En İyi LLMOps Araçları ve Bunları MLOP'larla Karşılaştırın

Büyük dil modellerinin hızla benimsenmesi, bunları verimli bir şekilde yönetmek için gereken operasyonel çerçevelerin önüne geçti. İşletmeler giderek artan bir şekilde yüksek geliştirme maliyetleri, karmaşık süreçler ve model performansına ilişkin sınırlı görünürlükle mücadele ediyor.

Çeşitli kullanım durumlarına en uygun olanı belirlemeye yardımcı olmak için, en iyi LLMOps araçlarını, temel özelliklerini, fiyatlandırma modellerini ve birbirlerinden nasıl farklı olduklarını inceledik.

LLMOps araçlarının karşılaştırılması

LLMOps araçları için GitHub yıldız sayısına göre sıralanmıştır. Ayrıntılı yıldız sayıları için aşağıdaki genişletilmiş LLMops ve MLOps araçları karşılaştırma tablosuna bakın.

Her bir ölçütün ayrıntılı açıklaması aşağıda verilmiştir:

• Değerlendirme: Bazı LLMOps araçları, model çıktılarını göreve özgü kriterlere göre değerlendirmek için yerleşik yetenekler içerirken, diğerleri daha özelleştirilmiş veya derinlemesine analiz için harici çerçevelere güvenir.
• Maliyet takibi: Eğitim ve çıkarım süreçlerinde kullanılan kaynakların ayrıntılı maliyet analizi ve izlenmesi, ya doğrudan araçlar tarafından desteklenir ya da entegrasyonlar yoluyla gerçekleştirilir.
• İnce ayar: Bazı LLMOps araçları büyük dil modellerinin ince ayarını kendileri yaparken, diğerleri ince ayar sürecini yönetmeye veya düzenlemeye odaklanır.
• Komut istemi mühendisliği: Komut istemlerinin tasarımı ve optimizasyonu bazı araçlar tarafından doğrudan ele alınırken, çoğu bu işlemi kendileri yapmak yerine destekleyici altyapı sağlar.
• Süreç Oluşturma: Bazı araçlar, veri hazırlama, eğitim ve değerlendirme dahil olmak üzere uçtan uca LLM iş akışlarını otomatikleştirir. Diğerleri ise entegrasyonlar yoluyla süreç oluşturmayı mümkün kılar.
• BLEU / ROUGE: BLEU ve ROUGE, metin kalitesini değerlendirmek için kullanılan yaygın dil değerlendirme ölçütleridir; bazı araçlar bunları yerel olarak desteklerken, diğerleri harici kütüphanelere dayanır.
• Veri depolama ve sürümleme: Eğitim verilerinin güvenli depolanması ve sürüm takibi bazı araçlar tarafından doğrudan yapılırken, diğerleri üçüncü taraf depolama/sürümleme çözümleriyle entegre olur.

LLMOps platformları nelerdir?

LLMOps platformları, aşağıdaki olanakları sağlayarak LLM'lerin yaşam döngüsünü destekler:

• İnce ayar
• Sürümleme
• Dağıtım
• İzleme
• Hızlı ve deneysel yönetim

LLMOps platformları yaklaşım açısından farklılık gösterir:

• Kodsuz /Düşük kodlu platformlar: kullanımı kolay ancak daha az esnek.
• Kod öncelikli /Mühendislik odaklı platformlar: teknik beceri gerektirir ancak daha fazla özelleştirme olanağı sunar .

LLMOps araçları üç ana kategoriye ayrılabilir:

1. LLMOps'a uzanan MLOps platformları

Bazı Makine Öğrenimi Operasyonları (MLOps) platformları, büyük dil modeli operasyonları (LLMOps) için özel olarak tasarlanmış araç setleri içerir.

MLOps, makine öğreniminin geliştirilmesinden dağıtımına ve bakımına kadar tüm yaşam döngüsünü yönetmeye odaklanan bir disiplindir. LLM'ler de makine öğrenimi modelleri olduğundan, MLOps sağlayıcıları doğal olarak bu alana da genişliyor.

Ağırlıklar ve Sapmalar

Weights & Biases (W&B), W&B Weave aracılığıyla LLMOps'a genişleyen bir MLOps platformudur. Başlangıçta geleneksel makine öğrenimi için deney takibi ve model izlemeye odaklanan W&B, bu modeller yapay zeka geliştirmenin merkezine yerleştikçe LLM yeteneklerini de ekledi.

W&B Weave, otomatik izleme, anlık sürüm oluşturma, yerleşik puanlayıcılara sahip değerlendirme çerçeveleri ve çoklu ajan iş akışı görselleştirmesi ile LLM gözlemlenebilirliği sağlar. Platform, maliyetleri ve gecikmeleri bireysel ve toplu düzeylerde izleyerek ekiplerin pahalı sorguları ve performans darboğazlarını belirlemesine yardımcı olur. Birden fazla ajan veya araç çağrısı içeren karmaşık işlem hatları için W&B Weave, eksiksiz yürütme akışını gösteren iç içe izleme ağaçları oluşturarak çok adımlı iş akışlarının hata ayıklamasını ve her bileşenin optimizasyonunu sağlar.

