LLMOps 또는 조직에서 언어 모델을 효과적으로 관리하는 방법 | 비즈니스 속의 AI #125

게시 됨: 2024-05-27

LLM(대형 언어 모델)의 잠재력을 최대한 활용하려면 기업은 이러한 고급 시스템을 관리하는 효과적인 접근 방식을 구현해야 합니다. 자연스러운 텍스트를 생성하고, 코드를 생성하고, 거대한 데이터 세트에서 핵심 정보를 찾을 수 있습니다. LLM은 기업 업무 실행을 향상시킬 수 있는 엄청난 잠재력을 가지고 있지만 교육부터 기술 유도, 생산 배포에 이르기까지 전체 수명주기에 대한 전문적인 관리도 필요합니다. 솔루션은 대규모 언어 모델을 위한 모범 운영 사례 세트인 LLMOps입니다. 읽어.

LLMOps – 목차

LLM은 어떻게 작동하며 회사에서는 어떤 용도로 사용됩니까?
LLMOps란 무엇입니까?
MLOps와 LLMOps — 유사점과 차이점
LLMOps 핵심 원칙
요약

LLM은 어떻게 작동하며 회사에서는 어떤 용도로 사용됩니까?

LLMOps에 대해 논의하기 전에 먼저 대규모 언어 모델이 무엇인지 설명하겠습니다. 이는 책, 웹 기사, 소스 코드는 물론 이미지, 심지어 비디오까지 방대한 텍스트 컬렉션에 대해 훈련된 기계 학습 시스템입니다. 결과적으로 그들은 인간 언어의 문법, 의미, 맥락을 이해하는 법을 배웁니다. 그들은 2017년 Google 연구원들이 "Attention Is All You Need"(https://arxiv.org/pdf/1706.03762v5.pdf) 기사에서 처음 설명한 변환기 아키텍처를 사용합니다. 이를 통해 문장의 다음 단어를 예측하여 유창하고 자연스러운 언어를 만들 수 있습니다.

다양한 도구로서 기업의 LLM은 다음과 같은 용도로 널리 사용됩니다.

키워드뿐만 아니라 쿼리 이해를 기반으로 관련 정보를 효율적으로 검색하기 위한 내부 벡터 데이터베이스를 구축합니다. 예를 들어 LLM을 사용하여 모든 관련 법률 및 법원 판결에 대한 벡터 데이터베이스를 생성하는 법률 회사가 있을 수 있습니다. 이를 통해 특정 사례에 대한 정보 핵심을 빠르게 검색할 수 있습니다.
스크립트 및 문서 생성을 통한 CI 프로세스/CD(지속적 통합/지속적 배포) 자동화 – 대규모 기술 회사는 LLM을 사용하여 자동으로 코드 생성, 단위 테스트 및 새로운 소프트웨어 기능 문서화를 통해 릴리스 주기 속도를 높일 수 있습니다.
데이터 수집, 준비 및 라벨링 — LLM은 다른 기계 학습 모델 교육에 필수적인 대량의 텍스트, 이미지 또는 오디오 데이터를 처리하고 분류하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

기업은 또한 사전 교육을 받은 LLM에게 전문 언어와 비즈니스 맥락(미세 조정)을 가르쳐서 해당 업계에 연결할 수도 있습니다.

그러나 콘텐츠 생성, 언어 번역 및 코드 개발은 기업에서 LLM의 가장 일반적인 용도입니다. 실제로 LLM은 일관된 제품 설명, 비즈니스 보고서를 작성하고 프로그래머가 다양한 프로그래밍 언어로 소스 코드를 작성하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

LLM의 엄청난 잠재력에도 불구하고 조직은 관련된 과제와 한계를 인식해야 합니다. 여기에는 계산 비용, 훈련 데이터의 편향 위험, 모델의 정기적인 모니터링 및 조정 필요성, 보안 및 개인 정보 보호 문제가 포함됩니다. 또한 현 개발 단계의 모델이 만들어낸 결과는 그 안에서 발생하는 오류(환각)로 인해 사람의 감독이 필요하다는 점을 명심하는 것도 중요하다.

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

LLMOps란 무엇입니까?

LLMOps(Large Language Model Operations)는 프로덕션 환경에서 LLM(대형 언어 모델)을 효과적으로 배포하고 관리하기 위한 일련의 사례입니다. LLMOps를 사용하면 AI 모델이 신속하고 효율적으로 질문에 답하고, 요약을 제공하고, 복잡한 지침을 실행할 수 있어 더 나은 사용자 경험과 더 큰 비즈니스 가치를 얻을 수 있습니다. LLMOps는 수명주기 전반에 걸쳐 대규모 언어 모델의 개발, 배포 및 관리를 용이하게 하는 일련의 사례, 절차 및 워크플로를 나타냅니다.

