos externos para un análisis más personalizado o en profundidad.
• Seguimiento de costes: El análisis detallado de costes y la monitorización de los recursos utilizados durante el entrenamiento y la inferencia se realizan directamente mediante herramientas o a través de integraciones.
• Ajuste fino: Algunas herramientas LLMOps realizan el ajuste fino de grandes modelos de lenguaje por sí mismas, mientras que otras se centran en gestionar u orquestar el proceso de ajuste fino.
• Ingeniería de indicaciones: Algunas herramientas se encargan directamente del diseño y la optimización de las indicaciones, pero la mayoría proporciona la infraestructura necesaria para ello en lugar de realizarlo ellas mismas.
• Construcción de pipelines: Algunas herramientas automatizan los flujos de trabajo LLM de principio a fin, incluyendo la preparación de datos, la capacitación y la evaluación. Otras, por su parte, permiten la creación de pipelines mediante integraciones.
• BLEU / ROUGE: BLEU y ROUGE son métricas comunes de evaluación de lenguaje que se utilizan para valorar la calidad del texto; algunas herramientas las admiten de forma nativa, mientras que otras dependen de bibliotecas externas.
• Almacenamiento y control de versiones de datos: Algunas herramientas se encargan directamente del almacenamiento seguro y el seguimiento de versiones de los datos de entrenamiento, mientras que otras se integran con soluciones de almacenamiento y control de versiones de terceros.

¿Qué son las plataformas LLMOps?

Las plataformas LLMOps respaldan el ciclo de vida de los LLM al permitir:

• Sintonia FINA
• Control de versiones
• Despliegue
• Escucha
• Gestión rápida y experimental

Las plataformas LLMOps varían en su enfoque:

• Plataformas sin código /con poco código: fáciles de usar pero menos flexibles.
• Plataformas basadas en el código o orientadas a la ingeniería: requieren conocimientos técnicos, pero ofrecen una mayor personalización.

Las herramientas LLMOps se pueden agrupar en tres categorías principales:

1. Plataformas MLOps que se extienden a LLMOps

Algunas plataformas de operaciones de aprendizaje automático (MLOps) incluyen conjuntos de herramientas especializadas diseñadas para operaciones con modelos de lenguaje a gran escala (LLMOps).

MLOps es la disciplina que se centra en la orquestación del ciclo de vida completo del aprendizaje automático, desde el desarrollo hasta la implementación y el mantenimiento. Dado que los modelos de aprendizaje automático (LLM) también son modelos de aprendizaje automático, los proveedores de MLOps se están expandiendo naturalmente a este ámbito.

Pesos y sesgos

Weights & Biases (W&B) es una plataforma MLOps que se expandió a LLMOps a través de W&B Weave. Originalmente centrada en el seguimiento de experimentos y la monitorización de modelos para el aprendizaje automático tradicional, W&B añadió capacidades de LLM a medida que estos modelos se volvieron fundamentales para el desarrollo de la IA.

W&B Weave proporciona observabilidad LLM con seguimiento automático, control de versiones de solicitudes, marcos de evaluación con calificadores integrados y visualización de flujos de trabajo multiagente. La plataforma realiza un seguimiento de los costos y la latencia a nivel individual y agregado, lo que ayuda a los equipos a identificar consultas costosas y cuellos de botella de rendimiento. Para flujos de trabajo complejos con múltiples agentes o llamadas a herramientas, W&B Weave crea árboles de seguimiento anidados que muestran el flujo de ejecución completo, lo que permite depurar flujos de trabajo de varios pasos y optimizar cada componente.

W&B permite a los equipos utilizar la misma plataforma para ajustar con precisión los modelos LLM (W&B Experiments and Sweeps), gestionar el control de versiones de datos y modelos (W&B Artifacts) y supervisar las aplicaciones de producción (W&B Weave).

Figura 1: Panel de control de seguimiento de pesos y sesgos.

