Meilleurs outils LLMOps et comparaison avec les MLOPs

L'adoption rapide des grands modèles de langage a dépassé le développement des cadres opérationnels nécessaires à leur gestion efficace. Les entreprises sont de plus en plus confrontées à des coûts de développement élevés, à des pipelines complexes et à une visibilité limitée sur les performances des modèles.

Nous avons examiné les principaux outils LLMOps, leurs fonctionnalités essentielles, leurs modèles de tarification et leurs différences afin d'identifier la solution la mieux adaptée aux différents cas d'utilisation.

Comparaison des outils LLMOps

Outils LLMops classés par nombre d'étoiles sur GitHub. Consultez le tableau comparatif détaillé des outils LLMops et MLOps ci-dessous pour plus d'informations.

Vous trouverez ci-dessous le détail de chaque indicateur :

• Évaluation : Certains outils LLMOps intègrent des fonctionnalités permettant d’évaluer les résultats du modèle par rapport à des critères spécifiques à la tâche, tandis que d’autres s’appuient sur des cadres externes pour une analyse plus personnalisée ou approfondie.
• Suivi des coûts : L’analyse détaillée des coûts et le suivi des ressources utilisées pendant l’entraînement et l’inférence sont soit directement pris en charge par les outils, soit réalisés grâce à des intégrations.
• Réglage fin : Certains outils LLMOps effectuent eux-mêmes le réglage fin de grands modèles de langage, tandis que d’autres se concentrent sur la gestion ou l’orchestration du processus de réglage fin.
• Ingénierie des invites : La conception et l'optimisation des invites sont directement gérées par certains outils, mais la plupart fournissent une infrastructure pour prendre en charge cette tâche plutôt que de la réaliser eux-mêmes.
• Construction de pipelines : Certains outils automatisent les flux de travail LLM de bout en bout, y compris la préparation des données, la formation et l’évaluation. D’autres permettent la construction de pipelines grâce à des intégrations.
• BLEU / ROUGE : BLEU et ROUGE sont des métriques d’évaluation linguistique courantes utilisées pour évaluer la qualité des textes ; certains outils les prennent en charge nativement, tandis que d’autres s’appuient sur des bibliothèques externes.
• Stockage et gestion des versions des données : certains outils gèrent directement le stockage sécurisé et le suivi des versions des données de formation, tandis que d’autres s’intègrent à des solutions de stockage/gestion des versions tierces.

Que sont les plateformes LLMOps ?

Les plateformes LLMOps prennent en charge le cycle de vie des LLM en permettant :

• Réglage fin
• Versionnage
• Déploiement
• Surveillance
• Gestion rapide et expérimentale

Les plateformes LLMOps diffèrent dans leur approche :

• Plateformes sans code /à faible code : faciles à utiliser mais moins flexibles.
• Plateformes axées sur le code /l'ingénierie : nécessitent des compétences techniques mais offrent une plus grande personnalisation.

Les outils LLMOps peuvent être regroupés en trois grandes catégories :

1. Les plateformes MLOps s'étendent aux plateformes LLMOps

Certaines plateformes d'opérations d'apprentissage automatique (MLOps) incluent des kits d'outils spécialisés adaptés aux opérations sur de grands modèles de langage (LLMOps).

Le MLOps est la discipline qui consiste à orchestrer l'intégralité du cycle de vie du machine learning, du développement au déploiement et à la maintenance. Les LLM étant également des modèles de machine learning, les fournisseurs de solutions MLOps étendent naturellement leur champ d'action à ce domaine.

Poids et biais

Weights & Biases (W&B) est une plateforme MLOps qui s'est étendue au LLMOps grâce à W&B Weave. Initialement axée sur le suivi des expériences et la surveillance des modèles pour le ML traditionnel, W&B a ajouté des fonctionnalités LLM à mesure que ces modèles sont devenus essentiels au développement de l'IA.

