LLMOps, ou como gerenciar efetivamente modelos de linguagem em uma organização | IA nos negócios #125

Publicados: 2024-05-27

Para aproveitar plenamente o potencial dos Large Language Models (LLMs), as empresas precisam implementar uma abordagem eficaz para gerenciar esses sistemas avançados. Eles podem gerar texto com som natural, criar código e encontrar informações importantes em enormes conjuntos de dados. Os LLMs têm um enorme potencial para melhorar a execução de tarefas corporativas, mas também exigem uma gestão especializada de todo o seu ciclo de vida – desde a formação até às técnicas de estímulo até à implementação em produção. A solução é o LLMOps, um conjunto de melhores práticas operacionais para grandes modelos de linguagem. Leia.

LLMOps – índice

  1. Como funcionam os LLMs e para que servem nas empresas?
  2. O que é LLMOps?
  3. MLOps vs. LLMOps – semelhanças e diferenças
  4. Princípios-chave de LLMOps
  5. Resumo

Como funcionam os LLMs e para que servem nas empresas?

Antes de discutirmos LLMOps, vamos primeiro explicar o que são modelos de linguagem grandes. Eles são sistemas de aprendizado de máquina que foram treinados em enormes coleções de textos – de livros a artigos da web e código-fonte, mas também imagens e até vídeos. Como resultado, eles aprendem a compreender a gramática, a semântica e o contexto da linguagem humana. Eles usam a arquitetura do transformador descrita pela primeira vez por pesquisadores do Google em 2017 no artigo “Attention Is All You Need” (https://arxiv.org/pdf/1706.03762v5.pdf). Isso lhes permite prever as próximas palavras de uma frase, criando uma linguagem fluente e natural.

Por serem ferramentas versáteis, os LLMs nas empresas são amplamente utilizados para, entre outras coisas:

  • construção de bases de dados vetoriais internas para recuperação eficiente de informações relevantes com base na compreensão da consulta, não apenas em palavras-chave — um exemplo pode ser um escritório de advocacia que usa LLM para criar uma base de dados vetorial de todas as leis e decisões judiciais relevantes. Isso permite a recuperação rápida de informações importantes para um caso específico,
  • automatizar processos de CI/CD (Integração Contínua/Implantação Contínua) gerando scripts e documentação – grandes empresas de tecnologia podem usar LLMs para gerar automaticamente código, testes unitários e documentar novos recursos de software, acelerando os ciclos de lançamento,
  • coleta, preparação e rotulagem de dados – o LLM pode ajudar a processar e categorizar grandes quantidades de dados de texto, imagem ou áudio, o que é essencial para treinar outros modelos de aprendizado de máquina.

As empresas também podem combinar LLMs pré-treinados com seus setores, ensinando-lhes linguagem especializada e contexto de negócios (ajuste).

No entanto, a criação de conteúdo, a tradução de idiomas e o desenvolvimento de código são os usos mais comuns dos LLMs na empresa. Na verdade, os LLMs podem criar descrições consistentes de produtos, relatórios de negócios e até mesmo ajudar os programadores a escrever código-fonte em diferentes linguagens de programação.

Apesar do enorme potencial do LLM, as organizações precisam estar conscientes dos desafios e limitações associados. Estes incluem custos computacionais, o risco de enviesamento nos dados de formação, a necessidade de monitorização e ajuste regulares de modelos e desafios de segurança e privacidade. Também é importante ter em mente que os resultados gerados pelos modelos no atual estágio de desenvolvimento requerem supervisão humana devido aos erros (alucinações) que neles ocorrem.

LLMOps

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

O que é LLMOps?

LLMOps, ou Large Language Model Operations, é um conjunto de práticas para implantar e gerenciar com eficácia grandes modelos de linguagem (LLMs) em ambientes de produção. Com LLMOps, os modelos de IA podem responder perguntas de forma rápida e eficiente, fornecer resumos e executar instruções complexas, resultando em uma melhor experiência do usuário e maior valor comercial. LLMOps refere-se a um conjunto de práticas, procedimentos e fluxos de trabalho que facilitam o desenvolvimento, implantação e gerenciamento de grandes modelos de linguagem ao longo de seu ciclo de vida.