W&B, ekiplerin LLM'leri ince ayar yapmak (W&B Deneyleri ve Taramaları), veri ve modelleri sürümlendirmek (W&B Yapıtları) ve üretim uygulamalarını izlemek (W&B Weave) için aynı platformu kullanmalarını sağlar.

Şekil 1: Ağırlıklar ve Sapmalar izleme paneli.

Kuyruklu yıldız

Comet, deney takibi ve model gözlemlenebilirliği platformudur. Ayrıca LLM deney takibi, hızlı sürüm oluşturma ve LLM değerlendirmesini destekleyerek LLM uygulamaları geliştiren ve optimize eden ekipler için uygun hale gelir.

Valohai

Valohai, veri işleme, eğitim ve dağıtım için tekrarlanabilir işlem hatlarını destekleyen bir MLOps platformudur. Son zamanlarda meta veri takibi, yapıt sürümleme ve büyük ölçekli eğitim düzenlemesi gibi LLMOps dostu özellikler ekledi.

Şekil 2: Valohai bilgi deposu. ¹

TrueFoundry

TrueFoundry, model dağıtımını, ince ayarını ve izlemesini basitleştiren uçtan uca bir ML/LLM platformudur. GPU optimizasyonlu altyapı, model kayıt defteri, komut istemi yönetimi ve kurumsal düzeyde yönetişim sunar.

Zen ML

ZenML, MLOps ve LLMOps için üretime hazır bir işlem hattı çerçevesi sunar. Kullanıcıların tekrarlanabilir işlem hatları oluşturmasına, düzenleyicileri (Airflow, Kubeflow) bağlamasına ve RAG, ince ayar ve değerlendirme gibi LLM iş akışlarını entegre etmesine olanak tanır.

2. LLMOps sunan veri, bulut ve altyapı platformları

Veri, bulut ve altyapı platformları, kullanıcıların kendi verilerini kullanarak LLM'ler oluşturmalarını ve ince ayar yapmalarını sağlayan LLMOps yeteneklerini giderek daha fazla sunmaktadır.

Örneğin, Databricks LLM eğitimi, ince ayar ve model barındırma hizmeti sunmaktadır (MosaicML satın alımının ardından genişletilmiştir).

Bulut bilişim liderleri Amazon , Azure ve Google , kullanıcıların farklı sağlayıcılardan modeller dağıtmasına olanak tanıyan LLMOps tekliflerini piyasaya sürdüler.

3. LLM Odaklı Çerçeveler ve Platformlar

Bu kategori, yalnızca LLM işlemlerini optimize etmeye ve yönetmeye odaklanan araçları içerir. İşte araçların ve temel LLMOps işlevlerinin bir özeti:

Derin Göl

Deep Lake, yapay zeka için tasarlanmış, depolama, sürümleme ve vektör veritabanı sunan bir veri gölüdür. LLM veri kümesi oluşturma, inceleme ve alma iş akışlarını destekler ve PyTorch ve TensorFlow ile sorunsuz bir şekilde çalışır.

Şekil 3: Görsel, MLOps mimarisinde Deep Lake'in rolünü göstermektedir. ²

Derinlemesine Yapay Zeka

Deepset'in Haystack'i, belge depolarını, arama motorlarını ve büyük dil modellerini birleştirerek işletmelerin LLM destekli uygulamalar oluşturmasını sağlayan bir RAG ve arama çerçevesidir. Çok modlu RAG işlem hatlarını, model değerlendirmesini ve üretim ortamına dağıtımı destekler.

Lamini AI

Lamini, hem tam ince ayar hem de hafif ayar desteği sunan, özel LLM'ler oluşturmak için bir platform sunar. Alan odaklı LLM'lere ihtiyaç duyan işletmeler için tasarlanmıştır ve kurumsal verilerin entegrasyonu için API'ler ve SDK'lar sağlar.

Nemo by NVIDIA

NeMo, LLM'ler de dahil olmak üzere temel modelleri oluşturmak, eğitmek ve özelleştirmek için bir çerçevedir. Denetimli ince ayar, komut ayarı, RAG, model değerlendirmesi ve NVIDIA GPU'da dağıtım için bileşenler sağlar.

Şekil 4: NeMo çerçeve mimarisi. ³

Snorkel AI

Snorkel AI, eğitim verilerini programatik olarak etiketlemek ve düzenlemek için veri merkezli bir geliştirme platformu sunmaktadır. Artık temel model özelleştirmesine de genişleyerek, kuruluşların yüksek kaliteli, otomatik olarak etiketlenmiş veri kümeleriyle LLM'leri uyarlamalarını sağlamaktadır.