Cometa

Comet es una plataforma de seguimiento de experimentos y observabilidad de modelos. También admite el seguimiento de experimentos LLM, el control de versiones y la evaluación de LLM, lo que la hace idónea para equipos que desarrollan y optimizan aplicaciones LLM.

Valohai

Valohai es una plataforma MLOps que admite flujos de trabajo reproducibles para el procesamiento de datos, la capacitación y la implementación. Recientemente, ha incorporado funcionalidades compatibles con LLMOps, como el seguimiento de metadatos, el control de versiones de artefactos y la orquestación de capacitación a gran escala.

Figura 2: Repositorio de conocimiento de Valohai. ¹

TrueFoundry

TrueFoundry es una plataforma integral de aprendizaje automático y gestión del lenguaje natural que simplifica la implementación, el ajuste fino y la monitorización de modelos. Ofrece infraestructura optimizada para GPU, registro de modelos, gestión de notificaciones y gobernanza de nivel empresarial.

Zen ML

ZenML proporciona un marco de trabajo de canalización listo para producción para MLOps y LLMOps. Permite a los usuarios crear canalizaciones reproducibles, conectar orquestadores (Airflow, Kubeflow) e integrar flujos de trabajo LLM como RAG, ajuste fino y evaluación.

2. Plataformas de datos, nube e infraestructura que ofrecen LLMOps.

Las plataformas de datos, nube e infraestructura ofrecen cada vez más capacidades de LLMOps que permiten a los usuarios aprovechar sus propios datos para crear y perfeccionar modelos LLM.

Por ejemplo, Databricks proporciona entrenamiento, ajuste fino y alojamiento de modelos LLM (ampliado tras la adquisición de MosaicML).

Los líderes en la nube Amazon , Azure y Google han lanzado sus ofertas de LLMOps, que permiten a los usuarios implementar modelos de diferentes proveedores.

3. Marcos y plataformas centrados en el LLM

Esta categoría incluye herramientas que se centran exclusivamente en la optimización y gestión de las operaciones de LLM. A continuación, se presenta un desglose de las herramientas y sus funciones principales de LLMOps:

Lago profundo

Deep Lake proporciona un lago de datos diseñado para IA, que ofrece almacenamiento, control de versiones y una base de datos vectorial. Admite flujos de trabajo para la creación, inspección y recuperación de conjuntos de datos LLM, y funciona a la perfección con PyTorch y TensorFlow.

Figura 3: La imagen muestra el papel de Deep Lake en una arquitectura MLOps. ²

Deepset AI

Deepset's Haystack es un marco de búsqueda y generación aleatoria de secuencias (RAG) que permite a las empresas crear aplicaciones basadas en modelos de lenguaje natural (LLM) mediante la combinación de almacenes de documentos, recuperadores y modelos de lenguaje de gran tamaño. Admite flujos de trabajo RAG multimodales, evaluación de modelos e implementación en producción.

Lamini AI

Lamini ofrece una plataforma para crear modelos de lógica de negocio (LLM) personalizados, compatible tanto con ajustes completos como con ajustes básicos. Está diseñada para empresas que necesitan LLM específicos para su sector y proporciona API y SDK para la integración de datos organizativos.

Nemo por NVIDIA

NeMo es un marco de trabajo para construir, entrenar y personalizar modelos básicos, incluidos los LLM. Proporciona componentes para el ajuste fino supervisado, el ajuste de instrucciones, RAG, la evaluación de modelos y el despliegue en GPU NVIDIA.

Figura 4: Arquitectura del marco de trabajo NeMo. ³

IA de snorkel

Snorkel AI ofrece una plataforma de desarrollo centrada en datos para el etiquetado y la gestión programática de datos de entrenamiento. Ahora, amplía su funcionalidad a la personalización de modelos base, lo que permite a las organizaciones adaptar los modelos de aprendizaje automático con conjuntos de datos de alta calidad etiquetados automáticamente.

Titan ML

TitanML se centra en la inferencia LLM eficiente. Su servidor Titan Takeoff permite a los equipos ejecutar LLM en sus propias instalaciones con un rendimiento optimizado, menores requisitos de GPU y menor latencia. Además, ofrece funciones de cuantización y compresión.

