LLMOps: Giới thiệu Thân thiện

Vậy là bạn đã nghe những lời đồn đại về LLMOps từ bạn bè hoặc đồng nghiệp và đang tự hỏi tại sao lại có nhiều ồn ào như vậy.

🚀 LLMOps: Giới Thiệu Thân Thiện

Vậy là bạn đã nghe về LLMOps từ bạn bè hoặc đồng nghiệp và đang tự hỏi tại sao lại có nhiều sự chú ý đến vậy.

Hãy cùng tìm hiểu.

Đầu tiên, Nó Là Gì?

Hãy nghĩ về nó như là sự phát triển tiếp theo của MLOps, vốn đã là một sự phát triển của DevOps được tùy chỉnh cho ML.

MLOps được tùy chỉnh thêm để xử lý các thách thức khi làm việc với các mô hình ngôn ngữ lớn.

Hãy nghĩ về nó như thế này:
DevOps → MLOps → LLMOps

Vì vậy, nó có các đường ống CI/CD và giám sát mô hình, cộng thêm nhiều thứ khác, để quản lý các nhiệm vụ cụ thể của LLM như kỹ thuật gợi ý và vòng phản hồi của con người.

Tại Sao Nó Cần Thiết?

Ah. LLMs rất phức tạp. Phức tạp hơn nhiều so với các mô hình ML cổ điển. Chúng cần công cụ đặc biệt, và do đó LLMOps là cần thiết:

1. LLMs rất lớn: Chạy chúng hiệu quả đòi hỏi phải lập kế hoạch cẩn thận về tài nguyên tính toán như GPU hoặc TPU.
2. LLMs không chỉ là mô hình: Chúng cần các công cụ bổ sung như cơ sở dữ liệu vector.
3. Huấn luyện và phục vụ LLMs rất tốn kém: Cần nhiều sự chú ý và chăm sóc hơn để làm cho chúng hiệu quả về chi phí.

Vậy, Những Gì Bao Gồm Trong Nó?

1. Kỹ Thuật Gợi Ý

   • Vì LLMs bị ảnh hưởng nhiều bởi cách bạn đặt câu hỏi (gợi ý), quản lý gợi ý liên quan đến việc theo dõi và tối ưu hóa chúng để có kết quả tốt nhất.
   • Các công cụ như LangChain hoặc MLflow có thể giúp đơn giản hóa quá trình này.

2. Triển Khai & Khả Năng Mở Rộng

   • Triển khai LLMs không giống như triển khai các mô hình nhỏ hơn. Bạn cần xử lý tải lớn trên GPU/TPU.

3. Cân Bằng Chi Phí-Hiệu Suất

   • LLMOps liên quan đến việc cân bằng độ trễ, hiệu suất và chi phí. Các kỹ thuật như tinh chỉnh mô hình nhỏ hơn hoặc sử dụng tinh chỉnh hiệu quả tham số (ví dụ: LoRA) có thể giúp ích.

4. Tích Hợp Phản Hồi Của Con Người

   • Vòng phản hồi là cần thiết để cải thiện phản hồi của mô hình. Học Tăng Cường với Phản Hồi của Con Người (RLHF) là một phần của quy trình LLMOps.

5. Giám Sát và Kiểm Tra

   • Kiểm tra LLMs liên quan đến nhiều hơn các chỉ số độ chính xác truyền thống. Giám sát phải nắm bắt được thiên kiến, tỷ lệ ảo giác, và nhiều hơn nữa.

6. Đóng Gói Mô Hình

   • Các mô hình cần được tiêu chuẩn hóa để triển khai liền mạch trên các hệ thống khác nhau.

Làm Thế Nào Để Tham Gia Vào LLMOps?

1. Nền Tảng Kỹ Thuật

   • Cơ Bản Về Học Máy: Hiểu về huấn luyện mô hình, đánh giá và triển khai.
   • Lập Trình: Python là bắt buộc, cùng với sự quen thuộc với các thư viện như TensorFlow, PyTorch, hoặc Hugging Face.

2. Kiến Thức Cụ Thể Về LLM

   • Kỹ Thuật Gợi Ý: Học cách cấu trúc đầu vào để có hiệu suất LLM tối ưu.
   • Tinh Chỉnh: Làm chủ các phương pháp tinh chỉnh nhẹ như LoRA hoặc adapters.

3. Chuyên Môn Về MLOps

   • Biết các công cụ như Docker, Kubernetes, MLflow, v.v.

4. Kho Lưu Trữ Vector

   • Quen thuộc với các cơ sở dữ liệu vector như Pinecone, Weaviate, v.v., đang trở nên cần thiết cho các ứng dụng LLM.

5. Giao Tiếp & Hợp Tác

   • LLMOps là liên ngành. Bạn sẽ làm việc với các nhà khoa học dữ liệu, quản lý sản phẩm, và kỹ sư, vì vậy kỹ năng giao tiếp mạnh mẽ là một lợi thế.

Đó là tất cả!

TÁC GIẢ

Về ABN Asia: AiUTOMATING PEOPLE, ABN Asia được thành lập từ năm 2012, là một công ty xuất phát từ học thuật, do những giảng viên, cựu du học sinh Hungary, Hà Lan, Nga, Đức, và Nhật Bản sáng lập. Chúng tôi chia sẻ đam mê chung và tầm nhìn vững chắc về công nghệ, mang đến sự đổi mới và chất lượng đỉnh cao cho khách hàng. Phương châm của chúng tôi là: Tốt hơn. Nhanh hơn. An toàn hơn. Trong nhiều trường hợp: Rẻ hơn.

Hãy liên hệ với chúng tôi khi Quý doanh nghiệp có các nhu cầu về dịch vụ công nghệ thông tin, tư vấn chuyển đổi số, tìm kiếm các giải pháp phần mềm phù hợp, hoặc nếu Quý doanh nghiệp có đấu thầu CNTT (RFP) để chúng tôi tham dự. Quý doanh nghiệp có thể liên hệ với chúng tôi qua địa chỉ email [email protected]. Chúng tôi sẵn lòng hỗ trợ với mọi nhu cầu công nghệ của Quý doanh nghiệp.

© ABN ASIA