Principais ferramentas LLMOps e comparação com MLOPs

A rápida adoção de grandes modelos de linguagem ultrapassou a capacidade das estruturas operacionais necessárias para gerenciá-los com eficiência. As empresas enfrentam cada vez mais dificuldades com altos custos de desenvolvimento, fluxos de trabalho complexos e visibilidade limitada do desempenho dos modelos.

Analisamos as principais ferramentas LLMOps, seus recursos essenciais, modelos de preços e como elas diferem entre si para ajudar a identificar a melhor opção para diversos casos de uso.

Comparação de ferramentas LLMOps

Classificadas por estrelas do GitHub para ferramentas LLMops. Veja a tabela de comparação de ferramentas LLMops e MLOps abaixo para obter a contagem detalhada de estrelas.

A seguir, apresentamos uma descrição detalhada de cada métrica:

• Avaliação: Algumas ferramentas LLMOps incluem recursos integrados para avaliar os resultados do modelo em relação a critérios específicos da tarefa, enquanto outras dependem de estruturas externas para análises mais personalizadas ou aprofundadas.
• Rastreamento de custos: Análises detalhadas de custos e monitoramento dos recursos utilizados durante o treinamento e a inferência são suportados diretamente por ferramentas ou obtidos por meio de integrações.
• Ajuste fino: Algumas ferramentas LLMOps realizam o ajuste fino de grandes modelos de linguagem por conta própria, enquanto outras se concentram em gerenciar ou orquestrar o processo de ajuste fino.
• Engenharia de prompts: Algumas ferramentas cuidam diretamente do design e da otimização de prompts, mas a maioria oferece infraestrutura para dar suporte a essa tarefa, em vez de realizá-la internamente.
• Construção de Pipelines: Algumas ferramentas automatizam fluxos de trabalho de Aprendizagem Baseada em Aprendizagem (LLM) de ponta a ponta, incluindo preparação de dados, treinamento e avaliação. Outras, por sua vez, possibilitam a construção de pipelines por meio de integrações.
• BLEU / ROUGE: BLEU e ROUGE são métricas comuns de avaliação de linguagem usadas para avaliar a qualidade do texto; algumas ferramentas as suportam nativamente, enquanto outras dependem de bibliotecas externas.
• Armazenamento e controle de versões de dados: O armazenamento seguro e o controle de versões dos dados de treinamento são gerenciados diretamente por algumas ferramentas, enquanto outras se integram a soluções de armazenamento/controle de versões de terceiros.

O que são plataformas LLMOps?

As plataformas LLMOps dão suporte ao ciclo de vida dos LLMs, permitindo:

• Afinação
• Controle de versões
• Implantação
• Monitoramento
• Gestão rápida e experimental

As plataformas LLMOps variam em sua abordagem:

• Plataformas sem código /com pouco código: fáceis de usar, mas menos flexíveis.
• Plataformas com foco em código /orientadas para engenharia: exigem habilidades técnicas, mas oferecem maior capacidade de personalização.

As ferramentas LLMOps podem ser agrupadas em três categorias principais:

1. Plataformas MLOps estendendo-se ao LLMOps

Determinadas plataformas de Operações de Aprendizado de Máquina (MLOps) incluem conjuntos de ferramentas especializados, projetados especificamente para operações com grandes modelos de linguagem (LLMOps).

MLOps é a disciplina focada em orquestrar todo o ciclo de vida do aprendizado de máquina, desde o desenvolvimento até a implantação e manutenção. Como os LLMs também são modelos de aprendizado de máquina, os fornecedores de MLOps estão naturalmente expandindo sua atuação para esse domínio.

Pesos e Viéses

Weights & Biases (W&B) é uma plataforma MLOps que se expandiu para LLMOps através do W&B Weave. Originalmente focada no rastreamento de experimentos e monitoramento de modelos para aprendizado de máquina tradicional, a W&B adicionou recursos de LLM à medida que esses modelos se tornaram essenciais para o desenvolvimento de IA.