Eles podem ser vistos como uma extensão do conceito MLOps (Machine Learning Operations) adaptado aos requisitos específicos dos LLMs. Plataformas LLMOps, como Vertex AI do 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) permite um gerenciamento mais eficiente de bibliotecas de modelos, reduzindo custos operacionais e permitindo que menos equipe técnica execute tarefas relacionadas ao LLM.

Ao contrário das operações tradicionais de software, os LLMOps precisam lidar com desafios complexos, como:

  • processando grandes quantidades de dados,
  • treinamento de modelos computacionalmente exigentes,
  • implementação de LLMs na empresa,
  • seu monitoramento e ajuste fino,
  • garantindo a segurança e privacidade de informações confidenciais.

Os LLMOps assumem particular importância no atual cenário empresarial, no qual as empresas dependem cada vez mais de soluções de IA avançadas e em rápida evolução. Padronizando e automatizando os processos associados LLMOps com esses modelos permite que as organizações implementem de forma mais eficiente inovações baseadas no processamento de linguagem natural.

LLMOps

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

MLOps vs. LLMOps – semelhanças e diferenças

Embora os LLMOps tenham evoluído a partir das boas práticas dos MLOps, eles exigem uma abordagem diferente devido à natureza dos grandes modelos de linguagem. Compreender essas diferenças é fundamental para empresas que desejam implementar LLMs de forma eficaz.

Assim como o MLOps, o LLMOps conta com a colaboração de cientistas de dados que lidam com dados, engenheiros de DevOps e profissionais de TI. Com LLMOps, no entanto, é dada mais ênfase a:

  • métricas de avaliação de desempenho, como BLEU (que mede a qualidade das traduções) e ROUGE (que avalia resumos de texto), em vez de métricas clássicas de aprendizado de máquina,
  • qualidade da engenharia imediata – isto é, desenvolver as consultas e contextos certos para obter os resultados desejados dos LLMs,
  • feedback contínuo dos usuários – usando avaliações para melhorar iterativamente os modelos,
  • maior ênfase em testes de qualidade por pessoas durante a implantação contínua,
  • manutenção de bancos de dados vetoriais.

Apesar dessas diferenças, MLOps e LLMOps compartilham um objetivo comum: automatizar tarefas repetitivas e promover integração e implantação contínuas para aumentar a eficiência. Portanto, é crucial compreender os desafios únicos dos LLMOps e adaptar estratégias às especificidades dos grandes modelos linguísticos.

Princípios-chave de LLMOps

A implementação bem-sucedida de LLMOps requer a adesão a vários princípios fundamentais. A sua aplicação irá garantir que o potencial dos LLMs numa organização seja realizado de forma eficaz e segura. Os 11 princípios de LLMOps a seguir se aplicam à criação, otimização da operação e monitoramento do desempenho de LLMs na organização.

