I migliori strumenti LLMOps e un confronto con gli MLOPs

La rapida adozione di modelli linguistici di grandi dimensioni ha superato lo sviluppo di framework operativi necessari per gestirli in modo efficiente. Le aziende si trovano sempre più spesso a dover affrontare costi di sviluppo elevati, pipeline complesse e una visibilità limitata sulle prestazioni dei modelli.

Abbiamo esaminato i principali strumenti LLMOps, le loro funzionalità principali, i modelli di prezzo e le differenze tra loro per individuare la soluzione più adatta a diversi casi d'uso.

Confronto tra strumenti LLMOps

Ordinati in base al numero di stelle su GitHub per gli strumenti LLMOps. Consulta la tabella comparativa estesa degli strumenti LLMops e MLOps riportata di seguito per un conteggio dettagliato delle stelle.

Di seguito viene fornita una ripartizione dettagliata di ciascuna metrica:

• Valutazione: Alcuni strumenti LLMOps includono funzionalità integrate per valutare gli output del modello rispetto a criteri specifici del compito, mentre altri si affidano a framework esterni per analisi più personalizzate o approfondite.
• Monitoraggio dei costi: l'analisi dettagliata dei costi e il monitoraggio delle risorse utilizzate durante l'addestramento e l'inferenza sono supportati direttamente dagli strumenti o realizzati tramite integrazioni.
• Ottimizzazione: alcuni strumenti LLMOps eseguono autonomamente l'ottimizzazione di modelli linguistici di grandi dimensioni, mentre altri si concentrano sulla gestione o sull'orchestrazione del processo di ottimizzazione.
• Progettazione dei prompt: la progettazione e l'ottimizzazione dei prompt vengono gestite direttamente da alcuni strumenti, ma la maggior parte fornisce un'infrastruttura di supporto anziché eseguirle autonomamente.
• Costruzione di pipeline: alcuni strumenti automatizzano i flussi di lavoro LLM end-to-end, inclusi la preparazione dei dati, la formazione e la valutazione. Altri, invece, consentono la creazione di pipeline tramite integrazioni.
• BLU / ROSSO: BLU e ROSSO sono metriche di valutazione linguistica comuni utilizzate per valutare la qualità del testo; alcuni strumenti le supportano nativamente, mentre altri si affidano a librerie esterne.
• Archiviazione e gestione delle versioni dei dati: l'archiviazione sicura e il tracciamento delle versioni dei dati di addestramento sono gestiti direttamente da alcuni strumenti, mentre altri si integrano con soluzioni di archiviazione e gestione delle versioni di terze parti.

Che cosa sono le piattaforme LLMOps?

Le piattaforme LLMOps supportano il ciclo di vita degli LLM consentendo:

• Ritocchi
• Versione
• Implementazione
• Monitoraggio
• Gestione dei prompt e degli esperimenti

Le piattaforme LLMOps differiscono nell'approccio:

• Piattaforme no-code /low-code: facili da usare ma meno flessibili.
• Piattaforme orientate al codice /all'ingegneria: richiedono competenze tecniche ma offrono una maggiore personalizzazione.

Gli strumenti LLMOps possono essere raggruppati in tre categorie principali:

1. Piattaforme MLOps che si estendono a LLMOps

Alcune piattaforme di Machine Learning Operations (MLOps) includono toolkit specializzati, pensati appositamente per operazioni su modelli linguistici di grandi dimensioni (LLMOps).

MLOps è la disciplina focalizzata sull'orchestrazione dell'intero ciclo di vita dell'apprendimento automatico, dallo sviluppo alla distribuzione e alla manutenzione. Poiché anche i modelli di apprendimento automatico (LLM) sono modelli di apprendimento automatico, i fornitori di MLOps si stanno naturalmente espandendo in questo ambito.

Pesi e distorsioni

Weights & Biases (W&B) è una piattaforma MLOps che si è espansa in LLMOps tramite W&B Weave. Inizialmente focalizzata sul tracciamento degli esperimenti e sul monitoraggio dei modelli per l'apprendimento automatico tradizionale, W&B ha aggiunto funzionalità LLM quando questi modelli sono diventati centrali nello sviluppo dell'intelligenza artificiale.

