LLMOps, ou comment gérer efficacement les modèles linguistiques dans une organisation | L'IA en entreprise #125

Publié: 2024-05-27

Pour exploiter pleinement le potentiel des grands modèles linguistiques (LLM), les entreprises doivent mettre en œuvre une approche efficace de gestion de ces systèmes avancés. Ils peuvent générer du texte au son naturel, créer du code et trouver des informations clés dans d’énormes ensembles de données. Les LLM ont un énorme potentiel pour améliorer l'exécution des tâches de l'entreprise, mais ils nécessitent également une gestion spécialisée de l'ensemble de leur cycle de vie – de la formation aux techniques d'incitation jusqu'au déploiement en production. La solution est LLMOps, un ensemble de meilleures pratiques opérationnelles pour les grands modèles de langage. Continuer à lire.

LLMOps – table des matières

Comment fonctionnent les LLM et à quoi servent-ils en entreprise ?
Qu’est-ce que LLMOps ?
MLOps vs LLMOps – similitudes et différences
Principes clés du LLMOps
Résumé

Comment fonctionnent les LLM et à quoi servent-ils en entreprise ?

Avant de discuter de LLMOps, expliquons d'abord ce que sont les grands modèles de langage. Il s'agit de systèmes d'apprentissage automatique qui ont été formés sur d'énormes collections de textes, allant des livres aux articles Web en passant par le code source, mais aussi des images et même des vidéos. En conséquence, ils apprennent à comprendre la grammaire, la sémantique et le contexte du langage humain. Ils utilisent l'architecture de transformateur décrite pour la première fois par les chercheurs de Google en 2017 dans l'article « Attention Is All You Need » (https://arxiv.org/pdf/1706.03762v5.pdf). Cela leur permet de prédire les mots suivants dans une phrase, créant ainsi un langage fluide et naturel.

En tant qu’outils polyvalents, les LLM en entreprise sont largement utilisés pour, entre autres :

créer des bases de données vectorielles internes pour une récupération efficace des informations pertinentes basées sur la compréhension de la requête, et pas seulement des mots-clés – un exemple pourrait être un cabinet d'avocats qui utilise LLM pour créer une base de données vectorielle de toutes les lois et décisions de justice pertinentes. Cela permet de récupérer rapidement les informations clés d'un cas particulier,
automatiser les processus CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment) en générant des scripts et de la documentation – les grandes entreprises technologiques peuvent utiliser les LLM pour générer automatiquement du code, des tests unitaires et documenter les nouvelles fonctionnalités logicielles, accélérant ainsi les cycles de publication,
collecte, préparation et étiquetage des données — LLM peut aider à traiter et à catégoriser d'énormes quantités de données textuelles, images ou audio, ce qui est essentiel pour la formation d'autres modèles d'apprentissage automatique.

Les entreprises peuvent également adapter les LLM pré-formés à leur secteur d'activité en leur enseignant une langue spécialisée et un contexte commercial (mise au point).

Cependant, la création de contenu, la traduction linguistique et le développement de code sont les utilisations les plus courantes des LLM dans l'entreprise. En fait, les LLM peuvent créer des descriptions de produits cohérentes, des rapports commerciaux et même aider les programmeurs à écrire du code source dans différents langages de programmation.

Malgré l'énorme potentiel du LLM, les organisations doivent être conscientes des défis et des limites qui y sont associés. Ceux-ci incluent les coûts de calcul, le risque de biais dans les données de formation, la nécessité d'une surveillance et d'un réglage réguliers des modèles, ainsi que les défis en matière de sécurité et de confidentialité. Il est également important de garder à l’esprit que les résultats générés par les modèles au stade actuel de développement nécessitent une surveillance humaine en raison des erreurs (hallucinations) qui s’y produisent.

Source : DALL·E 3, invite : Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Qu’est-ce que LLMOps ?

LLMOps, ou Large Language Model Operations, est un ensemble de pratiques permettant de déployer et de gérer efficacement des grands modèles de langage (LLM) dans des environnements de production. Avec LLMOps, les modèles d'IA peuvent répondre rapidement et efficacement aux questions, fournir des résumés et exécuter des instructions complexes, ce qui se traduit par une meilleure expérience utilisateur et une plus grande valeur commerciale. LLMOps fait référence à un ensemble de pratiques, de procédures et de flux de travail qui facilitent le développement, le déploiement et la gestion de grands modèles de langage tout au long de leur cycle de vie.