O W&B Weave oferece observabilidade LLM com rastreamento automático, versionamento de prompts, frameworks de avaliação com ferramentas de pontuação integradas e visualização de fluxos de trabalho multiagente. A plataforma rastreia custos e latência em níveis individuais e agregados, ajudando as equipes a identificar consultas dispendiosas e gargalos de desempenho. Para pipelines complexos com múltiplos agentes ou chamadas de ferramentas, o W&B Weave cria árvores de rastreamento aninhadas que mostram o fluxo de execução completo, permitindo a depuração de fluxos de trabalho com várias etapas e a otimização de cada componente.

O W&B permite que as equipes usem a mesma plataforma para ajustar modelos de lógica de longo prazo (W&B Experiments and Sweeps), versionar dados e modelos (W&B Artifacts) e monitorar aplicativos de produção (W&B Weave).

Figura 1: Painel de rastreamento de pesos e vieses.

Cometa

O Comet é uma plataforma de rastreamento de experimentos e observabilidade de modelos. Ele também oferece suporte ao rastreamento de experimentos LLM, versionamento imediato e avaliação de LLM, tornando-o adequado para equipes que desenvolvem e otimizam aplicações LLM.

Valohai

Valohai é uma plataforma MLOps que suporta pipelines reproduzíveis para processamento de dados, treinamento e implantação. Recentemente, adicionou recursos amigáveis ao LLMOps, como rastreamento de metadados, versionamento de artefatos e orquestração de treinamento em larga escala.

Figura 2: Repositório de conhecimento Valohai. ¹

TrueFoundry

TrueFoundry é uma plataforma ML/LLM completa que simplifica a implantação, o ajuste fino e o monitoramento de modelos. Ela oferece infraestrutura otimizada para GPU, registro de modelos, gerenciamento ágil e governança de nível empresarial.

Zen ML

O ZenML fornece uma estrutura de pipeline pronta para produção para MLOps e LLMOps. Ele permite que os usuários criem pipelines reproduzíveis, conectem orquestradores (Airflow, Kubeflow) e integrem fluxos de trabalho LLM, como RAG, ajuste fino e avaliação.

2. Plataformas de dados, nuvem e infraestrutura que oferecem LLMOps

Plataformas de dados, nuvem e infraestrutura estão oferecendo cada vez mais recursos de LLMOps que permitem aos usuários aproveitar seus próprios dados para construir e otimizar LLMs.

Por exemplo, Databricks fornece treinamento LLM, ajuste fino e hospedagem de modelos (expandido após a aquisição da MosaicML).

Os líderes em nuvem Amazon , Azure e Google lançaram suas ofertas LLMOps, que permitem aos usuários implantar modelos de diferentes provedores.

3. Estruturas e plataformas focadas em LLM

Esta categoria inclui ferramentas que se concentram exclusivamente na otimização e gestão das operações de LLM (Licensed Life Cycle Management). Segue abaixo uma descrição das ferramentas e suas principais funções de LLMOps:

Lago Profundo

O Deep Lake oferece um data lake projetado para IA, com armazenamento, versionamento e um banco de dados vetorial. Ele suporta fluxos de trabalho para criação, inspeção e recuperação de conjuntos de dados LLM, funcionando perfeitamente com PyTorch e TensorFlow.

Figura 3: A imagem mostra o papel do Deep Lake em uma arquitetura MLOps. ²

Deepset AI

O Haystack da Deepset é um framework RAG e de busca que permite às empresas criar aplicações baseadas em LLM, combinando repositórios de documentos, mecanismos de recuperação e grandes modelos de linguagem. Ele suporta pipelines RAG multimodais, avaliação de modelos e implantação em produção.

Lamini AI

A Lamini oferece uma plataforma para a criação de LLMs personalizados, com suporte tanto para ajustes finos completos quanto para ajustes simplificados. Ela foi desenvolvida para empresas que precisam de LLMs específicos para seus domínios e fornece APIs e SDKs para a integração de dados organizacionais.

Nemo por NVIDIA

NeMo é uma estrutura para construir, treinar e personalizar modelos básicos, incluindo LLMs. Ela fornece componentes para ajuste fino supervisionado, ajuste de instruções, RAG, avaliação de modelos e implantação em NVIDIA GPUs.