W&B Weave offre osservabilità LLM con tracciamento automatico, versioning immediato, framework di valutazione con scorer integrati e visualizzazione del flusso di lavoro multi-agente. La piattaforma tiene traccia dei costi e della latenza a livello individuale e aggregato, aiutando i team a identificare query onerose e colli di bottiglia nelle prestazioni. Per pipeline complesse con più agenti o chiamate di strumenti, W&B Weave crea alberi di tracciamento annidati che mostrano il flusso di esecuzione completo, consentendo il debug di flussi di lavoro a più fasi e l'ottimizzazione di ogni componente.

W&B consente ai team di utilizzare la stessa piattaforma per la messa a punto di LLM (W&B Experiments e Sweeps), la gestione delle versioni di dati e modelli (W&B Artifacts) e il monitoraggio delle applicazioni di produzione (W&B Weave).

Figura 1: Dashboard delle tracce di pesi e bias.

Cometa

Comet è una piattaforma per il tracciamento degli esperimenti e l'osservabilità dei modelli. Supporta inoltre il tracciamento degli esperimenti LLM, il versioning dei prompt e la valutazione LLM, risultando adatta ai team che sviluppano e ottimizzano applicazioni LLM.

Valohai

Valohai è una piattaforma MLOps che supporta pipeline riproducibili per l'elaborazione, l'addestramento e la distribuzione dei dati. Recentemente ha aggiunto funzionalità compatibili con LLMOps, come il tracciamento dei metadati, il versioning degli artefatti e l'orchestrazione dell'addestramento su larga scala.

Figura 2: Archivio di conoscenze Valohai. ¹

TrueFoundry

TrueFoundry è una piattaforma ML/LLM completa che semplifica l'implementazione, la messa a punto e il monitoraggio dei modelli. Offre un'infrastruttura ottimizzata per GPU, un registro dei modelli, una gestione dei prompt e una governance di livello enterprise.

Zen ML

ZenML offre un framework di pipeline pronto per la produzione per MLOps e LLMOps. Consente agli utenti di creare pipeline riproducibili, connettere orchestratori (Airflow, Kubeflow) e integrare flussi di lavoro LLM come RAG, fine-tuning e valutazione.

2. Piattaforme di dati, cloud e infrastrutture che offrono LLMOps

Le piattaforme dati, cloud e infrastrutturali offrono sempre più spesso funzionalità LLMOps che consentono agli utenti di sfruttare i propri dati per costruire e perfezionare i modelli di longevità (LLM).

Ad esempio, Databricks fornisce servizi di training, fine-tuning e hosting di modelli LLM (ampliati in seguito all'acquisizione di MosaicML).

I leader del cloud Amazon , Azure e Google hanno tutti lanciato la loro offerta LLMOps, che consente agli utenti di implementare modelli di diversi fornitori.

3. Framework e piattaforme incentrati sui Master in Leverage (LLM)

Questa categoria comprende strumenti focalizzati esclusivamente sull'ottimizzazione e la gestione delle operazioni LLM. Ecco una descrizione dettagliata degli strumenti e delle loro principali funzioni LLMOps:

Lago profondo

Deep Lake offre un data lake progettato per l'intelligenza artificiale, con funzionalità di archiviazione, versioning e un database vettoriale. Supporta flussi di lavoro per la creazione, l'ispezione e il recupero di dataset LLM, integrandosi perfettamente con PyTorch e TensorFlow.

Figura 3: L'immagine mostra il ruolo di Deep Lake in un'architettura MLOps ²

Deepset AI

Haystack di Deepset è un framework RAG e di ricerca che consente alle aziende di creare applicazioni basate su LLM combinando archivi di documenti, sistemi di recupero e modelli linguistici di grandi dimensioni. Supporta pipeline RAG multimodali, valutazione dei modelli e implementazione in produzione.

Lamini AI

Lamini offre una piattaforma per la creazione di LLM personalizzati, supportando sia la messa a punto completa che quella semplificata. È pensata per le aziende che necessitano di LLM specifici per un determinato settore e fornisce API e SDK per l'integrazione dei dati aziendali.

Nemo di NVIDIA

NeMo è un framework per la creazione, l'addestramento e la personalizzazione di modelli di base, inclusi gli LLM. Fornisce componenti per il fine-tuning supervisionato, l'ottimizzazione delle istruzioni, RAG, la valutazione del modello e l'implementazione su GPU NVIDIA.