W&B Weave assure l'observabilité des processus métier (LLM) grâce au traçage automatique, au versionnage rapide, aux cadres d'évaluation avec outils de notation intégrés et à la visualisation des flux de travail multi-agents. La plateforme suit les coûts et la latence aux niveaux individuel et agrégé, aidant ainsi les équipes à identifier les requêtes coûteuses et les goulots d'étranglement. Pour les pipelines complexes comportant plusieurs agents ou appels d'outils, W&B Weave crée des arborescences de traces imbriquées affichant le flux d'exécution complet, permettant le débogage des flux de travail en plusieurs étapes et l'optimisation de chaque composant.

W&B permet aux équipes d'utiliser la même plateforme pour affiner les LLM (W&B Experiments et Sweeps), versionner les données et les modèles (W&B Artifacts) et surveiller les applications de production (W&B Weave).

Figure 1 : Tableau de bord des traces de pondération et de biais.

Comète

Comet est une plateforme de suivi des expériences et d'observabilité des modèles. Elle prend également en charge le suivi des expériences LLM, le versionnage des requêtes et l'évaluation des modèles LLM, ce qui la rend idéale pour les équipes développant et optimisant des applications LLM.

Valohai

Valohai est une plateforme MLOps qui prend en charge les pipelines reproductibles pour le traitement, l'entraînement et le déploiement des données. Elle a récemment intégré des fonctionnalités compatibles LLMOps, telles que le suivi des métadonnées, le versionnage des artefacts et l'orchestration d'entraînements à grande échelle.

Figure 2 : Dépôt de connaissances Valohai. ¹

TrueFoundry

TrueFoundry est une plateforme ML/LLM complète qui simplifie le déploiement, l'optimisation et la surveillance des modèles. Elle offre une infrastructure optimisée pour les GPU, un registre de modèles, une gestion simplifiée et une gouvernance de niveau entreprise.

Zen ML

ZenML fournit un framework de pipeline prêt pour la production pour MLOps et LLMOps. Il permet aux utilisateurs de créer des pipelines reproductibles, de connecter des orchestrateurs (Airflow, Kubeflow) et d'intégrer des workflows LLM tels que RAG, le finetuning et l'évaluation.

2. Plateformes de données, de cloud et d'infrastructure proposant des services LLMOps

Les plateformes de données, de cloud et d'infrastructure offrent de plus en plus de fonctionnalités LLMOps qui permettent aux utilisateurs d'exploiter leurs propres données pour construire et optimiser les LLM.

Par exemple, Databricks fournit la formation LLM, le réglage fin et l'hébergement de modèles (étendus suite à l'acquisition de MosaicML).

Les leaders du cloud Amazon , Azure et Google ont tous lancé leur offre LLMOps, qui permet aux utilisateurs de déployer des modèles provenant de différents fournisseurs.

3. Cadres et plateformes axés sur le LLM

Cette catégorie regroupe les outils dédiés à l'optimisation et à la gestion des opérations LLM. Voici une présentation de ces outils et de leurs principales fonctions LLMOps :

Lac profond

Deep Lake est un lac de données conçu pour l'IA, offrant stockage, gestion des versions et une base de données vectorielles. Il prend en charge les flux de travail pour la création, l'inspection et la récupération d'ensembles de données LLM, et s'intègre parfaitement à PyTorch et TensorFlow.

Figure 3 : L'image illustre le rôle de Deep Lake dans une architecture MLOps ²

IA profonde

Haystack de Deepset est un framework RAG et de recherche qui permet aux entreprises de créer des applications basées sur les modèles de langage en combinant des bases de données documentaires, des moteurs de recherche et de grands modèles de langage. Il prend en charge les pipelines RAG multimodaux, l'évaluation des modèles et le déploiement en production.

Lamini AI

Lamini propose une plateforme permettant de créer des modèles de modèles logiques personnalisés (LLM), avec une configuration poussée et simplifiée. Conçue pour les entreprises ayant besoin de LLM spécifiques à leur domaine, elle fournit des API et des kits de développement logiciel (SDK) pour l'intégration des données organisationnelles.

Nemo par NVIDIA

NeMo est un framework permettant de construire, d'entraîner et de personnaliser des modèles de base, notamment des LLM. Il fournit des composants pour le réglage fin supervisé, le réglage des instructions, le RAG, l'évaluation des modèles et le déploiement sur GPU.

