Cos'è LLMOps?

Capitolo 3. Automatizzare il ciclo di vita di LLM

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Lo sviluppo e la distribuzione di un'applicazione basata su LLM è un'impresa iterativa e una pratica di sperimentazione costante che può portare a un debito tecnico significativo. Durante il ciclo di vita del modello, i team LLM creano diverse versioni dello stack di dati, modelli e pipeline. Non tutte le modifiche vengono documentate. E poi ci sono gli strumenti e le dipendenze! In tutta la pipeline di modelli, ci sono alcune somiglianze con l'operatività dei modelli ML deterministici (aka MLOps); tuttavia, ci sono anche diverse nuove sfide. In particolare, la differenza sostanziale tra LLMOps e MLOps è che questi modelli sono di natura generativa, il che può rendere molto più difficile la valutazione e il debug delle prestazioni del modello. Inoltre, l'ingegneria delle caratteristiche convenzionale non è più rilevante per i modelli linguistici di grandi dimensioni e, date le grandi dimensioni di questi modelli, un grande obiettivo per i team LLM è l'ottimizzazione delle prestazioni, che comprende la gestione della complessità del parallelismo dei dati e dei modelli, lo squilibrio del carico, la gestione della memoria e delle risorse, ecc.

LLMOps aiuta ad automatizzare e semplificare i processi per risolvere i problemi di comunicazione e sincronizzazione dei dati nell'intero ciclo di vita ...