Figura 4: Architettura del framework NeMo. ³

Intelligenza artificiale per lo snorkeling

Snorkel AI offre una piattaforma di sviluppo incentrata sui dati per l'etichettatura e la gestione programmatica dei dati di addestramento. Ora si estende alla personalizzazione dei modelli di base, consentendo alle organizzazioni di adattare i modelli di apprendimento basati su logica (LLM) con set di dati di alta qualità etichettati automaticamente.

Titano ML

TitanML si concentra sull'inferenza LLM efficiente. Il suo Titan Takeoff Server aiuta i team a eseguire LLM on-premise con prestazioni ottimizzate, requisiti GPU ridotti e latenza migliorata. Offre inoltre funzionalità di quantizzazione e compressione.

Tecnologie di supporto LLMOps

LLM

Alcuni fornitori di LLM , come OpenAI, Anthropic e Google, offrono funzionalità parziali del ciclo di vita LLM (ad esempio, ottimizzazione su modelli selezionati, dashboard di monitoraggio e strumenti di valutazione).

Nota: i fornitori di LLM offrono strumenti per la messa a punto e l'integrazione, ma non sono piattaforme LLMOps complete. Le piattaforme LLMOps in genere richiedono componenti aggiuntivi come monitoraggio, governance, tracciabilità, sistemi di valutazione e gestione della pipeline.

Framework di integrazione

Questi strumenti sono progettati per facilitare lo sviluppo di applicazioni LLM , come analizzatori di documenti e codice , chatbot , ecc.

Database vettoriali (VD)

I VD (Virtual Data) memorizzano rappresentazioni vettoriali ad alta dimensionalità generate da testo , immagini o altri dati. Non memorizzano record grezzi e sensibili come i risultati di esami medici; piuttosto, indicizzano le rappresentazioni vettoriali per consentire la ricerca e il recupero semantico.

Strumenti di messa a punto

Gli strumenti di fine-tuning sono framework o piattaforme per la messa a punto di modelli pre-addestrati. Questi strumenti forniscono un flusso di lavoro semplificato per modificare, riaddestrare e ottimizzare modelli pre-addestrati per l'elaborazione del linguaggio naturale, la visione artificiale e altre attività.

Tra le librerie utilizzate per il fine-tuning figurano Hugging Face Transformers, framework basati su PEFT/LoRA e motori di addestramento come DeepSpeed o Megatron-LM. PyTorch e TensorFlow sono framework di deep learning di uso generale, piuttosto che strumenti di fine-tuning.

Strumenti RLHF

RLHF, acronimo di reinforcement learning from human feedback (apprendimento per rinforzo dal feedback umano) , consente ai sistemi di intelligenza artificiale di perfezionare le proprie decisioni integrando la guida umana.

Nell'apprendimento per rinforzo, un agente migliora il proprio comportamento attraverso tentativi ed errori, guidato dal feedback proveniente dall'ambiente sotto forma di ricompense o punizioni.

Al contrario, RLHF contribuisce a migliorare il comportamento del modello integrando i dati sulle preferenze umane nel ciclo di addestramento. Non sostituisce l'etichettatura su larga scala, ma si basa su dati di confronto generati dall'uomo. RLHF favorisce l'allineamento, la sicurezza, il miglioramento della qualità e una maggiore aderenza all'intento dell'utente.

Strumenti di test LLM

Gli strumenti di test per i modelli linguistici basati sul linguaggio (LLM) valutano tali modelli analizzando le loro prestazioni, capacità e potenziali distorsioni in diverse attività e applicazioni legate al linguaggio, come la comprensione e la generazione del linguaggio naturale. Gli strumenti di test possono includere:

• Framework di test
• Set di dati di riferimento
• Metriche di valutazione.

Monitoraggio e osservabilità di LLM

Gli strumenti di monitoraggio e osservabilità LLM garantiscono il corretto funzionamento, la sicurezza degli utenti e la protezione del marchio. Il monitoraggio LLM comprende attività quali:

1. Monitoraggio funzionale : tenere traccia di fattori quali tempo di risposta, utilizzo dei token, numero di richieste, costi e tassi di errore.
2. Monitoraggio dei prompt : verifica degli input e dei prompt dell'utente per valutare il contenuto tossico nelle risposte, misurare le distanze di incorporamento e identificare le iniezioni di prompt dannose.
3. Monitoraggio delle risposte: Analisi per individuare comportamenti allucinatori , divergenze tematiche, tono e sentimento nelle risposte.