Figure 4 : Architecture du framework NeMo. ³

IA de plongée

Snorkel AI propose une plateforme de développement axée sur les données pour l'étiquetage et la curation automatisés des données d'entraînement. Elle s'étend désormais à la personnalisation des modèles de base, permettant aux organisations d'adapter les modèles linéaires à des ensembles de données de haute qualité, étiquetés automatiquement.

Titan ML

TitanML se concentre sur l'inférence efficace des modèles linéaires logiques (LLM). Son serveur Titan Takeoff permet aux équipes d'exécuter des LLM sur site avec des performances optimisées, des besoins GPU réduits et une latence améliorée. Il offre également des fonctionnalités de quantification et de compression.

Technologies de soutien LLMOps

LLM

Certains fournisseurs de LLM , tels que OpenAI, Anthropic et Google, offrent des fonctionnalités partielles du cycle de vie LLM (par exemple, le réglage fin sur certains modèles, les tableaux de bord de surveillance et les outils d'évaluation).

Remarque : Les fournisseurs de solutions LLM proposent des outils de paramétrage et d’intégration, mais ne constituent pas des plateformes LLMOps complètes. Ces dernières requièrent généralement des composants supplémentaires tels que la surveillance, la gouvernance, la traçabilité, les systèmes d’évaluation et la gestion du pipeline.

cadres d'intégration

Ces outils sont conçus pour faciliter le développement d' applications LLM , telles que des analyseurs de documents et de code , des chatbots , etc.

Bases de données vectorielles (VD)

Les VD stockent des représentations vectorielles de haute dimension générées à partir de textes , d'images ou d'autres données. Elles ne stockent pas d'enregistrements bruts et sensibles tels que les résultats d'examens médicaux ; elles indexent plutôt les représentations vectorielles pour permettre la recherche et la récupération sémantiques.

Outils de réglage fin

Les outils de fine-tuning sont des frameworks ou des plateformes permettant d'affiner des modèles pré-entraînés. Ces outils offrent un flux de travail simplifié pour modifier, réentraîner et optimiser des modèles pré-entraînés pour le traitement automatique du langage naturel, la vision par ordinateur et d'autres tâches.

Les bibliothèques utilisées pour le réglage fin comprennent Hugging Face Transformers, les frameworks basés sur PEFT/LoRA et les moteurs d'entraînement tels que DeepSpeed ou Megatron-LM. PyTorch et TensorFlow sont des frameworks d'apprentissage profond généralistes plutôt que des outils de réglage fin.

Outils RLHF

RLHF, abréviation de « reinforcement learning from human feedback » (apprentissage par renforcement à partir de retours humains) , permet aux systèmes d'IA d'affiner leurs décisions en intégrant les conseils humains.

Dans l'apprentissage par renforcement, un agent améliore son comportement par essais et erreurs, guidé par les retours d'information de l'environnement sous forme de récompenses ou de punitions.

À l'inverse, RLHF contribue à améliorer le comportement du modèle en intégrant les données de préférences humaines dans la boucle d'apprentissage. Il ne remplace pas l'étiquetage à grande échelle, mais s'appuie sur des données de comparaison générées par des humains. RLHF favorise l'alignement, la sécurité, l'amélioration de la qualité et une meilleure adéquation aux intentions de l'utilisateur.

outils de test LLM

Les outils de test des modèles de langage (LLM) évaluent ces modèles en analysant leurs performances, leurs capacités et leurs biais potentiels dans diverses tâches et applications liées au langage, telles que la compréhension et la génération du langage naturel. Ces outils peuvent inclure :

• Cadres de test
• jeux de données de référence
• Métriques d'évaluation.

surveillance et observabilité LLM

Les outils de surveillance et d'observabilité des LLM garantissent leur bon fonctionnement, la sécurité des utilisateurs et la protection de la marque. La surveillance des LLM comprend notamment les activités suivantes :

1. Surveillance fonctionnelle : Suivi de facteurs tels que le temps de réponse, l'utilisation des jetons, le nombre de requêtes, les coûts et les taux d'erreur.
2. Surveillance des invites : Vérification des entrées et des invites de l'utilisateur afin d'évaluer le contenu toxique des réponses, de mesurer les distances d'intégration et d'identifier les injections d'invites malveillantes.
3. Suivi des réponses : analyse visant à détecter les comportements hallucinatoires , les divergences de sujets, le ton et le sentiment exprimés dans les réponses.