Tecnologías de soporte de LLMOps

Másteres en Derecho (LLM)

Algunos proveedores de LLM , como OpenAI, Anthropic y Google, ofrecen funciones parciales del ciclo de vida de LLM (por ejemplo, ajuste fino en modelos seleccionados, paneles de control de monitoreo y herramientas de evaluación).

Nota: Los proveedores de LLM ofrecen herramientas para el ajuste fino y la integración, pero no son plataformas LLMOps completas. LLMOps generalmente requiere componentes adicionales como sistemas de monitoreo, gobernanza, linaje, evaluación y gestión de la cartera de proyectos.

marcos de integración

Estas herramientas están diseñadas para facilitar el desarrollo de aplicaciones LLM , como analizadores de documentos y código , chatbots , etc.

Bases de datos vectoriales (BDV)

Los VD almacenan incrustaciones vectoriales de alta dimensión generadas a partir de texto , imágenes u otros datos. No almacenan registros confidenciales sin procesar, como resultados de pruebas médicas; en cambio, indexan las incrustaciones para permitir la búsqueda y recuperación semántica.

Herramientas de ajuste fino

Las herramientas de ajuste fino son plataformas o marcos de trabajo para ajustar modelos preentrenados. Estas herramientas proporcionan un flujo de trabajo optimizado para modificar, reentrenar y optimizar modelos preentrenados para el procesamiento del lenguaje natural, la visión artificial y otras tareas.

Las bibliotecas utilizadas para el ajuste fino incluyen Hugging Face Transformers, marcos de trabajo basados en PEFT/LoRA y motores de entrenamiento como DeepSpeed o Megatron-LM. PyTorch y TensorFlow son marcos de aprendizaje profundo de propósito general, no herramientas de ajuste fino.

Herramientas RLHF

RLHF, siglas de aprendizaje por refuerzo a partir de la retroalimentación humana , permite a los sistemas de IA refinar sus decisiones incorporando la guía humana.

En el aprendizaje por refuerzo, un agente mejora su comportamiento mediante ensayo y error, guiado por la retroalimentación del entorno en forma de recompensas o castigos.

En cambio, RLHF ayuda a mejorar el comportamiento del modelo integrando datos de preferencias humanas en el ciclo de entrenamiento. No reemplaza el etiquetado a gran escala, sino que se basa en datos de comparación generados por humanos. RLHF favorece la alineación, la seguridad, la mejora de la calidad y una mayor fidelidad a la intención del usuario.

Herramientas de prueba LLM

Las herramientas de prueba de modelos de lenguaje natural (LLM) evalúan estos modelos analizando su rendimiento, capacidades y posibles sesgos en diversas tareas y aplicaciones relacionadas con el lenguaje, como la comprensión y la generación del lenguaje natural. Las herramientas de prueba pueden incluir:

• Marcos de prueba
• conjuntos de datos de referencia
• Métricas de evaluación.

Monitoreo y observabilidad de LLM

Las herramientas de monitoreo y observabilidad de LLM garantizan su correcto funcionamiento, la seguridad del usuario y la protección de la marca. El monitoreo de LLM incluye actividades como:

1. Monitorización funcional : Seguimiento de factores como el tiempo de respuesta, el uso de tokens, el número de solicitudes, los costes y las tasas de error.
2. Supervisión de las indicaciones : Comprobar las entradas y las indicaciones del usuario para evaluar el contenido tóxico en las respuestas, medir las distancias de incrustación e identificar inyecciones maliciosas en las indicaciones.
3. Monitoreo de respuestas: Análisis para detectar comportamientos alucinatorios , divergencias temáticas, tono y sentimiento en las respuestas.

Comparativa: TrueFoundry vs Amazon SageMaker vs Manual (sin herramientas LLMOps)

Realizamos pruebas comparativas con TrueFoundry, Amazon SageMaker y una configuración manual para evaluar los beneficios reales de las herramientas LLMOps. Utilizando el mismo modelo, conjunto de datos y hardware, medimos los tiempos de entrenamiento y evaluación.