Figura 4: Arquitetura do framework NeMo. ³

Snorkel AI

A Snorkel AI oferece uma plataforma de desenvolvimento centrada em dados para rotular e organizar dados de treinamento de forma programática. Agora, ela se estende à personalização de modelos fundamentais, permitindo que as organizações adaptem modelos de aprendizado de máquina (LLMs) com conjuntos de dados de alta qualidade e rotulados automaticamente.

Titan ML

O TitanML concentra-se na inferência eficiente de modelos de aprendizado de máquina (LLM). Seu servidor Titan Takeoff ajuda as equipes a executar LLMs localmente com desempenho otimizado, requisitos de GPU reduzidos e latência aprimorada. Ele também oferece recursos de quantização e compressão.

Tecnologias de suporte LLMOps

Mestrados em Direito

Alguns fornecedores de LLM , como OpenAI, Anthropic e Google, oferecem recursos parciais do ciclo de vida do LLM (por exemplo, ajuste fino em modelos selecionados, painéis de monitoramento e ferramentas de avaliação).

Observação: Os fornecedores de LLM oferecem ferramentas para ajustes e integração, mas não são plataformas LLMOps completas. O LLMOps normalmente requer componentes adicionais, como monitoramento, governança, linhagem, sistemas de avaliação e gerenciamento de pipelines.

Estruturas de integração

Essas ferramentas são criadas para facilitar o desenvolvimento de aplicações LLM , como analisadores de documentos e código , chatbots , etc.

Bancos de dados vetoriais (VD)

Os VDs armazenam representações vetoriais de alta dimensão geradas a partir de texto , imagens ou outros dados. Eles não armazenam registros brutos e sensíveis, como resultados de exames médicos; em vez disso, indexam representações vetoriais para permitir busca e recuperação semântica.

Ferramentas de ajuste fino

Ferramentas de ajuste fino são estruturas ou plataformas para o ajuste fino de modelos pré-treinados. Essas ferramentas fornecem um fluxo de trabalho simplificado para modificar, re-treinar e otimizar modelos pré-treinados para processamento de linguagem natural, visão computacional e outras tarefas.

As bibliotecas usadas para ajuste fino incluem Hugging Face Transformers, frameworks baseados em PEFT/LoRA e mecanismos de treinamento como DeepSpeed ou Megatron-LM. PyTorch e TensorFlow são frameworks de aprendizado profundo de propósito geral, e não ferramentas de ajuste fino.

Ferramentas RLHF

RLHF, abreviação de "reforce learning from human feedback" (aprendizado por reforço a partir do feedback humano) , permite que os sistemas de IA refinem suas decisões incorporando a orientação humana.

Na aprendizagem por reforço, um agente aprimora seu comportamento por meio de tentativa e erro, guiado pelo feedback do ambiente na forma de recompensas ou punições.

Em contraste, o RLHF ajuda a melhorar o comportamento do modelo ao integrar dados de preferências humanas no ciclo de treinamento. Ele não substitui a rotulagem em larga escala, mas se baseia em dados de comparação gerados por humanos. O RLHF oferece suporte ao alinhamento, segurança, melhoria da qualidade e maior aderência à intenção do usuário.

Ferramentas de teste LLM

As ferramentas de teste de Modelos Linguísticos de Linguagem (LLMs) avaliam esses modelos analisando seu desempenho, capacidades e potenciais vieses em diversas tarefas e aplicações relacionadas à linguagem, como compreensão e geração de linguagem natural. As ferramentas de teste podem incluir:

• Estruturas de teste
• Conjuntos de dados de referência
• Métricas de avaliação.

Monitoramento e observabilidade de LLM

As ferramentas de monitoramento e observabilidade do LLM garantem seu funcionamento adequado, a segurança do usuário e a proteção da marca. O monitoramento do LLM inclui atividades como:

1. Monitoramento funcional : Acompanhamento de fatores como tempo de resposta, uso de tokens, número de solicitações, custos e taxas de erro.
2. Monitoramento de prompts : Verificação das entradas e prompts do usuário para avaliar conteúdo tóxico nas respostas, medir distâncias de incorporação e identificar injeções maliciosas de prompts.
3. Monitoramento de respostas: Análise para identificar comportamentos alucinatórios , divergências de tópicos, tom e sentimento nas respostas.