Comparaison des performances : TrueFoundry vs Amazon SageMaker vs Manuel (sans outils LLMOps)

Nous avons comparé TrueFoundry, Amazon SageMaker et une configuration manuelle afin d'évaluer les avantages concrets des outils LLMOps. En utilisant le même modèle, le même jeu de données et le même matériel, nous avons mesuré les temps d'entraînement et d'évaluation.

Les deux plateformes ont réduit le temps de formation de 2 572 secondes à moins de 570, et le temps d’évaluation de 174 secondes à environ 40. Bien que SageMaker ait été légèrement plus rapide pendant la formation et TrueFoundry légèrement plus rapide pendant l’évaluation, la différence globale était négligeable ; les deux ont apporté des améliorations majeures par rapport à la configuration manuelle.

Consultez notre méthodologie .

Le choix de l'infrastructure adaptée aux opérations à long terme (LLMOps) dépend non seulement de la rapidité, mais aussi du coût, de l'automatisation et de la qualité de l'intégration. SageMaker offre une intégration poussée avec AWS, TrueFoundry permet un déploiement rapide et économique, tandis que les configurations manuelles sont flexibles mais généralement plus lentes.

Observabilité des flux de travail des agents dans LLMOps

Les applications LLM ne se limitent plus à de simples cycles de réponse. Dans les flux de travail multi-agents, un LLM peut invoquer plusieurs outils, prendre des décisions autonomes et exécuter des tâches en plusieurs étapes de manière indépendante. Cela crée de nouveaux défis d'observabilité pour les équipes LLMOps :

Principaux défis :

• Suivi des appels d'outils : surveillance des paramètres d'entrée/sortie, de la durée et du succès de chaque appel d'outil
• Journalisation des points de décision : enregistrement des raisons pour lesquelles l’agent a choisi un outil spécifique à chaque point de décision.
• Détection de boucles : identification et suppression automatiques des agents bloqués dans des boucles infinies
• Attribution des coûts en plusieurs étapes : comprendre quelle étape a consommé combien de jetons dans un flux de travail en 10 étapes

Les plateformes LLMOps répondent à ces défis en fournissant un traçage de bout en bout qui capture chaque invocation d'outil, visualise les arbres de décision des agents et signale automatiquement les anomalies telles que les boucles infinies ou les pics de latence inattendus.

Ces plateformes permettent également une ventilation détaillée des coûts par étape, aidant ainsi les organisations à optimiser à la fois les performances et les dépenses au sein de pipelines d'agents complexes.

Garde-fous et couches de sécurité pour l'observabilité LLM

Les déploiements LLM en production nécessitent des couches de sécurité qui filtrent, surveillent et bloquent en temps réel les entrées et sorties nuisibles. Du point de vue des opérations LLM (LLMOps), l'observabilité de ces systèmes de protection est essentielle pour garantir la sécurité et la conformité.

Couches de sécurité essentielles :

• Protection des entrées : détection des tentatives d’injection de paquets, des techniques de jailbreak et des contenus malveillants avant traitement.
• Mesures de protection des résultats : prise en compte des hallucinations, masquage des informations personnelles identifiables et filtrage des réponses toxiques
• Application des politiques : Block réponses qui enfreignent les politiques de l'entreprise ou les exigences réglementaires

Une surveillance efficace des garde-fous nécessite le suivi des requêtes bloquées et de leurs causes, la mesure des taux de faux positifs pour protéger l'expérience utilisateur, l'identification des règles fréquemment déclenchées et l'analyse des tendances de sécurité temporelles pour détecter les menaces émergentes.