Ambas plataformas redujeron el tiempo de entrenamiento de 2572 segundos a menos de 570, y el de evaluación de 174 segundos a unos 40. Si bien SageMaker fue ligeramente más rápido durante el entrenamiento y TrueFoundry lo fue ligeramente durante la evaluación, la diferencia general fue insignificante; ambas ofrecieron mejoras importantes con respecto a la configuración manual.

Consulte nuestra metodología .

La elección de la infraestructura adecuada para LLMOps depende no solo de la velocidad, sino también del costo, la automatización y la calidad de la integración. SageMaker ofrece una profunda integración con AWS, TrueFoundry proporciona una implementación rápida con una alta rentabilidad, mientras que las configuraciones manuales son flexibles pero generalmente más lentas.

Observabilidad del flujo de trabajo agencial en LLMOps

Las aplicaciones LLM ya no se limitan a simples ciclos de solicitud-respuesta. En flujos de trabajo con agentes, un LLM puede invocar múltiples herramientas, tomar decisiones autónomas y completar tareas de varios pasos de forma independiente. Esto plantea nuevos desafíos de observabilidad para los equipos de LLMOps:

Principales desafíos:

• Seguimiento de llamadas a herramientas: Monitorización de los parámetros de entrada/salida, la duración y el estado de éxito de cada invocación de la herramienta.
• Registro de puntos de decisión: Registrar por qué el agente eligió una herramienta específica en cada punto de decisión.
• Detección de bucles: Identificación y terminación automáticas de agentes atrapados en bucles infinitos.
• Atribución de costos en múltiples pasos: comprender qué paso consumió cuántos tokens en un flujo de trabajo de 10 pasos.

Las plataformas LLMOps abordan estos desafíos al proporcionar un seguimiento integral que captura cada invocación de herramienta, visualiza los árboles de decisión de los agentes y señala automáticamente anomalías como bucles infinitos o picos de latencia inesperados.

Estas plataformas también permiten un desglose detallado de los costes por paso, lo que ayuda a las organizaciones a optimizar tanto el rendimiento como el gasto en flujos de trabajo complejos basados en agentes.

Barandillas y capas de seguridad para la observabilidad de LLM

Las implementaciones de LLM en entornos de producción requieren capas de seguridad que filtren, supervisen y bloqueen entradas y salidas dañinas en tiempo real. Desde la perspectiva de LLMOps, la observabilidad de estos sistemas de control es fundamental para mantener la seguridad y el cumplimiento normativo.

Capas de seguridad básicas:

• Controles de entrada: Detección de intentos de inyección de mensajes, técnicas de jailbreak y contenido malicioso antes de su procesamiento.
• Controles de salida: Puntuación de alucinaciones, enmascaramiento de información personal identificable (PII) y filtrado de respuestas tóxicas.
• Aplicación de políticas: Blocking respuestas que infrinjan las políticas de la empresa o los requisitos reglamentarios.

La supervisión eficaz de las medidas de seguridad requiere realizar un seguimiento de las solicitudes bloqueadas y sus causas, medir las tasas de falsos positivos para proteger la experiencia del usuario, identificar las reglas que se activan con frecuencia y analizar las tendencias de seguridad basadas en el tiempo para detectar amenazas emergentes.

Herramientas de protección para LLMOps :

• Guardrails AI : Validación de salida basada en Pydantic con aplicación de salida estructurada y cumplimiento de esquemas.
• Lakera Guard : Protección contra inyecciones instantáneas en tiempo real con detección y clasificación de amenazas.
• Rechazo : Sistema de defensa autoendurecible que aprende de los intentos de inyecciones rápidas.
• Protect AI : Escaneo de seguridad de modelos de aprendizaje automático con detección de vulnerabilidades en todo el proceso de implementación.

¿Qué herramienta LLMOps es la mejor opción para su negocio?