Análise comparativa: TrueFoundry vs Amazon SageMaker vs Manual (sem ferramentas LLMOps)

Realizamos testes comparativos com o TrueFoundry, o Amazon SageMaker e uma configuração manual para avaliar os benefícios práticos das ferramentas LLMOps. Usando o mesmo modelo, conjunto de dados e hardware, medimos os tempos de treinamento e avaliação.

Ambas as plataformas reduziram o tempo de treinamento de 2.572 segundos para menos de 570 segundos e o tempo de avaliação de 174 segundos para cerca de 40 segundos. Embora o SageMaker tenha sido ligeiramente mais rápido durante o treinamento e o TrueFoundry ligeiramente mais rápido durante a avaliação, a diferença geral foi insignificante; ambos proporcionaram melhorias significativas em relação à configuração manual.

Consulte nossa metodologia .

A escolha da infraestrutura adequada para LLMOps depende não apenas da velocidade, mas também do custo, da automação e da qualidade da integração. O SageMaker oferece integração profunda com a AWS, o TrueFoundry proporciona implantação rápida com alta relação custo-benefício, enquanto as configurações manuais são flexíveis, mas geralmente mais lentas.

Observabilidade de fluxo de trabalho agentivo em LLMOps

As aplicações de LLM não se limitam mais a ciclos simples de solicitação e resposta. Em fluxos de trabalho com agentes, um LLM pode invocar múltiplas ferramentas, tomar decisões autônomas e concluir tarefas de várias etapas de forma independente. Isso cria novos desafios de observabilidade para as equipes de LLMOps:

Principais desafios:

• Rastreamento de chamadas de ferramentas: Monitoramento dos parâmetros de entrada/saída, duração e status de sucesso de cada invocação da ferramenta.
• Registro de pontos de decisão: Registrar por que o agente escolheu uma ferramenta específica em cada ponto de decisão.
• Detecção de loops: Identificação e encerramento automáticos de agentes presos em loops infinitos.
• Atribuição de custos em várias etapas: Entendendo qual etapa consumiu quantos tokens em um fluxo de trabalho de 10 etapas.

As plataformas LLMOps resolvem esses desafios fornecendo rastreamento de ponta a ponta que captura cada invocação de ferramenta, visualiza árvores de decisão de agentes e sinaliza automaticamente anomalias como loops infinitos ou picos de latência inesperados.

Essas plataformas também permitem detalhamentos de custos por etapa, ajudando as organizações a otimizar tanto o desempenho quanto os gastos em fluxos de trabalho complexos baseados em agentes.

Guarda-corpos e camadas de segurança para observabilidade LLM

Implantações de LLM em produção exigem camadas de segurança que filtrem, monitorem e bloqueiem entradas e saídas prejudiciais em tempo real. Do ponto de vista de LLMOps, a observabilidade desses sistemas de proteção é fundamental para manter a segurança e a conformidade.

Principais camadas de segurança:

• Mecanismos de proteção de entrada: Detecção de tentativas de injeção de prompts, técnicas de jailbreak e conteúdo malicioso antes do processamento.
• Mecanismos de proteção da saída: Pontuação para alucinações, mascaramento de informações de identificação pessoal e filtragem de respostas tóxicas.
• Aplicação de políticas: Blocking respostas que violam as políticas da empresa ou os requisitos regulamentares

Um monitoramento eficaz de mecanismos de proteção exige o rastreamento de solicitações bloqueadas e suas causas, a medição das taxas de falsos positivos para proteger a experiência do usuário, a identificação de regras acionadas com frequência e a análise de tendências de segurança baseadas no tempo para detectar ameaças emergentes.