Confronto: TrueFoundry vs Amazon SageMaker vs Manuale (senza strumenti LLMOps)

Abbiamo confrontato le prestazioni di TrueFoundry, Amazon SageMaker e di una configurazione manuale per valutare i vantaggi concreti degli strumenti LLMOps. Utilizzando lo stesso modello, set di dati e hardware, abbiamo misurato i tempi di addestramento e di valutazione.

Entrambe le piattaforme hanno ridotto i tempi di addestramento da 2.572 secondi a meno di 570 e quelli di valutazione da 174 secondi a circa 40. Sebbene SageMaker sia risultato leggermente più veloce durante l'addestramento e TrueFoundry leggermente più veloce durante la valutazione, la differenza complessiva è stata trascurabile; entrambe hanno offerto miglioramenti significativi rispetto alla configurazione manuale.

Consulta la nostra metodologia .

La scelta dell'infrastruttura più adatta per LLMOps dipende non solo dalla velocità, ma anche dai costi, dall'automazione e dalla qualità dell'integrazione. SageMaker offre una profonda integrazione con AWS, TrueFoundry garantisce implementazioni rapide con un'elevata efficienza in termini di costi, mentre le configurazioni manuali sono flessibili ma solitamente più lente.

Osservabilità del flusso di lavoro agentico in LLMOps

Le applicazioni LLM non si limitano più a semplici cicli di richiesta-risposta. Nei flussi di lavoro agentici, un LLM può richiamare più strumenti, prendere decisioni autonome e completare attività a più fasi in modo indipendente. Ciò crea nuove sfide di osservabilità per i team LLMOps:

Principali sfide:

• Tracciamento delle chiamate agli strumenti: monitoraggio dei parametri di input/output, della durata e dello stato di successo di ogni invocazione dello strumento.
• Registrazione dei punti decisionali: Registrazione del motivo per cui l'agente ha scelto uno strumento specifico in ciascun punto decisionale.
• Rilevamento dei cicli: identificazione e terminazione automatica degli agenti bloccati in cicli infiniti
• Attribuzione dei costi a più fasi: comprendere quale fase ha consumato quanti token in un flusso di lavoro a 10 fasi.

Le piattaforme LLMOps affrontano queste sfide fornendo un tracciamento end-to-end che cattura ogni invocazione degli strumenti, visualizza gli alberi decisionali degli agenti e segnala automaticamente anomalie come cicli infiniti o picchi di latenza imprevisti.

Queste piattaforme consentono inoltre una scomposizione dettagliata dei costi per ogni fase, aiutando le organizzazioni a ottimizzare sia le prestazioni che la spesa lungo complessi flussi di agenti.

Guardrail e strati di sicurezza per l'osservabilità LLM

Le implementazioni LLM in produzione richiedono livelli di sicurezza che filtrino, monitorino e blocchino input e output dannosi in tempo reale. Dal punto di vista di LLMOps, l'osservabilità di questi sistemi di protezione è fondamentale per garantire la sicurezza e la conformità:

Strati di sicurezza fondamentali:

• Misure di protezione dell'input: Rilevamento di tentativi di iniezione di prompt, tecniche di jailbreak e contenuti dannosi prima dell'elaborazione
• Misure di protezione dell'output: Valutazione delle allucinazioni, mascheramento delle informazioni personali identificabili (PII) e filtraggio delle risposte tossiche.
• Applicazione delle politiche: Block risposte che violano le politiche aziendali o i requisiti normativi

Un monitoraggio efficace delle misure di sicurezza richiede il tracciamento delle richieste bloccate e delle relative cause, la misurazione dei tassi di falsi positivi per tutelare l'esperienza utente, l'identificazione delle regole attivate più frequentemente e l'analisi delle tendenze di sicurezza nel tempo per rilevare le minacce emergenti.

Strumenti di protezione per LLMOps :

• Guardrails AI : validazione dell'output basata su Pydantic con applicazione strutturata dell'output e conformità allo schema
• Lakera Guard : protezione in tempo reale contro le iniezioni improvvise con rilevamento e classificazione delle minacce.
• Rimbalzo : sistema di difesa auto-indurente che apprende dai tentativi di iniezioni rapide
• Protect AI : scansione della sicurezza dei modelli di machine learning con rilevamento delle vulnerabilità lungo l'intera pipeline di distribuzione.