Actualmente ofrecemos recomendaciones relativamente generales para la selección de estas herramientas. Las iremos especificando con mayor detalle a medida que exploremos las plataformas LLMOps y el mercado madure.

Aquí tienes algunos pasos que debes completar en tu proceso de selección:

1. Defina sus objetivos: Defina claramente sus objetivos comerciales para establecer una base sólida para el proceso de selección de herramientas LLMOps. Por ejemplo, si su objetivo es entrenar un modelo desde cero en lugar de ajustar uno existente, esto tendrá implicaciones significativas para su conjunto de herramientas LLMOps.
2. Defina los requisitos: En función de su objetivo, los requisitos específicos adquirirán mayor importancia. Por ejemplo, si su objetivo es que los usuarios empresariales puedan utilizar LLM, es posible que no desee incluir ningún código en su lista de requisitos.
3. Elabora una lista reducida : Ten en cuenta las reseñas y comentarios de los usuarios para comprender mejor las experiencias reales con las diferentes herramientas de LLMOps. Utiliza estos datos de mercado para elaborar una lista reducida.
4. Comparación de funcionalidades: Utiliza las versiones de prueba gratuitas y las demostraciones de diversas herramientas LLMOps para evaluar sus características de primera mano.

¿Qué es LLMOps?

LLMOps son las siglas de Large Language Model Operations (Operaciones de Modelos de Lenguaje a Gran Escala). Se refiere a las prácticas, herramientas e infraestructura utilizadas para gestionar el ciclo de vida de los LLM, como el ajuste fino, la implementación, la monitorización, la evaluación, la gobernanza y la mejora continua del modelo.

LLMOps no automatiza todo el proceso de IA, sino que se centra específicamente en la puesta en marcha de sistemas basados en LLM.

Componentes clave de LLMOps:

1. Selección de un modelo base: Un punto de partida determina los refinamientos y ajustes posteriores para que los modelos base se adapten a dominios de aplicación específicos.
2. Gestión de datos: Gestionar grandes volúmenes de datos resulta fundamental para el correcto funcionamiento del modelo de lenguaje.
3. Modelo de despliegue y monitorización: Garantizar el despliegue eficiente de los modelos de lenguaje y su monitorización continua asegura un rendimiento constante.
   • Ingeniería de indicaciones: Creación de plantillas de indicaciones eficaces para mejorar el rendimiento del modelo.
   • Monitorización del modelo: Seguimiento continuo de los resultados del modelo, detección de la degradación de la precisión y corrección de la deriva del modelo .
4. Evaluación y comparación: La evaluación rigurosa de los modelos refinados comparándolos con parámetros de referencia estandarizados ayuda a medir la eficacia de los modelos de lenguaje.
   • Ajuste fino del modelo: Ajuste fino de los modelos LLM a tareas específicas y refinamiento de los modelos para un rendimiento óptimo.

¿En qué se diferencia LLMOps de MLOps?

LLMOps se especializa y se centra en la utilización de grandes modelos de lenguaje. Por otro lado, MLOps tiene un alcance más amplio que abarca diversos modelos y técnicas de aprendizaje automático.

En este sentido, los LLMOps se conocen como MLOps para LLM. Por lo tanto, estos dos difieren en su enfoque específico en modelos y metodologías fundamentales:

Recursos computacionales: NVIDIA L40 vs L40S

El entrenamiento y la implementación de modelos de lenguaje complejos requieren una gran capacidad de cálculo, a menudo mediante hardware especializado como las GPU para gestionar grandes conjuntos de datos de forma eficiente. El acceso a estos recursos es fundamental para un entrenamiento e inferencia de modelos eficaces. Además, la gestión de los costes de inferencia mediante técnicas como la compresión y la destilación de modelos ayuda a reducir el consumo de recursos sin sacrificar el rendimiento.

