LLMOps 要点：大型语言模型操作化实用指南

[mostakimvip06]

当我们作为用户与 ChatGPT 交互时，我们只需在 Web 界面中输入提示并按 Enter 键即可。通常，我们会在几秒钟内开始收到响应。然而，在这种无缝交互的背后隐藏着一系列复杂而有序的步骤，这些步骤使 ChatGPT 能够提供这样的体验。

这一系列步骤的自动执行被称为大型语言模型操作 (LLMOps)，可确保提示不仅到达模型，而且得到高效、准确和可靠的处理。这确保在合理的时间范围内提供精心设计的响应。

在本文中，我们将通过追踪提示通过大型语言模型 (LLM) 服务（如 ChatGPT）的旅程来深入研究 LLMOps 范式。我们将研究关键阶段，包括提示预处理、模型选择、响应生成，以及经常被忽视但至关重要的方面，例如负载平衡、监控和持续集成。

什么是 LLMOps？
LLMOps 实际上是众所周知的机器学习操作(MLOps) 的 希腊赌博数据 演变，旨在应对 LLM 带来的具体挑战。MLOps 以一般机器学习模型的生命周期管理为中心，而 LLMOps 则融合了与这些类型的模型独特相关的方面。

重要的是要明白，无论何时我们与 OpenAI 或 Google 的模型交互，无论是通过 Web 界面还是通过代码中的 API 调用，LLMOps 对我们来说都是透明的。在这种情况下，我们说这些模型是以服务形式提供的。

另一方面，如果我们的目标是在不依赖外部提供商的情况下为特定用例提供模型，例如公司员工的助手，那么 LLMOps 的责任就落在我们身上。

无论我们的新模型具有什么功能，它作为一种服务的成功在很大程度上取决于是否存在强大而可靠的 LLMOps 基础设施。如果您有兴趣了解有关 MLOps 的更多信息，那么本教程“MLOps 基础知识”非常适合您！

LLMOps 的起源
GPT-2 等早期的 LLM 于 2018 年推出。然而，它们最近才变得流行起来，这主要是因为这些模型的新版本（从 GPT3 开始）的功能有了显着的进步。

由于 LLM 具有出色的模型能力，许多利用 LLM 的应用程序应运而生。例如客户服务聊天机器人、语言翻译服务以及写作和编码助手等。

开发由 LLM 提供支持的生产就绪应用程序面临着一系列独特的挑战，与传统 ML 模型中遇到的挑战不同。为了应对这些挑战，开发了用于管理 LLM 应用程序生命周期的新工具和最佳实践，从而产生了“LLMOps”概念。

为什么选择 LLMOps？
由于多种原因，LLMOps 在作为服务部署时对于有效管理这些复杂模型至关重要：

1. LLM 不仅处理的数据量大，参数数量也多。LLMOps 确保基础设施能够在存储和带宽方面支持这些模型。

2. 在最短时间内收到准确的响应对用户来说至关重要。LLMOps 确保在合理的时间内提供响应，保持人机交互的流畅性。

3. LLMOps 下的持续监控不仅仅是跟踪基础设施中的操作方面或故障。它还需要仔细跟踪模型的行为，以了解其决策过程并在未来的迭代中进一步改进模型。

4. 运行 LLM 可能很昂贵，因为需要大量资源。LLMOps 引入了具有成本效益的策略，以确保在不影响性能的情况下最佳地利用资源。