Ferramentas de proteção para LLMOps :

• Guardrails AI : Validação de saída baseada em Pydantic com imposição de saída estruturada e conformidade com o esquema.
• Lakera Guard : Proteção contra injeção imediata em tempo real com detecção e classificação de ameaças.
• Repulsão : Sistema de defesa auto-endurecido que aprende com tentativas de injeções imediatas.
• Protect AI : Varredura de segurança de modelos de aprendizado de máquina com detecção de vulnerabilidades em todo o pipeline de implantação.

Qual ferramenta LLMOps é a melhor opção para o seu negócio?

Por enquanto, fornecemos recomendações relativamente genéricas sobre a escolha dessas ferramentas. Tornaremos essas recomendações mais específicas à medida que explorarmos as plataformas LLMOps com mais detalhes e conforme o mercado amadurecer.

Aqui estão alguns passos que você deve concluir no seu processo de seleção:

1. Defina metas: Defina claramente seus objetivos de negócios para estabelecer uma base sólida para o processo de seleção de suas ferramentas LLMOps. Por exemplo, se seu objetivo for treinar um modelo do zero em vez de ajustar um modelo existente, isso terá implicações significativas para seu conjunto de ferramentas LLMOps.
2. Defina os requisitos: Dependendo do seu objetivo, os requisitos específicos se tornarão mais críticos. Por exemplo, se o seu objetivo é permitir que usuários de negócios utilizem LLMs, talvez seja melhor não incluir nenhum código na sua lista de requisitos.
3. Prepare uma lista restrita : Considere as avaliações e o feedback dos usuários para obter informações sobre experiências reais com diferentes ferramentas de LLMOps. Utilize esses dados de mercado para preparar uma lista restrita.
4. Compare as funcionalidades: Utilize versões de avaliação e demonstrações gratuitas de diversas ferramentas LLMOps para avaliar seus recursos em primeira mão.

O que é LLMOps?

LLMOps significa Large Language Model Operations (Operações de Modelos de Linguagem de Grande Porte). Refere-se às práticas, ferramentas e infraestrutura usadas para gerenciar o ciclo de vida dos LLMs, como ajuste fino, implantação, monitoramento, avaliação, governança e aprimoramento contínuo do modelo.

O LLMOps não automatiza todo o fluxo de trabalho de IA, mas se concentra especificamente na operacionalização de sistemas baseados em LLM.

Componentes-chave do LLMOps:

1. Seleção de um modelo básico: Um ponto de partida determina os refinamentos e ajustes subsequentes para que os modelos básicos atendam a domínios de aplicação específicos.
2. Gestão de dados: Gerir grandes volumes de dados torna-se crucial para o funcionamento preciso do modelo de linguagem.
3. Modelo de implantação e monitoramento: Garantir a implantação eficiente dos modelos de linguagem e seu monitoramento contínuo assegura um desempenho consistente.
   • Engenharia de prompts: Criação de modelos de prompts eficazes para melhorar o desempenho do modelo.
   • Monitoramento do modelo: acompanhamento contínuo dos resultados do modelo, detecção de degradação da precisão e correção da deriva do modelo .
4. Avaliação e comparação: A avaliação rigorosa de modelos refinados em relação a padrões de referência padronizados ajuda a mensurar a eficácia dos modelos de linguagem.
   • Ajuste fino do modelo: Ajustar os LLMs a tarefas específicas e refinar os modelos para obter um desempenho ideal.

Qual a diferença entre LLMOps e MLOps?

LLMOps é especializado e centrado na utilização de grandes modelos de linguagem. Ao mesmo tempo, MLOps tem um escopo mais amplo, abrangendo diversos modelos e técnicas de aprendizado de máquina.

Nesse sentido, LLMOps são conhecidas como MLOps para LLMs. Portanto, essas duas abordagens divergem em seu foco específico em modelos e metodologias fundamentais:

Recursos computacionais: NVIDIA L40 vs L40S

O treinamento e a implantação de grandes modelos de linguagem exigem poder computacional significativo, muitas vezes dependendo de hardware especializado, como GPUs, para lidar com grandes conjuntos de dados de forma eficiente. O acesso a esses recursos é essencial para o treinamento e a inferência eficazes do modelo. Além disso, o gerenciamento dos custos de inferência por meio de técnicas como compressão e destilação de modelos ajuda a reduzir o consumo de recursos sem sacrificar o desempenho.