Outils de garde-corps pour LLMOps :

• Guardrails AI : Validation des sorties basée sur Pydantic avec application de la structure des sorties et conformité au schéma
• Lakera Guard : Protection contre les injections de menaces en temps réel avec détection et classification des menaces
• Rebuff : Système de défense auto-renforçant qui tire des leçons des tentatives d'injection rapide.
• Protection de l'IA : Analyse de sécurité des modèles d'apprentissage automatique avec détection des vulnérabilités tout au long du pipeline de déploiement

Quel outil LLMOps est le mieux adapté à votre entreprise ?

Nous formulons pour l'instant des recommandations relativement générales concernant le choix de ces outils. Nous les préciserons davantage à mesure que nous explorerons plus en détail les plateformes LLMOps et que le marché gagnera en maturité.

Voici quelques étapes que vous devez suivre dans votre processus de sélection :

1. Définissez vos objectifs : définissez clairement vos objectifs commerciaux afin d’établir une base solide pour votre processus de sélection d’outils LLMOps. Par exemple, si votre objectif est d’entraîner un modèle à partir de zéro plutôt que d’affiner un modèle existant, cela aura des conséquences importantes sur votre pile technologique LLMOps.
2. Définir les exigences : Selon votre objectif, certaines exigences deviendront plus cruciales. Par exemple, si vous souhaitez permettre aux utilisateurs métiers d’utiliser des modules linguistiques, vous pouvez exclure tout code de votre liste d’exigences.
3. Établissez une liste restreinte : tenez compte des avis et des commentaires des utilisateurs pour mieux comprendre leur expérience concrète avec différents outils LLMOps. Appuyez-vous sur ces données de marché pour établir une liste restreinte.
4. Comparer les fonctionnalités : Utilisez les versions d’essai gratuites et les démos de différents outils LLMOps pour évaluer leurs fonctionnalités par vous-même.

Qu'est-ce que LLMOps ?

LLMOps signifie « Opérations sur les modèles de langage à grande échelle ». Ce terme désigne les pratiques, les outils et l’infrastructure utilisés pour gérer le cycle de vie des modèles de langage à grande échelle, notamment le réglage fin, le déploiement, la surveillance, l’évaluation, la gouvernance et l’amélioration continue du modèle.

LLMOps n'automatise pas l'intégralité du pipeline d'IA, mais se concentre spécifiquement sur l'opérationnalisation des systèmes basés sur LLM.

Composantes clés de LLMOps :

1. Choix d'un modèle de base : un point de départ détermine les améliorations et les ajustements ultérieurs afin d'adapter les modèles de base à des domaines d'application spécifiques.
2. Gestion des données : La gestion de volumes importants de données devient essentielle au bon fonctionnement du modèle de langage.
3. Modèle de déploiement et de surveillance : garantir un déploiement efficace des modèles de langage et leur surveillance continue assure des performances constantes.
   • Ingénierie des invites : Création de modèles d'invites efficaces pour améliorer les performances du modèle.
   • Surveillance des modèles : suivi continu des résultats des modèles, détection de la dégradation de la précision et correction de la dérive des modèles .
4. Évaluation et analyse comparative : une évaluation rigoureuse des modèles affinés par rapport à des référentiels standardisés permet d’évaluer l’efficacité des modèles de langage.
   • Optimisation du modèle : Adaptation des LLM à des tâches spécifiques et perfectionnement des modèles pour des performances optimales.

En quoi LLMOps diffère-t-il de MLOps ?

LLMOps est une approche spécialisée centrée sur l'utilisation de grands modèles de langage. Parallèlement, MLOps a un champ d'application plus large, englobant divers modèles et techniques d'apprentissage automatique.

En ce sens, les LLMOps sont considérés comme des MLOps pour les LLM. Par conséquent, ces deux approches divergent par leur focalisation spécifique sur les modèles et méthodologies fondamentaux :

Ressources de calcul : NVIDIA L40 vs L40S

L'entraînement et le déploiement de modèles de langage complexes nécessitent une puissance de calcul considérable, souvent basée sur du matériel spécialisé comme les GPU pour traiter efficacement les grands ensembles de données. L'accès à ces ressources est essentiel pour un entraînement et une inférence efficaces des modèles. De plus, la maîtrise des coûts d'inférence grâce à des techniques telles que la compression et la distillation des modèles permet de réduire la consommation de ressources sans dégrader les performances.