Titan ML

TitanML, verimli LLM çıkarımına odaklanmaktadır. Titan Takeoff Sunucusu, ekiplerin optimize edilmiş performans, azaltılmış GPU gereksinimleri ve iyileştirilmiş gecikme süresiyle yerel olarak LLM'ler çalıştırmasına yardımcı olur. Ayrıca niceleme ve sıkıştırma özellikleri de sunar.

LLMOps destekleyici teknolojileri

LLM'ler

OpenAI, Anthropic ve Google gibi bazı LLM sağlayıcıları, kısmi LLM yaşam döngüsü özellikleri sunmaktadır (örneğin, seçili modellerde ince ayar, izleme panoları ve değerlendirme araçları).

Not: LLM sağlayıcıları ince ayar ve entegrasyon için araçlar sunar, ancak bunlar tam teşekküllü LLMOps platformları değildir. LLMOps genellikle izleme, yönetişim, soy ağacı, değerlendirme sistemleri ve süreç yönetimi gibi ek bileşenler gerektirir.

Entegrasyon çerçeveleri

Bu araçlar , belge ve kod analiz araçları, sohbet botları vb. gibi LLM uygulamalarının geliştirilmesini kolaylaştırmak için tasarlanmıştır.

Vektör veritabanları (VD)

VD'ler, metin , görüntü veya diğer verilerden oluşturulan yüksek boyutlu vektör gömülü temsillerini depolar. Tıbbi test sonuçları gibi ham, hassas kayıtları saklamazlar; bunun yerine, anlamsal arama ve erişimi sağlamak için gömülü temsilleri indekslerler.

İnce ayar araçları

İnce ayar araçları, önceden eğitilmiş modelleri ince ayar yapmak için kullanılan çerçeveler veya platformlardır. Bu araçlar, doğal dil işleme, bilgisayar görüşü ve daha birçok görev için önceden eğitilmiş modelleri değiştirme, yeniden eğitme ve optimize etme konusunda kolaylaştırılmış bir iş akışı sağlar.

İnce ayar için kullanılan kütüphaneler arasında Hugging Face Transformers, PEFT/LoRA tabanlı çerçeveler ve DeepSpeed veya Megatron-LM gibi eğitim motorları yer almaktadır. PyTorch ve TensorFlow ise ince ayar araçları olmaktan ziyade genel amaçlı derin öğrenme çerçeveleridir.

RLHF araçları

RLHF ( insan geri bildiriminden pekiştirmeli öğrenme ), yapay zeka sistemlerinin insan yönlendirmesini dahil ederek kararlarını iyileştirmelerini sağlar.

Pekiştirmeli öğrenmede, bir ajan, ödül veya ceza biçimindeki çevreden gelen geri bildirimlerle yönlendirilerek, deneme yanılma yoluyla davranışını geliştirir.

Buna karşılık, RLHF, insan tercih verilerini eğitim döngüsüne entegre ederek model davranışını iyileştirmeye yardımcı olur. Büyük ölçekli etiketlemenin yerini almaz, ancak insan tarafından oluşturulan karşılaştırma verilerine dayanır. RLHF, uyum, güvenlik, kalite iyileştirme ve kullanıcı amacına daha iyi uyumu destekler.

LLM test araçları

Dilsel öğrenme modeli (LLM) test araçları, doğal dil anlama ve üretimi gibi çeşitli dil ile ilgili görevler ve uygulamalar genelinde model performansını, yeteneklerini ve potansiyel önyargılarını değerlendirerek LLM'leri inceler. Test araçları şunları içerebilir:

• Test çerçeveleri
• Kıyaslama veri kümeleri
• Değerlendirme ölçütleri.

LLM izleme ve gözlemlenebilirliği

LLM izleme ve gözlem araçları, bunların düzgün çalışmasını, kullanıcı güvenliğini ve marka korumasını sağlar. LLM izleme, aşağıdaki gibi faaliyetleri içerir:

1. İşlevsel izleme : Yanıt süresi, belirteç kullanımı, istek sayısı, maliyetler ve hata oranları gibi faktörlerin takibi.
2. İstem izleme : Yanıtlardaki zararlı içeriği değerlendirmek, yerleştirme mesafelerini ölçmek ve kötü amaçlı istem enjeksiyonlarını belirlemek için kullanıcı girdilerini ve istemlerini kontrol etme.
3. Yanıt izleme: Yanıtlardaki halüsinasyon benzeri davranışları, konu sapmasını, tonu ve duygu durumunu analiz ederek ortaya çıkarmak.