Por exemplo, as GPUs L40 e L40S compartilham a mesma arquitetura, mas a L40S permite mais SMs ativos e oferece maior taxa de transferência, especialmente para cargas de trabalho de IA e LLM. Ambas as GPUs são adequadas para aprendizado profundo; a L40S oferece uma configuração otimizada para treinamento e inferência.

Aprendizagem por transferência

Ao contrário dos modelos de aprendizado de máquina convencionais, construídos do zero, os modelos de aprendizado de máquina baseados em lógica (LLMs) geralmente começam com um modelo base, que é ajustado com novos dados para otimizar o desempenho em domínios específicos. Esse ajuste fino facilita a obtenção de resultados de última geração para aplicações específicas, utilizando menos dados e recursos computacionais.

Feedback humano

Os avanços no treinamento de grandes modelos de linguagem são atribuídos ao aprendizado por reforço a partir do feedback humano (RLHF). Dada a natureza aberta das tarefas de LLM (Modelagem de Linguagem de Grande Porte), a contribuição humana dos usuários finais tem um valor considerável para a avaliação do desempenho do modelo. Integrar esse ciclo de feedback aos fluxos de trabalho do LLMOps simplifica a avaliação e coleta dados para o aprimoramento futuro do modelo.

Ajuste de hiperparâmetros

Enquanto o aprendizado de máquina convencional se concentra principalmente no ajuste de hiperparâmetros para aumentar a precisão, os Modelos de Aprendizado de Máquina (LLMs) introduzem uma dimensão adicional ao reduzir os custos de treinamento e inferência. O ajuste de parâmetros como tamanho do lote e taxa de aprendizado pode influenciar substancialmente a velocidade e o custo do treinamento. Consequentemente, o acompanhamento e a otimização meticulosos do processo de ajuste permanecem pertinentes tanto para modelos de aprendizado de máquina clássicos quanto para LLMs, embora com focos diferentes.

Métricas de desempenho

Os modelos tradicionais de aprendizado de máquina dependem de métricas bem definidas, como acurácia, AUC e pontuação F1, que são relativamente fáceis de calcular. Em contraste, a avaliação de modelos de aprendizado de máquina envolve uma série de métricas padrão e sistemas de pontuação distintos, como o BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) e o ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation), que exigem atenção especializada durante a implementação.

Engenharia rápida

Modelos que seguem instruções conseguem lidar com prompts ou conjuntos de instruções complexos. A criação desses modelos de prompts é fundamental para garantir respostas precisas e confiáveis dos Modelos de Aprendizagem Baseados em Aprendizagem (LLMs). Uma engenharia de prompts eficaz mitiga os riscos de alucinação do modelo, manipulação de prompts, vazamento de dados e vulnerabilidades de segurança.

Construindo pipelines de LLM

Os pipelines de LLM (Learning Learning Machines) encadeiam múltiplas invocações de LLM e podem interagir com sistemas externos, como bancos de dados vetoriais ou buscas na web. Esses pipelines permitem que os LLMs lidem com tarefas complexas, como perguntas e respostas em bases de conhecimento ou responder a consultas de usuários com base em um conjunto de documentos. No desenvolvimento de aplicações de LLM, a ênfase geralmente se desloca para a construção e otimização desses pipelines em vez da criação de novos LLMs.

Além disso, os grandes modelos multimodais ampliam essas capacidades ao incorporar diversos tipos de dados, como imagens e texto, aumentando a flexibilidade e a utilidade dos fluxos de trabalho LLM.