Por ejemplo, las GPU L40 y L40S comparten la misma arquitectura, pero la L40S permite un mayor número de SM activos y ofrece un rendimiento superior, especialmente para cargas de trabajo de IA y LLM. Ambas GPU son adecuadas para el aprendizaje profundo; la L40S proporciona una configuración optimizada para el rendimiento en entrenamiento e inferencia.

Aprendizaje por transferencia

A diferencia de los modelos de aprendizaje automático convencionales, construidos desde cero, los modelos de aprendizaje automático suelen partir de un modelo base, que se ajusta con datos nuevos para optimizar su rendimiento en dominios específicos. Este ajuste permite obtener resultados de vanguardia para aplicaciones concretas, utilizando menos datos y recursos computacionales.

Retroalimentación humana

Los avances en el entrenamiento de modelos de lenguaje complejos se atribuyen al aprendizaje por refuerzo a partir de la retroalimentación humana (RLHF). Dada la naturaleza abierta de las tareas de los modelos de lenguaje complejos, la información proporcionada por los usuarios finales es de gran valor para evaluar su rendimiento. Integrar este ciclo de retroalimentación en los flujos de trabajo de LLMOps simplifica la evaluación y recopila datos para el perfeccionamiento futuro del modelo.

Ajuste de hiperparámetros

Si bien el aprendizaje automático convencional se centra principalmente en el ajuste de hiperparámetros para mejorar la precisión, los modelos de aprendizaje profundo (MLP) introducen una dimensión adicional al reducir los costos de entrenamiento e inferencia. Ajustar parámetros como el tamaño de los lotes y las tasas de aprendizaje puede influir sustancialmente en la velocidad y el costo del entrenamiento. Por consiguiente, el seguimiento y la optimización meticulosos del proceso de ajuste siguen siendo relevantes tanto para los modelos de ML clásicos como para los MLP, aunque con enfoques diferentes.

Métricas de rendimiento

Los modelos de aprendizaje automático tradicionales se basan en métricas bien definidas, como la precisión, el AUC y la puntuación F1, que son relativamente fáciles de calcular. En cambio, la evaluación de los modelos de aprendizaje automático implica una serie de métricas y sistemas de puntuación estándar distintos, como el BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) y el ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation), que requieren una atención especializada durante su implementación.

Ingeniería rápida

Los modelos que siguen instrucciones pueden manejar indicaciones o conjuntos de instrucciones complejos. La creación de estas plantillas de indicaciones es fundamental para garantizar respuestas precisas y fiables de los modelos de lógica descriptiva (LLM). Una ingeniería de indicaciones eficaz reduce los riesgos de ilusiones del modelo, manipulación de indicaciones, fugas de datos y vulnerabilidades de seguridad.

Construcción de tuberías LLM

Las canalizaciones de LLM encadenan múltiples invocaciones de LLM y pueden interactuar con sistemas externos, como bases de datos vectoriales o motores de búsqueda web. Estas canalizaciones permiten a los LLM abordar tareas complejas, como la gestión de preguntas y respuestas en bases de conocimiento o la respuesta a consultas de usuarios basadas en un conjunto de documentos. En el desarrollo de aplicaciones LLM, el énfasis suele centrarse en la construcción y optimización de estas canalizaciones, en lugar de crear nuevos LLM.

Además, los modelos multimodales de gran tamaño amplían estas capacidades al incorporar diversos tipos de datos, como imágenes y texto, lo que mejora la flexibilidad y la utilidad de los flujos de trabajo de LLM.

A continuación se presenta una descripción general categorizada de las herramientas clave en el ámbito de LLMOps y MLOps:

LLMOPS vs MLOPS: Ventajas e inconvenientes

Al decidir cuál es la mejor práctica para su negocio, es importante considerar las ventajas y desventajas de cada tecnología. Analicemos en detalle los pros y los contras de LLMOps y MLOps para compararlos mejor:

Ventajas de LLMOPS

1. Desarrollo: LLMOps puede simplificar el desarrollo mediante el uso de modelos preentrenados, lo que reduce la necesidad de crear modelos desde cero. Sin embargo, la preparación de datos, la evaluación y las pruebas oportunas siguen desempeñando un papel importante.
2. Fácil de modelar e implementar: LLMOPS evita las complejidades de la construcción, prueba y ajuste de modelos, lo que permite ciclos de desarrollo más rápidos. Además, la implementación, el monitoreo y la mejora de los modelos son muy sencillos. Puede aprovechar modelos de lenguaje extensos directamente como motor para sus aplicaciones de IA.
3. Flexible y creativo: LLMOPS ofrece mayor libertad creativa gracias a las diversas aplicaciones de sus modelos de lenguaje a gran escala. Estos modelos destacan en la generación de texto, el resumen, la traducción, el análisis de sentimientos, la respuesta a preguntas y mucho más.
4. Modelos de lenguaje avanzados: Al utilizar modelos avanzados como GPT-3, Turing-NLG y BERT, LLMOPS le permite aprovechar el poder de miles de millones o billones de parámetros, lo que permite generar texto natural y coherente en diversas tareas lingüísticas.

Contras de LLMOPS

1. Limitaciones y cuotas: LLMOPS presenta restricciones como límites de tokens, cuotas de solicitudes, tiempos de respuesta y longitud de salida, lo que afecta su alcance operativo.
2. Integración compleja y arriesgada: Dado que LLMOPS se basa en modelos en fase beta, podrían surgir errores, lo que introduce un elemento de riesgo e imprevisibilidad. Además, la integración de grandes modelos de lenguaje como API requiere conocimientos y habilidades técnicas. La programación y el uso de herramientas se convierten en componentes esenciales, lo que aumenta la complejidad.

Ventajas de MLOPS

1. Proceso de desarrollo sencillo: MLOPS simplifica todo el proceso de desarrollo de IA, desde la recopilación y el preprocesamiento de datos hasta la implementación y la monitorización.
2. Preciso y fiable: MLOPS garantiza la integridad de las aplicaciones de IA mediante la validación de datos estandarizada, medidas de seguridad y prácticas de gobernanza.
3. Escalable y robusto: MLOPS permite que las aplicaciones de IA manejen conjuntos de datos y modelos grandes y complejos sin problemas, escalando según las demandas de tráfico y carga.
4. Acceso a diversas herramientas: MLOPS proporciona acceso a una amplia gama de herramientas y plataformas, incluyendo computación en la nube, distribuida y de borde, lo que mejora las capacidades de desarrollo.

Desventajas de MLOPS

1. Complejo de implementar: MLOPS introduce complejidad, requiriendo tiempo y esfuerzo en tareas como la recopilación de datos, el preprocesamiento, la implementación y la monitorización.
2. Menos flexible y creativo: MLOps no es inherentemente menos flexible, pero su alcance es más amplio y admite una gama más amplia de modelos de aprendizaje automático, incluidos los modelos de lógica descriptiva.

¿Cuál elegir?

La elección entre MLOps y LLMOps depende de tus objetivos específicos, tu experiencia y la naturaleza de los proyectos en los que trabajas. Aquí tienes algunas instrucciones para ayudarte a tomar una decisión informada:

1. Comprenda sus objetivos: Defina sus objetivos principales preguntándose si se centra en implementar modelos de aprendizaje automático de manera eficiente (MLOps) o en trabajar con modelos de lenguaje grandes como GPT-3 (LLMOps).

2. Requisitos del proyecto: Analice la naturaleza de sus proyectos y determine si se centran principalmente en tareas relacionadas con texto y lenguaje o en una gama más amplia de modelos de aprendizaje automático. Si su proyecto depende en gran medida del procesamiento y la comprensión del lenguaje natural, LLMOps es más relevante.

3. Recursos e infraestructura: Considere los recursos y la infraestructura a los que tiene acceso. MLOps puede implicar la configuración de infraestructura para la implementación y el monitoreo de modelos. LLMOps puede requerir importantes recursos informáticos debido a las exigencias computacionales de los modelos de lenguaje de gran tamaño.