Ils peuvent être considérés comme une extension du concept MLOps (Machine Learning Operations) adapté aux exigences spécifiques des LLM. Plateformes LLMOps telles que Vertex AI de Google (https://cloud.google.com/vertex-ai), Databricks Data Intelligence Platform (https://www.databricks.com/product/data-intelligence-platform) ou IBM Watson Studio (https://www.ibm.com/products/watson-studio) permet une gestion plus efficace des bibliothèques de modèles, réduisant ainsi les coûts opérationnels et permettant à moins de personnel technique d'effectuer des tâches liées au LLM.

Contrairement aux opérations logicielles traditionnelles, les LLMOps doivent faire face à des défis complexes, tels que :

traiter d'énormes quantités de données,
formation de modèles exigeants en calcul,
mettre en œuvre des LLM dans l'entreprise,
leur suivi et leur mise au point,
assurer la sécurité et la confidentialité des informations sensibles.

Les LLMOps revêtent une importance particulière dans le paysage commercial actuel, dans lequel les entreprises s'appuient de plus en plus sur des solutions d'IA avancées et en évolution rapide. Standardiser et automatiser les processus associés LLMOps avec ces modèles, les organisations peuvent mettre en œuvre plus efficacement des innovations basées sur le traitement du langage naturel.

Source : IBM Watson Studio (https://www.ibm.com/products/watson-studio)

MLOps vs LLMOps – similitudes et différences

Bien que les LLMOps aient évolué à partir des bonnes pratiques des MLOps, ils nécessitent une approche différente en raison de la nature des grands modèles de langage. Comprendre ces différences est essentiel pour les entreprises qui souhaitent mettre en œuvre efficacement les LLM.

Comme MLOps, LLMOps s'appuie sur la collaboration de Data Scientists traitant des données, d'ingénieurs DevOps et de professionnels de l'informatique. Avec LLMOps, cependant, l’accent est davantage mis sur :

des métriques d'évaluation des performances, telles que BLEU (qui mesure la qualité des traductions) et ROUGE (qui évalue les résumés de textes), au lieu des métriques classiques du machine learning,
la qualité de l'ingénierie rapide - c'est-à-dire le développement des requêtes et des contextes appropriés pour obtenir les résultats souhaités des LLM,
retour continu des utilisateurs – en utilisant des évaluations pour améliorer les modèles de manière itérative,
une plus grande importance accordée aux tests de qualité effectués par les personnes lors d'un déploiement continu,
maintenance de bases de données vectorielles.

Malgré ces différences, MLOps et LLMOps partagent un objectif commun : automatiser les tâches répétitives et promouvoir l'intégration et le déploiement continus pour accroître l'efficacité. Il est donc crucial de comprendre les défis uniques des LLMOps et d’adapter les stratégies aux spécificités des grands modèles de langage.

Principes clés du LLMOps

La mise en œuvre réussie de LLMOps nécessite le respect de plusieurs principes clés. Leur application garantira que le potentiel des LLM dans une organisation est réalisé de manière efficace et sûre. Les 11 principes suivants de LLMOps s'appliquent à la fois à la création, à l'optimisation du fonctionnement et au suivi des performances des LLM dans l'organisation.