Par exemple, les GPU L40 et L40S (référence NVIDIA) partagent la même architecture, mais le L40S prend en charge davantage de SM actifs et offre un débit supérieur, notamment pour les charges de travail d'IA et de modélisation de l'apprentissage. Les deux GPU conviennent à l'apprentissage profond ; le L40S propose une configuration optimisée pour l'entraînement et l'inférence.

Transfert d'apprentissage

Contrairement aux modèles d'apprentissage automatique classiques construits de A à Z, les modèles d'apprentissage automatique (LLM) s'appuient souvent sur un modèle de base, affiné grâce à de nouvelles données afin d'optimiser ses performances pour des domaines spécifiques. Cet affinement permet d'obtenir des résultats de pointe pour des applications particulières tout en utilisant moins de données et de ressources de calcul.

Commentaires humains

Les progrès réalisés dans l'entraînement des grands modèles de langage sont attribués à l'apprentissage par renforcement à partir de retours humains (RLHF). Compte tenu de la nature ouverte des tâches liées aux grands modèles de langage, les contributions des utilisateurs finaux sont essentielles pour évaluer les performances des modèles. L'intégration de cette boucle de rétroaction dans les pipelines LLMOps simplifie l'évaluation et permet de recueillir des données pour l'amélioration future des modèles.

Réglage des hyperparamètres

Alors que l'apprentissage automatique classique se concentre principalement sur le réglage des hyperparamètres pour améliorer la précision, les modèles linéaires à longue portée (LLM) introduisent une dimension supplémentaire en réduisant les coûts d'entraînement et d'inférence. L'ajustement de paramètres tels que la taille des lots et les taux d'apprentissage peut influencer considérablement la vitesse et le coût de l'entraînement. Par conséquent, le suivi et l'optimisation rigoureux du processus de réglage restent essentiels tant pour les modèles d'apprentissage automatique classiques que pour les LLM, même si leurs objectifs diffèrent.

Indicateurs de performance

Les modèles d'apprentissage automatique traditionnels s'appuient sur des métriques bien définies telles que la précision, l'AUC et le score F1, relativement simples à calculer. En revanche, l'évaluation des modèles d'apprentissage automatique nécessite un ensemble de métriques et de systèmes de notation standard distincts, comme le BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) et le ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation), qui requièrent une attention particulière lors de leur mise en œuvre.

Ingénierie rapide

Les modèles qui suivent des instructions peuvent traiter des invites ou des ensembles d'instructions complexes. La conception de ces modèles d'invites est essentielle pour garantir des réponses précises et fiables de la part des modèles de langage. Une ingénierie efficace des invites atténue les risques d'hallucination du modèle, de manipulation des invites, de fuite de données et de failles de sécurité.

Construction de pipelines LLM

Les pipelines LLM enchaînent plusieurs invocations LLM et peuvent interagir avec des systèmes externes tels que des bases de données vectorielles ou des moteurs de recherche web. Ces pipelines permettent aux LLM de gérer des tâches complexes comme les questions-réponses dans une base de connaissances ou la réponse aux requêtes des utilisateurs à partir d'un ensemble de documents. Dans le développement d'applications LLM, l'accent est souvent mis sur la construction et l'optimisation de ces pipelines plutôt que sur la création de nouveaux LLM.

De plus, les grands modèles multimodaux étendent ces capacités en intégrant divers types de données, tels que des images et du texte, améliorant ainsi la flexibilité et l'utilité des pipelines LLM.