  1. Gerenciando recursos de computação. Processos LLM, como treinamento, exigem muito poder de computação, portanto, o uso de processadores especializados, como Unidade de Processamento de Rede Neural (NPU) ou Unidade de Processamento de Tensor (TPU), pode acelerar significativamente essas operações e reduzir custos. A utilização de recursos deve ser monitorada e otimizada para máxima eficiência.
  2. Monitoramento e manutenção constante dos modelos . As ferramentas de monitoramento podem detectar quedas no desempenho do modelo em tempo real, permitindo uma resposta rápida. A recolha de feedback de utilizadores e especialistas permite o refinamento iterativo do modelo para garantir a sua eficácia a longo prazo.
  3. Gerenciamento adequado de dados . A escolha de um software que permita o armazenamento e a recuperação eficientes de grandes quantidades de dados ao longo do ciclo de vida dos LLMs é crucial. A automatização dos processos de coleta, limpeza e processamento de dados garantirá um fornecimento constante de informações de alta qualidade para o treinamento de modelos.
  4. Preparação de dados. A transformação, agregação e separação regulares de dados são essenciais para garantir a qualidade. Os dados devem ser visíveis e compartilháveis ​​entre as equipes para facilitar a colaboração e aumentar a eficiência.
  5. Engenharia imediata . A engenharia imediata envolve fornecer ao LLM comandos claros expressos em linguagem natural. A precisão e a repetibilidade das respostas dadas pelos modelos de linguagem, bem como o uso correto e consistente do contexto, dependem em grande parte da precisão das instruções.
  6. Implementação . Para otimizar custos, os modelos pré-treinados precisam ser adaptados a tarefas e ambientes específicos. Plataformas como NVIDIA TensorRT (https://developer.nvidia.com/tensorrt) e ONNX Runtime (https://onnxruntime.ai/) oferecem ferramentas de otimização de aprendizagem profunda para reduzir o tamanho dos modelos e acelerar seu desempenho.
  7. Recuperação de desastres . Backups regulares de modelos, dados e configurações garantem a continuidade dos negócios em caso de falha do sistema. A implementação de mecanismos de redundância, como replicação de dados e balanceamento de carga, aumenta a confiabilidade de toda a solução.
  8. Desenvolvimento de modelo ético. Quaisquer distorções nos dados de formação e nos resultados dos modelos que possam distorcer os resultados e levar a decisões injustas ou prejudiciais devem ser antecipadas, detetadas e corrigidas. As empresas devem implementar processos para garantir o desenvolvimento responsável e ético dos sistemas LLM.
  9. Feedback das pessoas . Reforçar o modelo através do feedback do utilizador (RLHF – Reinforcement Learning from Human Feedback) pode melhorar significativamente o seu desempenho, uma vez que as tarefas do LLM são frequentemente abertas. O julgamento humano permite que o modelo seja ajustado aos comportamentos preferidos.
  10. Cadeias e pipelines de LLMs . Ferramentas como LangChain (https://python.langchain.com/) e LlamaIndex (https://www.llamaindex.ai/) permitem encadear várias chamadas LLM e interagir com sistemas externos para realizar tarefas complexas. Isso permite que você crie aplicativos abrangentes baseados em LLMs.
  11. Ajuste de modelo Bibliotecas de código aberto, como Hugging Face Transformers (https://huggingface.co/docs/transformers/index), PyTorch (https://pytorch.org/) ou TensorFlow (https://www.tensorflow.org /), ajudam a melhorar o desempenho do modelo otimizando algoritmos de treinamento e utilização de recursos. Também é crucial reduzir a latência do modelo para garantir a capacidade de resposta do aplicativo.
LLMOps

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

Resumo

LLMOps permitem que as empresas implantem modelos de linguagem avançados de forma segura e confiável e definam como as organizações aproveitam as tecnologias de processamento de linguagem natural. Ao automatizar processos, monitorizar continuamente e adaptar-se às necessidades específicas do negócio, as organizações podem explorar plenamente o enorme potencial dos LLMs na geração de conteúdos, automatização de tarefas, análise de dados e muitas outras áreas.

Embora os LLMOps tenham evoluído a partir das melhores práticas de MLOps, eles exigem diferentes ferramentas e estratégias adaptadas aos desafios do gerenciamento de grandes modelos de linguagem. Somente com uma abordagem ponderada e consistente as empresas serão capazes de utilizar eficazmente esta tecnologia inovadora, garantindo ao mesmo tempo segurança, escalabilidade e conformidade regulamentar.

À medida que os LLMs se tornam mais avançados, o papel dos LLMOps está a crescer, dando às organizações uma base sólida para implementar estes poderosos sistemas de IA de forma controlada e sustentável. As empresas que investirem no desenvolvimento de competências LLMOps terão uma vantagem estratégica ao alavancar inovações baseadas no processamento de linguagem natural, permitindo-lhes permanecer na vanguarda da transformação digital.

LLMOps

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LLMOps, or how to effectively manage language models in an organization | AI in business #125 robert whitney avatar 1background

Autor: Robert Whitney

Especialista em JavaScript e instrutor que orienta departamentos de TI. Seu principal objetivo é aumentar a produtividade da equipe, ensinando aos outros como cooperar de forma eficaz durante a codificação.

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