Segue abaixo uma visão geral categorizada das principais ferramentas no cenário de LLMOps e MLOps:

LLMOPS vs MLOPS: Prós e Contras

Ao decidir qual é a melhor prática para o seu negócio, é importante considerar os benefícios e as desvantagens de cada tecnologia. Vamos analisar mais detalhadamente os prós e os contras do LLMOps e do MLOps para compará-los melhor:

Profissionais LLMOPS

1. Desenvolvimento: O LLMOps pode simplificar o desenvolvimento usando modelos pré-treinados, reduzindo a necessidade de construir modelos do zero. No entanto, a preparação de dados, a avaliação e os testes imediatos ainda desempenham papéis significativos.
2. Fácil de modelar e implementar: As complexidades da construção, teste e ajuste fino de modelos são contornadas no LLMOPS, permitindo ciclos de desenvolvimento mais rápidos. Além disso, a implementação, o monitoramento e o aprimoramento de modelos tornam-se descomplicados. Você pode aproveitar modelos de linguagem abrangentes diretamente como o mecanismo para seus aplicativos de IA.
3. Flexível e criativo: o LLMOPS oferece maior liberdade criativa devido às diversas aplicações de seus grandes modelos de linguagem. Esses modelos se destacam na geração de texto, sumarização, tradução, análise de sentimentos, resposta a perguntas e muito mais.
4. Modelos de linguagem avançados: Ao utilizar modelos avançados como GPT-3, Turing-NLG e BERT, o LLMOPS permite que você aproveite o poder de bilhões ou trilhões de parâmetros, oferecendo geração de texto natural e coerente em diversas tarefas de linguagem.

Cons LLMOPS

1. Limitações e quotas: O LLMOPS possui restrições como limites de tokens, quotas de requisições, tempos de resposta e comprimento da saída, o que afeta seu escopo operacional.
2. Integração complexa e arriscada: Como o LLMOPS depende de modelos em fase beta, podem surgir bugs e erros, introduzindo um elemento de risco e imprevisibilidade. Além disso, a integração de grandes modelos de linguagem como APIs exige habilidades e conhecimento técnico. A criação de scripts e a utilização de ferramentas tornam-se componentes essenciais, aumentando a complexidade.

Profissionais de MLOPS

1. Processo de desenvolvimento simplificado: o MLOPS agiliza todo o processo de desenvolvimento de IA, desde a coleta e o pré-processamento de dados até a implantação e o monitoramento.
2. Preciso e confiável: o MLOPS garante a integridade das aplicações de IA por meio de validação de dados padronizada, medidas de segurança e práticas de governança.
3. Escalável e robusto: o MLOPS permite que aplicações de IA lidem com conjuntos de dados e modelos grandes e complexos de forma integrada, escalando de acordo com o tráfego e as demandas de carga.
4. Acesso a diversas ferramentas: O MLOPS oferece acesso a uma variedade de ferramentas e plataformas, incluindo computação em nuvem, distribuída e de borda, aprimorando as capacidades de desenvolvimento.

Cons MLOPS

1. Complexo de implementar: O MLOPS introduz complexidade, exigindo tempo e esforço em tarefas como coleta de dados, pré-processamento, implementação e monitoramento.
2. Menos flexível e criativo: o MLOps não é inerentemente menos flexível, mas seu escopo é mais amplo e suporta uma gama maior de modelos de aprendizado de máquina, incluindo LLMs.

Qual escolher?

A escolha entre MLOps e LLMOps depende dos seus objetivos específicos, da sua experiência e da natureza dos projetos em que você trabalha. Aqui estão algumas instruções para ajudá-lo a tomar uma decisão informada:

1. Compreenda seus objetivos: Defina seus objetivos principais perguntando-se se você se concentra em implantar modelos de aprendizado de máquina com eficiência (MLOps) ou em trabalhar com grandes modelos de linguagem como o GPT-3 (LLMOps).

2. Requisitos do projeto: Considere a natureza dos seus projetos, verificando se você lida principalmente com tarefas relacionadas a texto e linguagem ou com uma gama mais ampla de modelos de aprendizado de máquina. Se o seu projeto depende fortemente do processamento e compreensão da linguagem natural, o LLMOps é mais relevante.

3. Recursos e infraestrutura: Pense nos recursos e na infraestrutura aos quais você tem acesso. O MLOps pode envolver a configuração de infraestrutura para implantação e monitoramento de modelos. O LLMOps pode exigir recursos computacionais significativos devido às demandas computacionais de grandes modelos de linguagem.