Karşılaştırma: TrueFoundry vs Amazon SageMaker vs Manuel (LLMOps araçları olmadan)

LLMOps araçlarının gerçek dünyadaki faydalarını değerlendirmek için TrueFoundry, Amazon SageMaker ve manuel kurulumu karşılaştırmalı olarak test ettik. Aynı model, veri seti ve donanımı kullanarak eğitim ve değerlendirme sürelerini ölçtük.

Her iki platform da eğitim süresini 2.572 saniyeden 570 saniyenin altına, değerlendirme süresini ise 174 saniyeden yaklaşık 40 saniyeye düşürdü. SageMaker eğitim sırasında biraz daha hızlı, TrueFoundry ise değerlendirme sırasında biraz daha hızlı olsa da, genel fark önemsizdi; her ikisi de manuel kuruluma kıyasla önemli iyileştirmeler sağladı.

Yöntemimize göz atın.

LLMOps için uygun altyapıyı seçmek yalnızca hıza değil, aynı zamanda maliyete, otomasyona ve entegrasyon kalitesine de bağlıdır. SageMaker, derin AWS entegrasyonu sunarken, TrueFoundry yüksek maliyet verimliliğiyle hızlı dağıtım sağlar; manuel kurulumlar ise esnektir ancak genellikle daha yavaştır.

LLMOps'ta ajan tabanlı iş akışı gözlemlenebilirliği

LLM uygulamaları artık basit hızlı yanıt döngüleriyle sınırlı değil. Ajan tabanlı iş akışlarında, bir LLM birden fazla aracı çağırabilir, özerk kararlar alabilir ve çok adımlı görevleri bağımsız olarak tamamlayabilir. Bu durum, LLMOps ekipleri için yeni gözlemlenebilirlik zorlukları yaratmaktadır:

Başlıca zorluklar:

• Araç çağrısı izleme: Her araç çağrısının giriş/çıkış parametrelerinin, süresinin ve başarı durumunun izlenmesi.
• Karar noktası kaydı: Ajanın her karar noktasında neden belirli bir aracı seçtiğini kaydetme.
• Döngü tespiti: Sonsuz döngülere takılıp kalan ajanları otomatik olarak belirleme ve sonlandırma.
• Çok adımlı maliyet atfı: 10 adımlı bir iş akışında hangi adımın kaç token tükettiğini anlamak

LLMOps platformları, her araç çağrısını yakalayan, ajan karar ağaçlarını görselleştiren ve sonsuz döngüler veya beklenmedik gecikme artışları gibi anormallikleri otomatik olarak işaretleyen uçtan uca izleme sağlayarak bu zorlukların üstesinden gelir.

Bu platformlar ayrıca, kuruluşların karmaşık ajan tabanlı süreçlerde hem performansı hem de harcamaları optimize etmelerine yardımcı olarak, adım adım ayrıntılı maliyet dökümleri sağlar.

LLM gözlemlenebilirliği için korkuluklar ve güvenlik katmanları

Üretim ortamındaki LLM uygulamaları, zararlı girdileri ve çıktıları gerçek zamanlı olarak filtreleyen, izleyen ve engelleyen güvenlik katmanlarına ihtiyaç duyar. LLMOps perspektifinden bakıldığında, bu güvenlik önlemlerinin gözlemlenebilirliği, güvenlik ve uyumluluğun sağlanması için kritik öneme sahiptir:

Temel güvenlik katmanları:

• Giriş güvenlik önlemleri: İşleme başlamadan önce komut istemi enjeksiyon girişimlerini, jailbreak tekniklerini ve kötü amaçlı içeriği tespit etme.
• Çıktı güvenlik önlemleri: Halüsinasyonların puanlandırılması, kişisel olarak tanımlanabilir bilgilerin (PII) maskelenmesi ve toksik yanıtların filtrelenmesi.
• Politika uygulaması: Şirket politikalarını veya düzenleyici gereklilikleri ihlal eden yanıtların uygulanması (Block)

Etkin güvenlik önlemi izleme, engellenen istekleri ve nedenlerini takip etmeyi, kullanıcı deneyimini korumak için yanlış pozitif oranlarını ölçmeyi, sık tetiklenen kuralları belirlemeyi ve ortaya çıkan tehditleri tespit etmek için zamana dayalı güvenlik eğilimlerini analiz etmeyi gerektirir.

LLMOps için güvenlik bariyerleri araçları :

• Guardrails AI : Yapılandırılmış çıktı denetimi ve şema uyumluluğu ile Pydantic tabanlı çıktı doğrulama.
• Lakera Guard : Tehdit tespiti ve sınıflandırması ile gerçek zamanlı anlık enjeksiyon koruması.
• Rebuff : Ani enjeksiyon girişimlerinden öğrenen, kendini güçlendiren savunma sistemi.
• Yapay Zekayı Koruyun : Dağıtım hattı boyunca güvenlik açığı tespiti ile makine öğrenimi modeli güvenlik taraması.