이는 LLM의 특정 요구 사항에 맞게 조정된 MLOps(기계 학습 운영) 개념의 확장으로 볼 수 있습니다. Google의 Vertex AI(https://cloud.google.com/vertex-ai), Databricks 데이터 인텔리전스 플랫폼(https://www.databricks.com/product/data-intelligence-platform) 또는 IBM Watson과 같은 LLMOps 플랫폼 Studio(https://www.ibm.com/products/watson-studio)를 사용하면 모델 라이브러리를 보다 효율적으로 관리하여 운영 비용을 절감하고 더 적은 수의 기술 직원이 LLM 관련 작업을 수행할 수 있습니다.

기존 소프트웨어 운영과 달리 LLMOps는 다음과 같은 복잡한 과제를 처리해야 합니다.

엄청난 양의 데이터를 처리하고,
계산량이 많은 모델 훈련,
회사에서 LLM을 구현하고,
모니터링 및 미세 조정,
민감한 정보의 보안과 개인정보 보호를 보장합니다.

LLMOps는 기업이 빠르게 진화하는 고급 AI 솔루션에 점점 더 의존하고 있는 현재 비즈니스 환경에서 특히 중요합니다. 관련 프로세스 표준화 및 자동화 LLMOps 이러한 모델을 사용하면 조직은 자연어 처리를 기반으로 혁신을 보다 효율적으로 구현할 수 있습니다.

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

MLOps와 LLMOps — 유사점과 차이점

LLMOps는 MLOps의 모범 사례에서 발전했지만 대규모 언어 모델의 특성으로 인해 다른 접근 방식이 필요합니다. 이러한 차이점을 이해하는 것은 LLM을 효과적으로 구현하려는 회사의 핵심입니다.

MLOps와 마찬가지로 LLMOps는 데이터를 다루는 데이터 과학자, DevOps 엔지니어 및 IT 전문가의 협업에 의존합니다. 그러나 LLMOps에서는 다음 사항에 더 중점을 둡니다.

기존의 기계 학습 측정 항목 대신 BLEU(번역 품질 측정) 및 ROUGE(텍스트 요약 평가)와 같은 성능 평가 측정 항목을 사용합니다 .
신속한 엔지니어링의 품질 – 즉, LLM에서 원하는 결과를 얻기 위해 올바른 쿼리와 컨텍스트를 개발하는 것입니다.
사용자의 지속적인 피드백 - 평가를 사용하여 모델을 반복적으로 개선하고,
지속적인 배포 중에 사람들이 품질 테스트를 더 강조합니다 .
벡터 데이터베이스의 유지 관리.

이러한 차이점에도 불구하고 MLOps와 LLMOps는 반복 작업을 자동화하고 지속적인 통합 및 배포를 촉진하여 효율성을 높이는 공통 목표를 공유합니다. 따라서 LLMOps의 고유한 과제를 이해하고 대규모 언어 모델의 세부 사항에 맞게 전략을 조정하는 것이 중요합니다.

LLMOps 핵심 원칙

LLMOps를 성공적으로 구현하려면 몇 가지 주요 원칙을 준수해야 합니다. 이를 적용하면 조직에서 LLM의 잠재력이 효과적이고 안전하게 실현될 수 있습니다. LLMOps의 다음 11가지 원칙은 조직 내 LLM의 운영 생성, 최적화 및 성과 모니터링에 모두 적용됩니다.