Gestion des ressources informatiques. Les processus LLM tels que la formation nécessitent beaucoup de puissance de calcul, donc l'utilisation de processeurs spécialisés tels que l'unité de traitement de réseau neuronal (NPU) ou l'unité de traitement tensoriel (TPU) peut considérablement accélérer ces opérations et réduire les coûts. L’utilisation des ressources doit être surveillée et optimisée pour une efficacité maximale.
Surveillance et maintenance constantes des modèles . Les outils de surveillance peuvent détecter les baisses de performances des modèles en temps réel, permettant une réponse rapide. La collecte des commentaires des utilisateurs et des experts permet d'affiner le modèle de manière itérative pour garantir son efficacité à long terme.
Bonne gestion des données . Il est crucial de choisir un logiciel permettant un stockage et une récupération efficaces de grandes quantités de données tout au long du cycle de vie des LLM. L'automatisation des processus de collecte, de nettoyage et de traitement des données garantira un approvisionnement constant en informations de haute qualité pour la formation des modèles.
Préparation des données. La transformation, l'agrégation et la séparation régulières des données sont essentielles pour garantir la qualité. Les données doivent être visibles et partageables entre les équipes pour faciliter la collaboration et accroître l'efficacité.
Ingénierie rapide . L'ingénierie rapide consiste à donner au LLM des commandes claires exprimées en langage naturel. L'exactitude et la répétabilité des réponses données par les modèles de langage, ainsi que l'utilisation correcte et cohérente du contexte, dépendent en grande partie de la précision des invites.
Mise en œuvre . Pour optimiser les coûts, les modèles pré-entraînés doivent être adaptés à des tâches et des environnements spécifiques. Des plates-formes telles que NVIDIA TensorRT (https://developer.nvidia.com/tensorrt) et ONNX Runtime (https://onnxruntime.ai/) proposent des outils d'optimisation du deep learning pour réduire la taille des modèles et accélérer leurs performances.
Reprise après sinistre . Des sauvegardes régulières des modèles, des données et des configurations garantissent la continuité des activités en cas de panne du système. La mise en œuvre de mécanismes de redondance, tels que la réplication des données et l'équilibrage de charge, augmente la fiabilité de l'ensemble de la solution.
Développement d’un modèle éthique. Tout biais dans les données de formation et les résultats du modèle susceptible de fausser les résultats et de conduire à des décisions injustes ou préjudiciables doit être anticipé, détecté et corrigé. Les entreprises doivent mettre en œuvre des processus pour garantir un développement responsable et éthique des systèmes LLM.
Commentaires des gens . Renforcer le modèle grâce aux retours des utilisateurs (RLHF – Reinforcement Learning from Human Feedback) peut améliorer considérablement ses performances, car les tâches LLM sont souvent ouvertes. Le jugement humain permet d’adapter le modèle aux comportements préférés.
Chaînes et pipelines de LLM . Des outils comme LangChain (https://python.langchain.com/) et LlamaIndex (https://www.llamaindex.ai/) vous permettent d'enchaîner plusieurs appels LLM et d'interagir avec des systèmes externes pour accomplir des tâches complexes. Cela vous permet de créer des applications complètes basées sur des LLM.
Optimisation du modèle Bibliothèques open source telles que Hugging Face Transformers (https://huggingface.co/docs/transformers/index), PyTorch (https://pytorch.org/) ou TensorFlow (https://www.tensorflow.org /), contribuent à améliorer les performances du modèle en optimisant les algorithmes de formation et l'utilisation des ressources. Il est également crucial de réduire la latence des modèles pour garantir la réactivité des applications.

Source : Tensor Flow (https://blog.tensorflow.org/2024/03/whats-new-in-tensorflow-216.html?hl=pl)

Résumé

Les LLMOps permettent aux entreprises de déployer de manière sûre et fiable des modèles de langage avancés et de définir comment les organisations exploitent les technologies de traitement du langage naturel. En automatisant les processus, en surveillant continuellement et en s'adaptant aux besoins spécifiques de l'entreprise, les organisations peuvent exploiter pleinement l'énorme potentiel des LLM dans la génération de contenu, l'automatisation des tâches, l'analyse des données et bien d'autres domaines.

Bien que les LLMOps aient évolué à partir des meilleures pratiques MLOps, ils nécessitent différents outils et stratégies adaptés aux défis de la gestion de grands modèles de langage. Ce n'est qu'avec une approche réfléchie et cohérente que les entreprises seront en mesure d'utiliser efficacement cette technologie révolutionnaire tout en garantissant la sécurité, l'évolutivité et la conformité réglementaire.

À mesure que les LLM deviennent plus avancés, le rôle des LLMOps se développe, donnant aux organisations une base solide pour déployer ces puissants systèmes d'IA de manière contrôlée et durable. Les entreprises qui investissent dans le développement des compétences LLMOps auront un avantage stratégique en tirant parti des innovations basées sur le traitement du langage naturel, leur permettant ainsi de rester à la pointe de la transformation numérique.

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Auteur : Robert Whitney
Expert JavaScript et instructeur qui coache les départements informatiques. Son objectif principal est d'améliorer la productivité de l'équipe en apprenant aux autres comment coopérer efficacement lors du codage.
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