İşletmeniz için en iyi LLMOps aracı hangisidir?

Şimdilik bu araçların seçimi konusunda nispeten genel öneriler sunuyoruz. LLMOps platformlarını daha detaylı inceledikçe ve pazar olgunlaştıkça bu önerileri daha spesifik hale getireceğiz.

Seçim sürecinizde tamamlamanız gereken birkaç adım şunlardır:

1. Hedefleri belirleyin: LLMOps araç seçimi süreciniz için sağlam bir temel oluşturmak üzere iş hedeflerinizi açıkça belirtin. Örneğin, amacınız mevcut bir modeli ince ayar yapmak yerine sıfırdan bir model eğitmekse, bu LLMOps yığınınız için önemli sonuçlar doğuracaktır.
2. Gereksinimleri tanımlayın: Amacınıza bağlı olarak, belirli gereksinimler daha da önem kazanacaktır. Örneğin, iş kullanıcılarının LLM'leri kullanmasını sağlamayı hedefliyorsanız, gereksinimler listenize "kod yok" seçeneğini eklemek isteyebilirsiniz.
3. Kısa liste hazırlayın : Farklı LLMOps araçlarıyla ilgili gerçek dünya deneyimlerine dair fikir edinmek için kullanıcı yorumlarını ve geri bildirimlerini dikkate alın. Kısa listenizi hazırlamak için bu pazar verilerine güvenin.
4. İşlevselliği karşılaştırın: Çeşitli LLMOps araçlarının ücretsiz deneme sürümlerini ve demolarını kullanarak özelliklerini bizzat değerlendirin.

LLMOps nedir?

LLMOps, Büyük Dil Modeli Operasyonları anlamına gelir. İnce ayar, dağıtım, izleme, değerlendirme, yönetişim ve sürekli model iyileştirme gibi büyük dil modellerinin yaşam döngüsünü yönetmek için kullanılan uygulamaları, araçları ve altyapıyı ifade eder.

LLMOps, yapay zeka süreçlerinin tamamını otomatikleştirmek yerine, özellikle LLM tabanlı sistemlerin operasyonel hale getirilmesine odaklanmaktadır.

LLMOps'un temel bileşenleri:

1. Temel model seçimi: Başlangıç noktası, temel modellerin belirli uygulama alanlarına uygun hale getirilmesi için sonraki iyileştirmeleri ve ince ayarları belirler.
2. Veri yönetimi: Geniş veri hacimlerinin yönetimi, dil modelinin doğru çalışması için hayati önem taşır.
3. Dağıtım ve izleme modeli: Dil modellerinin verimli bir şekilde dağıtılması ve sürekli izlenmesi, tutarlı performans sağlar.
   • Komut istemi mühendisliği: Model performansını iyileştirmek için etkili komut istemi şablonları oluşturma.
   • Model izleme: Model sonuçlarının sürekli takibi, doğruluk azalmasının tespiti ve model sapmasının giderilmesi.
4. Değerlendirme ve kıyaslama: Geliştirilmiş modellerin standartlaştırılmış kıyaslama ölçütlerine göre titiz bir şekilde değerlendirilmesi, dil modellerinin etkinliğini ölçmeye yardımcı olur.
   • Model ince ayarı: Doğrusal doğrusal modellerin belirli görevlere göre ince ayarlanması ve modellerin en iyi performans için iyileştirilmesi.

LLMOps ile MLOps Arasındaki Fark Nedir?

LLMOps, büyük dil modellerinin kullanımına odaklanmış ve bu alanda uzmanlaşmış bir alandır. Öte yandan, MLOps daha geniş bir kapsamda çeşitli makine öğrenimi modellerini ve tekniklerini içermektedir.

Bu anlamda, LLMOps, LLM'ler için MLOps olarak bilinir. Dolayısıyla, bu ikisi temel modeller ve metodolojilere odaklanmaları bakımından farklılık gösterir:

Hesaplama kaynakları: NVIDIA L40 ve L40S karşılaştırması

Büyük dil modellerinin eğitilmesi ve devreye alınması, genellikle büyük veri kümelerini verimli bir şekilde işlemek için GPU gibi özel donanımlara dayanan önemli miktarda hesaplama gücü gerektirir. Bu kaynaklara erişim, etkili model eğitimi ve çıkarımı için çok önemlidir. Ek olarak, model sıkıştırma ve damıtma gibi tekniklerle çıkarım maliyetlerini yönetmek, performanstan ödün vermeden kaynak tüketimini azaltmaya yardımcı olur.

Örneğin, NVIDIA L40 ve L40S aynı mimariye sahip olsa da, L40S daha fazla aktif SM'ye olanak tanır ve özellikle yapay zeka ve LLM iş yükleri için daha yüksek verim sağlar. Her iki GPU da derin öğrenme için uygundur; L40S, eğitim ve çıkarım için performans optimize edilmiş bir yapılandırma sunar.