컴퓨팅 리소스를 관리합니다. 학습과 같은 LLM 프로세스에는 많은 컴퓨팅 성능이 필요하므로 신경망 처리 장치(NPU) 또는 텐서 처리 장치(TPU)와 같은 특수 프로세서를 사용하면 이러한 작업 속도를 크게 높이고 비용을 절감할 수 있습니다. 효율성을 극대화하려면 자원 사용을 모니터링하고 최적화해야 합니다.
모델의 지속적인 모니터링 및 유지 관리 . 모니터링 도구를 사용하면 모델 성능 저하를 실시간으로 감지하여 빠른 대응이 가능합니다. 사용자와 전문가로부터 피드백을 수집하면 모델을 반복적으로 개선하여 장기적인 효율성을 보장할 수 있습니다.
적절한 데이터 관리 . LLM 수명주기 전반에 걸쳐 대량의 데이터를 효율적으로 저장하고 검색할 수 있는 소프트웨어를 선택하는 것이 중요합니다. 데이터 수집, 정리 및 처리 프로세스를 자동화하면 모델 교육을 위한 고품질 정보가 지속적으로 공급될 수 있습니다.
데이터 준비. 품질을 보장하려면 정기적인 데이터 변환, 집계 및 분리가 필수적입니다. 협업을 촉진하고 효율성을 높이려면 데이터를 팀 간에 표시하고 공유할 수 있어야 합니다.
신속한 엔지니어링 . 프롬프트 엔지니어링에는 LLM에 자연어로 표현된 명확한 명령을 제공하는 것이 포함됩니다. 언어 모델이 제공하는 응답의 정확성과 반복성은 물론 문맥의 정확하고 일관된 사용은 프롬프트의 정확성에 크게 좌우됩니다.
구현 . 비용을 최적화하려면 사전 훈련된 모델을 특정 작업 및 환경에 맞게 조정해야 합니다. NVIDIA TensorRT(https://developer.nvidia.com/tensorrt) 및 ONNX Runtime(https://onnxruntime.ai/)과 같은 플랫폼은 모델 크기를 줄이고 성능을 가속화하는 딥 러닝 최적화 도구를 제공합니다.
재해 복구 . 모델, 데이터, 구성을 정기적으로 백업하면 시스템 장애 시 비즈니스 연속성이 보장됩니다. 데이터 복제 및 로드 밸런싱과 같은 중복 메커니즘을 구현하면 전체 솔루션의 안정성이 향상됩니다.
윤리적 모델 개발. 결과를 왜곡하고 불공정하거나 해로운 결정으로 이어질 수 있는 학습 데이터 및 모델 결과의 모든 편향을 예측하고 감지하고 수정해야 합니다. 회사는 LLM 시스템의 책임감 있고 윤리적인 개발을 보장하기 위한 프로세스를 구현해야 합니다.
사람들의 피드백 . LLM 작업은 종종 개방형이므로 사용자 피드백(RLHF – 인간 피드백을 통한 강화 학습)을 통해 모델을 강화하면 성능이 크게 향상될 수 있습니다. 인간의 판단을 통해 모델을 선호하는 행동에 맞게 조정할 수 있습니다.
LLM의 체인 및 파이프라인 . LangChain(https://python.langchain.com/) 및 LlamaIndex(https://www.llamaindex.ai/)와 같은 도구를 사용하면 여러 LLM 호출을 연결하고 외부 시스템과 상호 작용하여 복잡한 작업을 수행할 수 있습니다. 이를 통해 LLM을 기반으로 하는 포괄적인 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.
모델 튜닝 Hugging Face Transformers(https://huggingface.co/docs/transformers/index), PyTorch(https://pytorch.org/) 또는 TensorFlow(https:/ /www.tensorflow.org)와 같은 오픈 소스 라이브러리 /) 훈련 알고리즘과 리소스 활용도를 최적화하여 모델 성능을 개선하는 데 도움이 됩니다. 애플리케이션 응답성을 보장하려면 모델 대기 시간을 줄이는 것도 중요합니다.

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

요약

LLMOps를 통해 기업은 고급 언어 모델을 안전하고 안정적으로 배포하고 조직이 자연어 처리 기술을 활용하는 방법을 정의할 수 있습니다. 프로세스 자동화, 지속적인 모니터링 및 특정 비즈니스 요구 사항에 대한 적응을 통해 조직은 콘텐츠 생성, 작업 자동화, 데이터 분석 및 기타 여러 영역에서 LLM의 엄청난 잠재력을 최대한 활용할 수 있습니다.

LLMOps는 MLOps 모범 사례에서 발전했지만 대규모 언어 모델 관리 문제에 맞는 다양한 도구와 전략이 필요합니다. 사려 깊고 일관된 접근 방식을 통해서만 기업은 보안, 확장성 및 규정 준수를 보장하면서 이 획기적인 기술을 효과적으로 사용할 수 있습니다.

LLM이 더욱 발전함에 따라 LLMOps의 역할이 커지고 조직에 이러한 강력한 AI 시스템을 통제되고 지속 가능한 방식으로 배포할 수 있는 견고한 기반을 제공합니다. LLMOps 역량 개발에 투자하는 기업은 자연어 처리를 기반으로 한 혁신을 활용하여 디지털 혁신의 최전선에 머물 수 있는 전략적 이점을 갖게 됩니다.

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저자: 로버트 휘트니
IT 부서를 코칭하는 JavaScript 전문가이자 강사입니다. 그의 주요 목표는 코딩하는 동안 효과적으로 협력하는 방법을 다른 사람들에게 가르쳐 팀 생산성을 높이는 것입니다.

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