Quale strumento LLMOps è la scelta migliore per la tua azienda?

Al momento forniamo raccomandazioni relativamente generiche sulla scelta di questi strumenti. Le renderemo più specifiche man mano che analizzeremo più nel dettaglio le piattaforme LLMOps e con la maturazione del mercato.

Ecco alcuni passaggi che devi completare nel processo di selezione:

1. Definisci gli obiettivi: delinea chiaramente i tuoi obiettivi aziendali per stabilire una solida base per il processo di selezione degli strumenti LLMOps. Ad esempio, se il tuo obiettivo è addestrare un modello da zero anziché perfezionarne uno esistente, ciò avrà implicazioni significative per la tua suite di strumenti LLMOps.
2. Definisci i requisiti: in base al tuo obiettivo, i requisiti specifici diventeranno più critici. Ad esempio, se il tuo scopo è consentire agli utenti aziendali di utilizzare i LLM, potresti non voler includere alcun codice nell'elenco dei requisiti.
3. Prepara una lista ristretta : considera le recensioni e i feedback degli utenti per ottenere informazioni sulle esperienze reali con i diversi strumenti LLMOps. Utilizza questi dati di mercato per preparare una lista ristretta.
4. Confronta le funzionalità: utilizza le versioni di prova e le demo gratuite di vari strumenti LLMOps per valutarne le caratteristiche in prima persona.

Che cos'è LLMops?

LLMOps è l'acronimo di Large Language Model Operations (Operazioni su modelli linguistici di grandi dimensioni). Si riferisce alle pratiche, agli strumenti e all'infrastruttura utilizzati per gestire il ciclo di vita dei modelli linguistici di grandi dimensioni, come la messa a punto, l'implementazione, il monitoraggio, la valutazione, la governance e il miglioramento continuo del modello.

LLMOps non automatizza l'intera pipeline di intelligenza artificiale, ma si concentra specificamente sulla messa in opera di sistemi basati su LLM.

Componenti chiave di LLMOps:

1. Selezione di un modello di base: un punto di partenza determina i successivi perfezionamenti e le messe a punto necessarie affinché i modelli di base si adattino a specifici domini applicativi.
2. Gestione dei dati: la gestione di grandi volumi di dati diventa fondamentale per il corretto funzionamento dei modelli linguistici.
3. Modello di implementazione e monitoraggio: garantire l'implementazione efficiente dei modelli linguistici e il loro monitoraggio continuo assicura prestazioni costanti.
   • Ingegneria dei prompt: creazione di modelli di prompt efficaci per migliorare le prestazioni del modello.
   • Monitoraggio del modello: tracciamento continuo dei risultati del modello, rilevamento del degrado dell'accuratezza e gestione della deriva del modello .
4. Valutazione e benchmarking: una valutazione rigorosa dei modelli perfezionati rispetto a parametri di riferimento standardizzati aiuta a misurare l'efficacia dei modelli linguistici.
   • Messa a punto del modello: messa a punto dei modelli lineari lineari (LLM) per compiti specifici e perfezionamento dei modelli per ottenere prestazioni ottimali.

In che cosa si differenzia LLMops da MLOps?

LLMOps è specializzato e incentrato sull'utilizzo di modelli linguistici di grandi dimensioni. Allo stesso tempo, MLOps ha una portata più ampia che comprende vari modelli e tecniche di apprendimento automatico.

In questo senso, le LLMOps sono note come MLOps per i modelli lineari lineari (LLM). Pertanto, le due si differenziano per la loro specifica attenzione ai modelli e alle metodologie fondamentali:

Risorse computazionali: NVIDIA L40 vs L40S

L'addestramento e l'implementazione di modelli linguistici di grandi dimensioni richiedono una notevole potenza di calcolo, spesso basata su hardware specializzato come le GPU per gestire in modo efficiente grandi insiemi di dati. L'accesso a queste risorse è essenziale per un addestramento e un'inferenza del modello efficaci. Inoltre, la gestione dei costi di inferenza attraverso tecniche come la compressione e la distillazione del modello contribuisce a ridurre il consumo di risorse senza compromettere le prestazioni.