Aktarım öğrenimi

Sıfırdan oluşturulan geleneksel makine öğrenimi modellerinin aksine, LLM'ler genellikle temel bir modelle başlar ve bu model, belirli alanlar için performansı optimize etmek amacıyla yeni verilerle ince ayar yapılır. Bu ince ayar, daha az veri ve hesaplama kaynağı kullanırken belirli uygulamalar için en son teknolojiye sahip sonuçlar elde edilmesini kolaylaştırır.

İnsan geri bildirimi

Büyük dil modellerinin eğitimindeki gelişmeler, insan geri bildiriminden pekiştirmeli öğrenmeye (RLHF) atfedilmektedir. Büyük dil modelleme görevlerinin açık uçlu doğası göz önüne alındığında, son kullanıcıların insan girdisi, model performansının değerlendirilmesi için büyük önem taşımaktadır. Bu geri bildirim döngüsünün büyük dil modelleme operasyonları (LLMOps) işlem hatlarına entegre edilmesi, değerlendirmeyi basitleştirir ve gelecekteki model iyileştirmeleri için veri toplar.

Hiperparametre ayarı

Geleneksel makine öğrenimi öncelikle doğruluğu artırmak için hiperparametre ayarlamasına odaklanırken, doğrusal olmayan öğrenme modelleri (LLM'ler) eğitim ve çıkarım maliyetlerini azaltarak ek bir boyut sunar. Toplu işlem boyutları ve öğrenme oranları gibi parametrelerin ayarlanması, eğitim hızını ve maliyetini önemli ölçüde etkileyebilir. Sonuç olarak, titiz ayarlama süreci takibi ve optimizasyonu, farklı odak noktalarına sahip olsa da, hem klasik makine öğrenimi modelleri hem de LLM'ler için önemini korumaktadır.

Performans ölçütleri

Geleneksel makine öğrenimi modelleri, hesaplanması nispeten kolay olan doğruluk, AUC ve F1 puanı gibi iyi tanımlanmış ölçütlere dayanır. Buna karşılık, dilsel öğrenme modellerinin değerlendirilmesi, uygulama sırasında özel dikkat gerektiren, iki dilli değerlendirme alt çalışması (BLEU) ve Özü Anlama Değerlendirmesi için Geri Çağırma Odaklı Alt Çalışma (ROUGE) gibi bir dizi farklı standart ölçüt ve puanlama sistemini içerir.

Hızlı mühendislik

Talimatları takip eden modeller, karmaşık komutları veya talimat setlerini işleyebilir. Bu komut şablonlarının oluşturulması, LLM'lerden doğru ve güvenilir yanıtlar elde etmek için kritik öneme sahiptir. Etkili komut mühendisliği, model yanılsaması, komut manipülasyonu, veri sızıntısı ve güvenlik açıkları risklerini azaltır.

LLM işlem hatlarının oluşturulması

LLM işlem hatları, birden fazla LLM çağrısını bir araya getirir ve vektör veritabanları veya web aramaları gibi harici sistemlerle arayüz oluşturabilir. Bu işlem hatları, LLM'lerin bilgi tabanı soru-cevap veya belge kümesine dayalı kullanıcı sorgularına yanıt verme gibi karmaşık görevleri ele almasını sağlar. LLM uygulama geliştirmede, vurgu genellikle yeni LLM'ler oluşturmaktan ziyade bu işlem hatlarının oluşturulmasına ve optimize edilmesine kayar.

Ek olarak, büyük çok modlu modeller, görüntüler ve metin gibi çeşitli veri türlerini dahil ederek bu yetenekleri genişletir ve LLM işlem hatlarının esnekliğini ve kullanışlılığını artırır.

İşte LLMOps ve MLOps alanındaki temel araçların kategorize edilmiş bir genel görünümü:

LLMOPS ve MLOPS Karşılaştırması: Avantajları ve Dezavantajları

İşletmeniz için en iyi uygulamanın hangisi olduğuna karar verirken, her teknolojinin avantajlarını ve dezavantajlarını göz önünde bulundurmak önemlidir. LLMOps ve MLOps'un artı ve eksilerini daha iyi karşılaştırmak için daha detaylı inceleyelim:

LLMOPS Artıları

1. Geliştirme: LLMOps, önceden eğitilmiş modelleri kullanarak geliştirmeyi basitleştirebilir ve sıfırdan model oluşturma ihtiyacını azaltabilir. Bununla birlikte, veri hazırlığı, değerlendirme ve hızlı test etme hala önemli roller oynamaktadır.
2. Modelleme ve dağıtım kolaylığı: LLMOPS'ta model oluşturma, test etme ve ince ayar yapmanın karmaşıklıkları ortadan kaldırılarak daha hızlı geliştirme döngüleri sağlanır. Ayrıca, modellerin dağıtımı, izlenmesi ve geliştirilmesi sorunsuz hale getirilir. Geniş kapsamlı dil modellerini doğrudan yapay zeka uygulamalarınızın motoru olarak kullanabilirsiniz.
3. Esnek ve yaratıcı: LLMOPS, büyük dil modellerinin çeşitli uygulamaları sayesinde daha geniş bir yaratıcı özgürlük alanı sunar. Bu modeller metin oluşturma, özetleme, çeviri, duygu analizi, soru cevaplama ve daha birçok alanda üstün performans gösterir.
4. Gelişmiş dil modelleri: GPT-3, Turing-NLG ve BERT gibi gelişmiş modelleri kullanarak, LLMOPS milyarlarca veya trilyonlarca parametrenin gücünden yararlanmanızı sağlar ve çeşitli dil görevlerinde doğal ve tutarlı metin üretimi sunar.

LLMOPS Dezavantajları

1. Sınırlamalar ve kotalar: LLMOPS, operasyonel kapsamını etkileyen belirteç limitleri, istek kotaları, yanıt süreleri ve çıktı uzunluğu gibi kısıtlamalarla birlikte gelir.
2. Riskli ve karmaşık entegrasyon: LLMOPS beta aşamasındaki modellere dayandığı için potansiyel hatalar ve sorunlar ortaya çıkabilir, bu da risk ve öngörülemezlik unsuru getirir. Ayrıca, büyük dil modellerini API olarak entegre etmek teknik beceri ve anlayış gerektirir. Betik yazımı ve araç kullanımı ayrılmaz bileşenler haline gelir ve karmaşıklığı artırır.

MLOPS Profesyonelleri

1. Basit geliştirme süreci: MLOPS, veri toplama ve ön işlemeden dağıtım ve izlemeye kadar tüm yapay zeka geliştirme sürecini kolaylaştırır.
2. Doğru ve güvenilir: MLOPS, standartlaştırılmış veri doğrulama, güvenlik önlemleri ve yönetişim uygulamaları aracılığıyla yapay zeka uygulamalarının bütünlüğünü sağlar.
3. Ölçeklenebilir ve sağlam: MLOPS, yapay zeka uygulamalarının büyük ve karmaşık veri kümelerini ve modellerini sorunsuz bir şekilde işlemesini sağlar ve trafik ve yük taleplerine göre ölçeklenir.
4. Çeşitli araçlara erişim: MLOPS, bulut, dağıtık ve uç bilişim dahil olmak üzere bir dizi araç ve platforma erişim sağlayarak geliştirme yeteneklerini artırır.

MLOPS Dezavantajları

1. Dağıtımı karmaşık: MLOPS, veri toplama, ön işleme, dağıtım ve izleme gibi görevler boyunca zaman ve çaba gerektiren karmaşıklığı beraberinde getirir.
2. Daha az esnek ve yaratıcı: MLOps doğası gereği daha az esnek değildir, ancak kapsamı daha geniştir ve LLM'ler de dahil olmak üzere daha geniş bir yelpazede makine öğrenimi modelini destekler.

Hangisini seçmeliyim?

MLOps ve LLMOps arasında seçim yapmak, özel hedeflerinize, geçmişinize ve üzerinde çalıştığınız projelerin niteliğine bağlıdır. Bilinçli bir karar vermenize yardımcı olacak bazı yönergeler şunlardır:

1. Hedeflerinizi belirleyin: Makine öğrenimi modellerini verimli bir şekilde dağıtmaya (MLOps) mı yoksa GPT-3 gibi büyük dil modelleriyle çalışmaya (LLMOps) mı odaklandığınızı sorarak temel hedeflerinizi tanımlayın.

2. Proje gereksinimleri: Projelerinizin doğasını göz önünde bulundurarak, öncelikle metin ve dil ile ilgili görevlerle mi yoksa daha geniş bir yelpazedeki makine öğrenimi modelleriyle mi ilgilendiğinizi kontrol edin. Projeniz büyük ölçüde doğal dil işleme ve anlama üzerine kuruluysa, LLMOps daha uygun olacaktır.

3. Kaynaklar ve altyapı: Erişebileceğiniz kaynakları ve altyapıyı düşünün. MLOps, model dağıtımı ve izleme için altyapı kurulumunu içerebilir. LLMOps, büyük dil modellerinin hesaplama gereksinimleri nedeniyle önemli miktarda bilgi işlem kaynağı gerektirebilir.

4. Uzmanlığınızı ve ekip yapınızı, uzmanlığınızın makine öğrenimi, yazılım geliştirme veya her ikisinde de olup olmadığını belirleyerek değerlendirin . Makine öğrenimi, DevOps veya her ikisinde de uzmanlarınız var mı? MLOps, makine öğrenimi modellerini dağıtmak ve yönetmek için veri bilimcileri, yazılım mühendisleri ve DevOps uzmanları arasında işbirliği gerektirir. LLMOps ise gerçek dünya yazılım sistemlerinin bir parçası olarak büyük dil modellerinin dağıtımı, ince ayarı ve bakımıyla ilgilenir.

