LLMOps : Une Introduction Amicale

Alors, vous avez entendu le buzz autour de LLMOps par vos amis ou vos collègues et vous vous demandez de quoi il s'agit.

🚀 LLMOps : Une Introduction Amicale

Alors, vous avez entendu parler de LLMOps par vos amis ou vos collègues et vous vous demandez ce qui se cache derrière tout ce bruit.

Allons-y.

Tout d’abord, Qu’est-ce que c’est ?

Imaginez-le comme l’évolution suivante de MLOps, qui était elle-même une évolution de DevOps adaptée pour le ML.

MLOps est encore plus spécifiquement adapté pour gérer les défis de travail avec les grands modèles de langage.

Imaginez-le comme ceci :
DevOps → MLOps → LLMOps

Il dispose donc de pipelines CI/CD et de surveillance de modèles, ainsi que d’autres éléments, pour gérer les tâches spécifiques aux LLM comme l’ingénierie de requêtes et les boucles de rétroaction humaine.

Pourquoi est-il nécessaire ?

Ah. Les LLM sont complexes. Beaucoup plus complexes que les modèles de ML classiques. Ils nécessitent des outils spéciaux, et c’est pourquoi LLMOps est essentiel :

1. Les LLM sont massifs : Les exécuter de manière efficace nécessite une planification soigneuse des ressources de calcul comme les GPU ou les TPU.
2. Les LLM ne sont pas juste des modèles : Ils nécessitent des outils supplémentaires comme les bases de données vectorielles.
3. La formation et la mise en service des LLM sont coûteuses : Il faut plus d’yeux et de soins pour les rendre rentables.

Qu’est-ce qui relève de LLMOps ?

1. Ingénierie de requêtes

   • Puisque les LLM sont fortement influencés par la manière dont vous posez les questions (requêtes), la gestion des requêtes implique de les suivre et de les optimiser pour obtenir les meilleurs résultats.
   • Des outils comme LangChain ou MLflow peuvent aider à rationaliser ce processus.

2. Déploiement et évolutivité

   • Le déploiement des LLM n’est pas la même chose que le déploiement de modèles plus petits. Vous devez gérer des charges massives sur les GPU/TPU.

3. Compromis entre coût et performance

   • LLMOps implique de trouver un équilibre entre la latence, la performance et le coût. Des techniques comme la formation de modèles plus petits ou l’utilisation de techniques d’ajustement de paramètres efficaces (par exemple, LoRA) peuvent aider.

4. Intégration de la rétroaction humaine

   • Les boucles de rétroaction sont essentielles pour améliorer les réponses du modèle. L’apprentissage par renforcement avec rétroaction humaine (RLHF) fait partie du flux de travail LLMOps.

5. Surveillance et tests

   • Les tests des LLM impliquent plus que les métriques d’exactitude traditionnelles. La surveillance doit capturer les biais, les taux d’hallucination et bien plus encore.

6. Conditionnement des modèles

   • Les modèles doivent être standardisés pour un déploiement sans heurts sur divers systèmes.

Comment puis-je me lancer dans LLMOps ?

1. Fondements techniques

   • Fondamentaux de l’apprentissage automatique : Comprenez la formation, l’évaluation et le déploiement des modèles.
   • Programmation : Python est indispensable, ainsi que la familiarité avec des bibliothèques comme TensorFlow, PyTorch ou Hugging Face.

2. Connaissances spécifiques aux LLM

   • Ingénierie de requêtes : Apprenez à structurer les entrées pour une performance optimale des LLM.
   • Formation fine : Maîtrisez les méthodes de formation fine légères comme LoRA ou les adaptateurs.

3. Expertise en MLOps

   • Connaissances des outils comme Docker, Kubernetes, MLflow, etc.

4. Magasins de vecteurs

   • La familiarité avec les bases de données vectorielles comme Pinecone, Weaviate, etc., devient essentielle pour les applications de LLM.

5. Communication et collaboration

   • LLMOps est interdisciplinaire. Vous travaillerez avec des scientifiques des données, des responsables de produits et des ingénieurs, donc de solides compétences en communication sont un atout.

C’est tout !

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Auteur

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