Voici un aperçu catégorisé des principaux outils du paysage LLMOps et MLOps :

LLMOPS vs MLOPS : avantages et inconvénients

Pour déterminer la pratique la plus adaptée à votre entreprise, il est important d'examiner les avantages et les inconvénients de chaque technologie. Comparons plus en détail les points forts et les points faibles des approches LLMOps et MLOps :

LLMOPS Pros

1. Développement : LLMOps simplifie le développement grâce à l’utilisation de modèles pré-entraînés, réduisant ainsi la nécessité de créer des modèles à partir de zéro. Toutefois, la préparation des données, leur évaluation et les tests rapides restent des étapes essentielles.
2. Modélisation et déploiement simplifiés : LLMOPS évite les complexités liées à la construction, aux tests et à l’optimisation des modèles, ce qui accélère les cycles de développement. De plus, le déploiement, la surveillance et l’amélioration des modèles sont grandement facilités. Vous pouvez exploiter directement des modèles de langage étendus comme moteur de vos applications d’IA.
3. Flexible et créatif : LLMOPS offre une plus grande liberté créative grâce à la diversité des applications des grands modèles de langage. Ces modèles excellent dans la génération de texte, la synthèse, la traduction, l’analyse des sentiments, la réponse aux questions, et bien plus encore.
4. Modèles de langage avancés : en utilisant des modèles avancés comme GPT-3, Turing-NLG et BERT, LLMOPS vous permet d’exploiter la puissance de milliards ou de billions de paramètres, offrant une génération de texte naturelle et cohérente pour diverses tâches linguistiques.

LLMOPS Cons

1. Limitations et quotas : LLMOPS comporte des contraintes telles que des limites de jetons, des quotas de requêtes, des temps de réponse et une longueur de sortie, affectant sa portée opérationnelle.
2. Intégration complexe et risquée : LLMOPS s’appuyant sur des modèles en version bêta, des bogues et des erreurs peuvent apparaître, introduisant un risque et une imprévisibilité. De plus, l’intégration de grands modèles de langage sous forme d’API exige des compétences techniques et une bonne compréhension. Le développement de scripts et l’utilisation d’outils deviennent alors des composantes essentielles, contribuant à la complexité du système.

Avantages de MLOPS

1. Processus de développement simplifié : MLOPS rationalise l’ensemble du processus de développement de l’IA, de la collecte et du prétraitement des données au déploiement et à la surveillance.
2. Précis et fiable : MLOPS garantit l'intégrité des applications d'IA grâce à une validation des données standardisée, des mesures de sécurité et des pratiques de gouvernance.
3. Évolutif et robuste : MLOPS permet aux applications d'IA de gérer de manière transparente des ensembles de données et des modèles volumineux et complexes, en s'adaptant aux variations de trafic et de charge.
4. Accès à des outils diversifiés : MLOPS donne accès à une gamme d’outils et de plateformes, notamment le cloud computing, le calcul distribué et l’informatique de périphérie, améliorant ainsi les capacités de développement.

MLOPS Cons

1. Complexe à déployer : MLOPS introduit de la complexité, nécessitant du temps et des efforts pour des tâches telles que la collecte de données, le prétraitement, le déploiement et la surveillance.
2. Moins flexible et créatif : MLOps n’est pas intrinsèquement moins flexible, mais son champ d’application est plus large et prend en charge une gamme plus étendue de modèles ML, y compris les LLM.

Lequel choisir ?

Le choix entre MLOps et LLMOps dépend de vos objectifs spécifiques, de votre expérience et de la nature des projets sur lesquels vous travaillez. Voici quelques conseils pour vous aider à prendre une décision éclairée :

1. Comprenez vos objectifs : définissez vos objectifs principaux en vous demandant si vous vous concentrez sur le déploiement efficace de modèles d'apprentissage automatique (MLOps) ou sur le travail avec de grands modèles de langage comme GPT-3 (LLMOps).

2. Exigences du projet : Tenez compte de la nature de vos projets en déterminant s’ils portent principalement sur des tâches liées au texte et au langage ou sur un éventail plus large de modèles d’apprentissage automatique. Si votre projet repose fortement sur le traitement et la compréhension du langage naturel, LLMOps est plus pertinent.

3. Ressources et infrastructure : Réfléchissez aux ressources et à l’infrastructure dont vous disposez. Le MLOps peut impliquer la mise en place d’une infrastructure pour le déploiement et la surveillance des modèles. Le LLMOps peut nécessiter d’importantes ressources de calcul en raison des besoins de calcul des grands modèles de langage.