5. Sektör ve kullanım alanları: Bulunduğunuz sektörü ve ele aldığınız özel kullanım alanlarını inceleyin. Bazı sektörler bir yaklaşımı diğerine göre daha çok tercih edebilir. LLMOps, içerik üretimi, sohbet botları ve sanal asistanlar gibi sektörlerde daha uygun olabilir.

6. Hibrit yaklaşım: MLOps ve LLMOps arasında kesin bir ayrım olmadığını unutmayın. Bazı projeler her iki sistemin bir kombinasyonunu gerektirebilir.

Kıyaslama metodolojisi

DistilBERT tabanlı bir duygu sınıflandırma modelinin eğitim ve değerlendirme sürelerini üç farklı ortamda karşılaştırdık: manuel kurulum (yalnızca CPU), TrueFoundry ve Amazon SageMaker. Tutarlılığı sağlamak için, tüm çalıştırmalarda aynı kod tabanını, önceden eğitilmiş modeli (distilbert-base-uncased) ve Amazon Yorumları veri setinden ilk 5.000 örneği kullandık.

Veri seti, 1 ile 5 arasındaki derecelendirmeleri içerecek şekilde filtrelendi, beş sınıfa (0-4) yeniden etiketlendi ve %80 eğitim ve %20 doğrulama olmak üzere katmanlı setlere ayrıldı. Tokenizasyon, 128'lik sabit bir maksimum dizi uzunluğu ile gerçekleştirildi.

Model, aynı toplu işlem boyutları (eğitim için 16, değerlendirme için 32) kullanılarak tek bir epoch boyunca eğitildi. Hem TrueFoundry hem de SageMaker aynı GPU örnek türünü kullanırken, manuel kurulum, tipik bir yerel veya uzmanlaşmamış ortamı yansıtmak amacıyla kasıtlı olarak CPU üzerinde çalıştırıldı.

Bu kurulum, modern LLMOps araçlarının sunduğu platform düzeyindeki optimizasyonların yanı sıra, sorunsuz GPU erişiminden elde edilen önemli performans kazanımlarını da vurgulamaktadır. Karşılaştırma testi, TrueFoundry ve SageMaker gibi yönetilen platformların, özellikle gerçek dünyadaki kaynak kısıtlı senaryolarda, aynı kodu manuel olarak bir CPU üzerinde çalıştırmaya kıyasla eğitim ve değerlendirme süresini nasıl azaltabileceğini göstermektedir.

SSS'ler

Referans Linkleri

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

Baş Analist

Takip Et

Cem, 2017'den beri AIMultiple'da baş analist olarak görev yapmaktadır. AIMultiple, her ay Fortune 500 şirketlerinin %55'i de dahil olmak üzere yüz binlerce işletmeye (benzer Web'e göre) bilgi sağlamaktadır. Cem'in çalışmaları, Business Insider, Forbes, Washington Post gibi önde gelen küresel yayınlar, Deloitte, HPE gibi küresel firmalar, Dünya Ekonomik Forumu gibi STK'lar ve Avrupa Komisyonu gibi uluslararası kuruluşlar tarafından alıntılanmıştır. AIMultiple'ı referans gösteren daha fazla saygın şirket ve kaynağı görebilirsiniz. Kariyeri boyunca Cem, teknoloji danışmanı, teknoloji alıcısı ve teknoloji girişimcisi olarak görev yapmıştır. On yıldan fazla bir süre McKinsey & Company ve Altman Solon'da işletmelere teknoloji kararları konusunda danışmanlık yapmıştır. Ayrıca dijitalleşme üzerine bir McKinsey raporu yayınlamıştır. Bir telekom şirketinin CEO'suna bağlı olarak teknoloji stratejisi ve tedarikini yönetmiştir. Ayrıca, 2 yıl içinde sıfırdan 7 haneli yıllık yinelenen gelire ve 9 haneli değerlemeye ulaşan derin teknoloji şirketi Hypatos'un ticari büyümesini yönetmiştir. Cem'in Hypatos'taki çalışmaları TechCrunch ve Business Insider gibi önde gelen teknoloji yayınlarında yer aldı. Cem düzenli olarak uluslararası teknoloji konferanslarında konuşmacı olarak yer almaktadır. Boğaziçi Üniversitesi'nden bilgisayar mühendisliği diplomasına ve Columbia Business School'dan MBA derecesine sahiptir.

Tam Profili Görüntüle

Yorum yapan ilk kişi olun

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir.

Ad

E-posta Adresi

Yorum

0/450

Yorumu Gönder