Ad esempio, le GPU NVIDIA L40 e L40S condividono la stessa architettura, ma la L40S consente un numero maggiore di SM attivi e offre una velocità di elaborazione superiore, soprattutto per i carichi di lavoro di intelligenza artificiale e LLM. Entrambe le GPU sono adatte al deep learning; la L40S offre una configurazione ottimizzata per le prestazioni in fase di training e inferenza.

Trasferimento dell'apprendimento

A differenza dei modelli di apprendimento automatico convenzionali, costruiti da zero, i modelli lineari basati su dati (LLM) spesso partono da un modello di base, che viene poi perfezionato con nuovi dati per ottimizzare le prestazioni in ambiti specifici. Questa messa a punto consente di ottenere risultati all'avanguardia per determinate applicazioni, utilizzando al contempo meno dati e risorse computazionali.

feedback umano

I progressi nell'addestramento di modelli linguistici di grandi dimensioni sono attribuiti all'apprendimento per rinforzo basato sul feedback umano (RLHF). Data la natura aperta dei compiti dei modelli linguistici di grandi dimensioni, il contributo umano degli utenti finali riveste un valore considerevole per la valutazione delle prestazioni del modello. L'integrazione di questo ciclo di feedback all'interno delle pipeline LLMOps semplifica la valutazione e raccoglie dati per il futuro perfezionamento del modello.

Regolazione degli iperparametri

Mentre l'apprendimento automatico convenzionale si concentra principalmente sulla messa a punto degli iperparametri per migliorare la precisione, i modelli lineari lineari (LLM) introducono una dimensione aggiuntiva riducendo i costi di addestramento e inferenza. La regolazione di parametri come la dimensione del batch e il tasso di apprendimento può influenzare sostanzialmente la velocità e il costo dell'addestramento. Di conseguenza, un meticoloso monitoraggio e ottimizzazione del processo di messa a punto rimangono pertinenti sia per i modelli di apprendimento automatico classici che per gli LLM, seppur con priorità diverse.

metriche di prestazione

I modelli di apprendimento automatico tradizionali si basano su metriche ben definite come accuratezza, AUC e punteggio F1, che sono relativamente semplici da calcolare. Al contrario, la valutazione dei modelli di apprendimento basati su grafi (LLM) implica una serie di metriche standard e sistemi di punteggio distinti, come il BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) e il ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation), che richiedono un'attenzione specifica durante l'implementazione.

Ingegneria rapida

I modelli che seguono le istruzioni possono gestire prompt o set di istruzioni complessi. La creazione di questi modelli di prompt è fondamentale per garantire risposte accurate e affidabili dai modelli LLM. Un'efficace progettazione dei prompt riduce i rischi di allucinazioni del modello, manipolazione dei prompt, fuga di dati e vulnerabilità di sicurezza.

Costruzione di condotte LLM

Le pipeline LLM concatenano più invocazioni LLM e possono interfacciarsi con sistemi esterni come database vettoriali o motori di ricerca web. Queste pipeline consentono agli LLM di affrontare compiti complessi come domande e risposte in una knowledge base o rispondere alle query degli utenti sulla base di un insieme di documenti. Nello sviluppo di applicazioni LLM, l'attenzione si sposta spesso sulla costruzione e l'ottimizzazione di queste pipeline piuttosto che sulla creazione di nuovi LLM.

Inoltre, i modelli multimodali di grandi dimensioni estendono queste capacità incorporando diversi tipi di dati, come immagini e testo, migliorando la flessibilità e l'utilità delle pipeline LLM.

Ecco una panoramica categorizzata degli strumenti chiave nell'ambito di LLMOps e MLOps:

LLMOPS vs MLOPS: Pro e Contro

Nel decidere quale sia la soluzione migliore per la tua azienda, è importante considerare i vantaggi e gli svantaggi di ciascuna tecnologia. Analizziamo più nel dettaglio i pro e i contro di LLMOps e MLOPs per confrontarli meglio:

LLMOPS Pros

1. Sviluppo: LLMOps può semplificare lo sviluppo utilizzando modelli pre-addestrati, riducendo la necessità di costruire modelli da zero. Tuttavia, la preparazione dei dati, la valutazione e i test tempestivi rivestono ancora un ruolo significativo.
2. Facile da modellare e implementare: LLMOPS aggira le complessità della costruzione, del test e della messa a punto dei modelli, consentendo cicli di sviluppo più rapidi. Inoltre, l'implementazione, il monitoraggio e il miglioramento dei modelli sono semplificati. È possibile sfruttare direttamente modelli linguistici avanzati come motore per le proprie applicazioni di intelligenza artificiale.
3. Flessibile e creativo: LLMOPS offre una maggiore libertà creativa grazie alle diverse applicazioni dei suoi ampi modelli linguistici. Questi modelli eccellono nella generazione di testi, nella sintesi, nella traduzione, nell'analisi del sentiment, nella risposta a domande e in molto altro ancora.
4. Modelli linguistici avanzati: grazie all'utilizzo di modelli avanzati come GPT-3, Turing-NLG e BERT, LLMOPS consente di sfruttare la potenza di miliardi o trilioni di parametri, offrendo una generazione di testo naturale e coerente per diverse attività linguistiche.

Svantaggi di LLMOPS

1. Limitazioni e quote: LLMOPS presenta delle limitazioni, come limiti di token, quote di richieste, tempi di risposta e lunghezza dell'output, che ne influenzano l'ambito operativo.
2. Integrazione rischiosa e complessa: poiché LLMOPS si basa su modelli in fase beta, potrebbero emergere bug ed errori, introducendo un elemento di rischio e imprevedibilità. Inoltre, l'integrazione di modelli linguistici di grandi dimensioni come API richiede competenze e conoscenze tecniche. Lo scripting e l'utilizzo di strumenti diventano componenti integranti, aumentando la complessità.

MLOPS Pros

1. Processo di sviluppo semplificato: MLOPS semplifica l'intero processo di sviluppo dell'IA, dalla raccolta e preelaborazione dei dati fino alla distribuzione e al monitoraggio.
2. Preciso e affidabile: MLOPS garantisce l'integrità delle applicazioni di intelligenza artificiale attraverso la convalida standardizzata dei dati, misure di sicurezza e pratiche di governance.
3. Scalabile e robusto: MLOPS consente alle applicazioni di intelligenza artificiale di gestire senza problemi set di dati e modelli complessi e di grandi dimensioni, adattandosi al traffico e alle esigenze di carico.
4. Accesso a diversi strumenti: MLOPS offre accesso a una vasta gamma di strumenti e piattaforme, tra cui cloud computing, computing distribuito e edge computing, potenziando le capacità di sviluppo.

Svantaggi di MLOPS

1. Complesso da implementare: MLOPS introduce complessità, richiedendo tempo e impegno in attività quali la raccolta dei dati, la preelaborazione, l'implementazione e il monitoraggio.
2. Meno flessibile e creativo: MLOps non è intrinsecamente meno flessibile, ma il suo ambito è più ampio e supporta una gamma più ampia di modelli di apprendimento automatico, inclusi i modelli lineari logici (LLM).

Quale scegliere?

La scelta tra MLOps e LLMOps dipende dai tuoi obiettivi specifici, dal tuo background e dalla natura dei progetti su cui stai lavorando. Ecco alcune indicazioni per aiutarti a prendere una decisione consapevole:

1. Comprendi i tuoi obiettivi: definisci i tuoi obiettivi principali chiedendoti se ti concentri sull'implementazione efficiente di modelli di apprendimento automatico (MLOps) o sul lavoro con modelli linguistici di grandi dimensioni come GPT-3 (LLMOps).

2. Requisiti del progetto: Valuta la natura dei tuoi progetti verificando se ti occupi principalmente di attività legate al testo e al linguaggio o di una gamma più ampia di modelli di apprendimento automatico. Se il tuo progetto si basa in larga misura sull'elaborazione e la comprensione del linguaggio naturale, LLMOps è più appropriato.

3. Risorse e infrastrutture: Considera le risorse e le infrastrutture a cui hai accesso. Le MLOps possono comportare la configurazione di infrastrutture per la distribuzione e il monitoraggio dei modelli. Le LLMOps possono richiedere risorse di calcolo significative a causa delle esigenze computazionali dei modelli linguistici di grandi dimensioni.