4. Évaluez l'expertise et la composition de votre équipe en déterminant si votre expertise réside dans l'apprentissage automatique, le développement logiciel, ou les deux. Disposez-vous de spécialistes en apprentissage automatique, en DevOps, ou les deux ? Le MLOps requiert la collaboration de data scientists, d'ingénieurs logiciels et de professionnels DevOps pour déployer et gérer des modèles d'apprentissage automatique. Le LLMOps concerne le déploiement, l'optimisation et la maintenance de modèles de langage complexes au sein de systèmes logiciels réels.

5. Secteur et cas d'usage : Analysez votre secteur d'activité et les cas d'usage spécifiques que vous visez. Certains secteurs privilégient nettement une approche plutôt qu'une autre. Le LLMOps pourrait être plus pertinent dans des secteurs comme la création de contenu, les chatbots et les assistants virtuels.

6. Approche hybride : N’oubliez pas qu’il n’existe pas de distinction stricte entre MLOps et LLMOps. Certains projets peuvent nécessiter une combinaison des deux systèmes.

Méthodologie de référence

Nous avons comparé les temps d'entraînement et d'évaluation d'un modèle de classification des sentiments basé sur DistilBERT dans trois environnements : une configuration manuelle (CPU uniquement), TrueFoundry et Amazon SageMaker. Afin de garantir la cohérence des résultats, nous avons utilisé le même code source, le même modèle pré-entraîné (distilbert-base-uncased) et les 5 000 premiers échantillons du jeu de données Amazon Reviews pour tous les tests.

Les données ont été filtrées pour ne retenir que les notes de 1 à 5, puis réorganisées en cinq classes (0 à 4) et divisées en deux ensembles stratifiés : un ensemble d’entraînement et un ensemble de validation (80/20). La tokenisation a été effectuée avec une longueur de séquence maximale fixe de 128.

Le modèle a été entraîné pendant une époque avec des tailles de lot identiques (16 pour l'entraînement, 32 pour l'évaluation). TrueFoundry et SageMaker utilisaient le même type d'instance GPU, tandis que la configuration manuelle a été intentionnellement exécutée sur un processeur afin de refléter un environnement local ou non spécialisé typique.

Cette configuration met en évidence non seulement les optimisations au niveau de la plateforme offertes par les outils LLMOps modernes, mais aussi les gains de performance substantiels obtenus grâce à un accès GPU transparent. Le test de performance illustre comment l'utilisation de plateformes gérées telles que TrueFoundry et SageMaker peut réduire les temps d'entraînement et d'évaluation par rapport à l'exécution manuelle du même code sur un CPU, notamment dans des scénarios réels où les ressources sont limitées.

FAQ

Liens de référence

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

Analyste principal

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Cem est analyste principal chez AIMultiple depuis 2017. AIMultiple informe chaque mois des centaines de milliers d'entreprises (selon similarWeb), dont 55 % des entreprises du classement Fortune 500. Les travaux de Cem ont été cités par des publications internationales de premier plan telles que Business Insider, Forbes et le Washington Post, ainsi que par des entreprises mondiales comme Deloitte et HPE, des ONG comme le Forum économique mondial et des organisations supranationales comme la Commission européenne. Vous trouverez d'autres entreprises et ressources réputées ayant fait référence à AIMultiple. Tout au long de sa carrière, Cem a exercé les fonctions de consultant, d'acheteur et d'entrepreneur dans le secteur des technologies. Il a conseillé des entreprises sur leurs décisions technologiques chez McKinsey & Company et Altman Solon pendant plus de dix ans. Il a également publié un rapport McKinsey sur la numérisation. Il a dirigé la stratégie technologique et les achats d'un opérateur télécom, sous la responsabilité directe du PDG. Il a également piloté la croissance commerciale de la société de deep tech Hypatos, qui a atteint un chiffre d'affaires annuel récurrent à sept chiffres et une valorisation à neuf chiffres en seulement deux ans. Les travaux de Cem chez Hypatos ont été présentés dans des publications technologiques de référence telles que TechCrunch et Business Insider. Cem intervient régulièrement lors de conférences internationales sur les technologies. Diplômé en génie informatique de l'université de Bogazici, il est également titulaire d'un MBA de la Columbia Business School.

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