4. Avalie a expertise e a composição da equipe , determinando se sua especialização reside em aprendizado de máquina, desenvolvimento de software ou ambos. Vocês têm especialistas em aprendizado de máquina, DevOps ou ambos? MLOps exige a colaboração entre cientistas de dados, engenheiros de software e profissionais de DevOps para implantar e gerenciar modelos de aprendizado de máquina. LLMOps lida com a implantação, o ajuste fino e a manutenção de grandes modelos de linguagem como parte de sistemas de software do mundo real.

5. Setor e casos de uso: Analise o setor em que você atua e os casos de uso específicos que você aborda. Alguns setores podem favorecer fortemente uma abordagem em detrimento da outra. O LLMOps pode ser mais relevante em setores como geração de conteúdo, chatbots e assistentes virtuais.

6. Abordagem híbrida: Lembre-se de que não existe uma divisão estrita entre MLOps e LLMOps. Alguns projetos podem exigir uma combinação de ambos os sistemas.

Metodologia de referência

Avaliamos os tempos de treinamento e avaliação de um modelo de classificação de sentimentos baseado em DistilBERT em três ambientes: configuração manual (somente CPU), TrueFoundry e Amazon SageMaker. Para garantir a consistência, utilizamos a mesma base de código, o mesmo modelo pré-treinado (distilbert-base-uncased) e as primeiras 5.000 amostras do conjunto de dados Amazon Reviews em todas as execuções.

O conjunto de dados foi filtrado para incluir classificações de 1 a 5, reclassificado em cinco classes (0–4) e dividido em conjuntos de treinamento e validação estratificados na proporção de 80/20. A tokenização foi realizada com um comprimento máximo de sequência fixo de 128.

O modelo foi treinado por uma época usando tamanhos de lote idênticos (16 para treinamento, 32 para avaliação). Tanto o TrueFoundry quanto o SageMaker usaram o mesmo tipo de instância de GPU, enquanto a configuração manual foi executada intencionalmente na CPU para refletir um ambiente local típico ou não especializado.

Esta configuração destaca não apenas as otimizações em nível de plataforma oferecidas pelas ferramentas modernas de LLMOps, mas também os ganhos substanciais de desempenho proporcionados pelo acesso contínuo à GPU. O benchmark ilustra como o uso de plataformas gerenciadas como TrueFoundry e SageMaker pode reduzir o tempo de treinamento e avaliação em comparação com a execução manual do mesmo código em uma CPU, especialmente em cenários reais com recursos limitados.

Perguntas frequentes

Links de referência

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 é o analista principal da AIMultiple desde 2017. A AIMultiple fornece informações para centenas de milhares de empresas (segundo o SimilarWeb), incluindo 55% das empresas da Fortune 500, todos os meses. O trabalho de Cem foi citado por importantes publicações globais, como Business Insider, Forbes e Washington Post, além de empresas globais como Deloitte e HPE, ONGs como o Fórum Econômico Mundial e organizações supranacionais como a Comissão Europeia. Você pode ver mais empresas e recursos renomados que mencionaram a AIMultiple. Ao longo de sua carreira, Cem atuou como consultor de tecnologia, comprador de tecnologia e empreendedor na área. Ele assessorou empresas em suas decisões tecnológicas na McKinsey & Company e na Altman Solon por mais de uma década. Também publicou um relatório da McKinsey sobre digitalização. Liderou a estratégia de tecnologia e a área de compras de uma empresa de telecomunicações, reportando-se diretamente ao CEO. Além disso, liderou o crescimento comercial da empresa de tecnologia avançada Hypatos, que atingiu uma receita recorrente anual de sete dígitos e uma avaliação de nove dígitos, partindo de zero, em apenas dois anos. O trabalho de Cem no Hypatos foi noticiado por importantes publicações de tecnologia, como TechCrunch e Business Insider. Cem participa regularmente como palestrante em conferências internacionais de tecnologia. Ele se formou em engenharia da computação pela Universidade Bogazici e possui um MBA pela Columbia Business School.

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