4. Valuta le competenze e la composizione del team determinando se la tua competenza risiede nell'apprendimento automatico, nello sviluppo software o in entrambi. Hai specialisti in apprendimento automatico, DevOps o in entrambi? L'MLOps richiede la collaborazione tra data scientist, ingegneri del software e professionisti DevOps per implementare e gestire modelli di apprendimento automatico. Il LLMOps si occupa dell'implementazione, della messa a punto e della manutenzione di modelli linguistici di grandi dimensioni come parte di sistemi software reali.

5. Settore e casi d'uso: Analizza il settore in cui operi e i casi d'uso specifici che intendi affrontare. Alcuni settori potrebbero privilegiare nettamente un approccio rispetto all'altro. LLMOps potrebbe essere più rilevante in settori come la generazione di contenuti, i chatbot e gli assistenti virtuali.

6. Approccio ibrido: Ricorda che non esiste una netta distinzione tra MLOps e LLMOps. Alcuni progetti potrebbero richiedere una combinazione di entrambi i sistemi.

Metodologia di benchmarking

Abbiamo confrontato i tempi di addestramento e valutazione di un modello di classificazione del sentiment basato su DistilBERT in tre ambienti: una configurazione manuale (solo CPU), TrueFoundry e Amazon SageMaker. Per garantire la coerenza, abbiamo utilizzato lo stesso codice sorgente, lo stesso modello pre-addestrato (distilbert-base-uncased) e i primi 5.000 campioni del dataset Amazon Reviews in tutte le esecuzioni.

Il dataset è stato filtrato per includere valutazioni da 1 a 5, rinominato in cinque classi (0-4) e suddiviso in set di training e validazione stratificati 80/20. La tokenizzazione è stata eseguita con una lunghezza massima fissa della sequenza di 128.

Il modello è stato addestrato per un'epoca utilizzando dimensioni di batch identiche (16 per l'addestramento, 32 per la valutazione). Sia TrueFoundry che SageMaker hanno utilizzato lo stesso tipo di istanza GPU, mentre la configurazione manuale è stata intenzionalmente eseguita su CPU per rispecchiare un tipico ambiente locale o non specializzato.

Questa configurazione evidenzia non solo le ottimizzazioni a livello di piattaforma offerte dai moderni strumenti LLMOps, ma anche i notevoli miglioramenti prestazionali derivanti dall'accesso trasparente alla GPU. Il benchmark illustra come l'utilizzo di piattaforme gestite come TrueFoundry e SageMaker possa ridurre i tempi di addestramento e valutazione rispetto all'esecuzione manuale dello stesso codice su una CPU, soprattutto in scenari reali con risorse limitate.

FAQ

Collegamenti di riferimento

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 principale

Segui

Cem è analista principale presso AIMultiple dal 2017. AIMultiple fornisce informazioni a centinaia di migliaia di aziende (secondo SimilarWeb), tra cui il 55% delle aziende Fortune 500, ogni mese. Il lavoro di Cem è stato citato da importanti pubblicazioni globali come Business Insider, Forbes, Washington Post, società globali come Deloitte e HPE, ONG come il World Economic Forum e organizzazioni sovranazionali come la Commissione Europea. È possibile consultare l'elenco di altre aziende e risorse autorevoli che hanno citato AIMultiple. Nel corso della sua carriera, Cem ha lavorato come consulente tecnologico, responsabile acquisti tecnologici e imprenditore nel settore tecnologico. Ha fornito consulenza alle aziende sulle loro decisioni tecnologiche presso McKinsey & Company e Altman Solon per oltre un decennio. Ha anche pubblicato un report di McKinsey sulla digitalizzazione. Ha guidato la strategia tecnologica e gli acquisti di un'azienda di telecomunicazioni, riportando direttamente al CEO. Ha inoltre guidato la crescita commerciale dell'azienda deep tech Hypatos, che ha raggiunto un fatturato annuo ricorrente a 7 cifre e una valutazione a 9 cifre partendo da zero in soli 2 anni. Il lavoro di Cem in Hypatos è stato oggetto di articoli su importanti pubblicazioni tecnologiche come TechCrunch e Business Insider. Cem partecipa regolarmente come relatore a conferenze internazionali di settore. Si è laureato in ingegneria informatica presso l'Università di Bogazici e ha conseguito un MBA presso la Columbia Business School.

Visualizza il profilo completo

Sii il primo a commentare

Il tuo indirizzo email non verrà pubblicato. Tutti i campi sono obbligatori.

Nome

Indirizzo e-mail

Commento

0/450

Pubblica un commento