Czy przyszłość to LLM-Ops?

W erze dużych modeli językowych (LLM = Large Language Model), takich jak np. GPT-4, zarządzanie i optymalizacja tych zaawansowanych systemów stają się coraz bardziej istotne. Większość nowoczesnych modeli jest dostępna poprzez API, ale firmy takie jak np. Meta oferują otwarte wersje modeli, jak LLaMA, co wspiera rozwój ruchu open-source. Ruch ten zyskuje na znaczeniu, odpowiadając na rosnące zapotrzebowanie na przejrzystość i elastyczność w dostosowywaniu modeli do różnych (biznesowych) potrzeb. Dlatego w przyszłości możemy spodziewać się większej dostępności modeli open-source oraz mniejszych, zoptymalizowanych wersji dużych modeli, które zachowują kluczowe właściwości tychże modeli, ale są bardziej efektywne pod względem wydajności i zasobów. Oznacza to, że mniejsze firmy będzie stać na takie modele i rozwój własnych produktów.

W związku z tymi predykcjami warto już teraz zapoznać się z LLM-Ops. LLM-Ops (Large Language Model Operations) to podejście do zarządzania, wdrażania, monitorowania oraz optymalizacji dużych (i małych) modeli językowych. Koncentruje się ono na specyficznych wyzwaniach związanych z tymi modelami, takich jak np.:

• Wdrażanie i orkiestracja LLM-ów w chmurze lub na lokalnych serwerach

• Kompresja i optymalizacja LLM-ów za pomocą różnych technik zmniejszania ich rozmiaru i zasobochłonności

• Monitorowanie działania, ich wydajność oraz koszty (mindset FinOps jest to niezmiernie potrzebny 😉)

• Zarządzanie wersjami i aktualizacjami

• Dostosowywanie modeli do rosnącej liczby użytkowników (skalowalności zasobów), na przykład w przypadku chatbotów

• Ochrona danych użytkowników i zapewnienie, że modele spełniają wymagania dotyczące bezpieczeństwa

• Ciągłe trenowanie i "fine-tuning" modeli w celu poprawy ich działania i dostosowywania do zmieniających się potrzeb

• Wykorzystanie różnych narzędzi wspierających efektywny LLM-Ops, jak np. narzędzia CI/CD, Kubernetes, Docker, MlFlow czy Azure ML

• Szkolenia zespołu w zakresie danych technologii i narzędzi

Jak widać powyżej LLM-Ops łączy zasady filozofii DevOps, takie jak automatyzacja, współpraca, zarządzanie cyklem życia, skalowalność i bezpieczeństwo, z wymaganiami specyficznymi dla dużych (i mniejszych) modeli językowych.

W kontekście przyszłości warto zwrócić uwagę na to podejście, ponieważ z pewnością będzie ono zyskiwało na znaczeniu. Mogę się nawet założyć, że w przyszłości będziemy się certyfikować w tym obszarze i budować metodyki powiązane z "filozofią" LLM-Ops 😉

Co myślisz o tym temacie? Jak Twoim zdaniem należy wdrażać to podejście w organizacjach? Podziel się swoimi przemyśleniami w komentarzu.