4. Evalúe la experiencia y la composición del equipo determinando si su especialización se centra en el aprendizaje automático, el desarrollo de software o ambos. ¿Cuenta con especialistas en aprendizaje automático, DevOps o ambos? MLOps requiere la colaboración entre científicos de datos, ingenieros de software y profesionales de DevOps para implementar y gestionar modelos de aprendizaje automático. LLMOps se ocupa de la implementación, el ajuste y el mantenimiento de grandes modelos de lenguaje como parte de sistemas de software reales.

5. Sector y casos de uso: Analice el sector en el que opera y los casos de uso específicos que aborda. Algunos sectores pueden favorecer un enfoque sobre otro. LLMOps podría ser más relevante en sectores como la generación de contenido, los chatbots y los asistentes virtuales.

6. Enfoque híbrido: Recuerde que no existe una división estricta entre MLOps y LLMOps. Algunos proyectos pueden requerir una combinación de ambos sistemas.

Metodología de evaluación comparativa

Comparamos los tiempos de entrenamiento y evaluación de un modelo de clasificación de sentimientos basado en DistilBERT en tres entornos: una configuración manual (solo CPU), TrueFoundry y Amazon SageMaker. Para garantizar la coherencia, utilizamos el mismo código fuente, el mismo modelo preentrenado (distilbert-base-uncased) y las primeras 5000 muestras del conjunto de datos de reseñas de Amazon en todas las ejecuciones.

El conjunto de datos se filtró para incluir calificaciones del 1 al 5, se reclasificaron en cinco clases (0-4) y se dividieron en conjuntos estratificados de entrenamiento y validación (80/20). La tokenización se realizó con una longitud máxima de secuencia fija de 128.

El modelo se entrenó durante una época utilizando tamaños de lote idénticos (16 para el entrenamiento y 32 para la evaluación). Tanto TrueFoundry como SageMaker utilizaron el mismo tipo de instancia de GPU, mientras que la configuración manual se ejecutó intencionadamente en la CPU para reflejar un entorno local típico o no especializado.

Esta configuración pone de manifiesto no solo las optimizaciones a nivel de plataforma que ofrecen las herramientas LLMOps modernas, sino también las importantes mejoras de rendimiento derivadas del acceso directo a la GPU. La prueba de rendimiento ilustra cómo el uso de plataformas gestionadas como TrueFoundry y SageMaker puede reducir el tiempo de entrenamiento y evaluación en comparación con la ejecución manual del mismo código en una CPU, especialmente en escenarios reales con recursos limitados.

Preguntas frecuentes

Enlaces de referencia

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

Analista principal

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Cem ha sido el analista principal de AIMultiple desde 2017. AIMultiple informa a cientos de miles de empresas (según similarWeb), incluyendo el 55% de las empresas Fortune 500 cada mes. El trabajo de Cem ha sido citado por importantes publicaciones globales como Business Insider, Forbes, Washington Post, firmas globales como Deloitte, HPE y ONG como el Foro Económico Mundial y organizaciones supranacionales como la Comisión Europea. Puede consultar más empresas y recursos de renombre que citan a AIMultiple. A lo largo de su carrera, Cem se desempeñó como consultor, comprador y emprendedor tecnológico. Asesoró a empresas en sus decisiones tecnológicas en McKinsey & Company y Altman Solon durante más de una década. También publicó un informe de McKinsey sobre digitalización. Lideró la estrategia y adquisición de tecnología de una empresa de telecomunicaciones, reportando directamente al CEO. Asimismo, lideró el crecimiento comercial de la empresa de tecnología avanzada Hypatos, que alcanzó ingresos recurrentes anuales de siete cifras y una valoración de nueve cifras partiendo de cero en tan solo dos años. El trabajo de Cem en Hypatos fue reseñado por importantes publicaciones tecnológicas como TechCrunch y Business Insider. Cem participa regularmente como ponente en conferencias internacionales de tecnología. Se graduó en ingeniería informática por la Universidad de Bogazici y posee un MBA de la Columbia Business School.

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