大型语言模型（LLMs）是一种有潜力彻底改变许多行业的强大新技术。然而，LLMs也很复杂，难以管理。LLMOps，即大型语言模型运营，是一个新兴领域，专注于LLMs的运营管理。这一新趋势中包含了什么，我们需要关注哪些组成部分，以及LLMOps如何为我们带来好处？
为什么我们需要LLMOps？
正如我们需要一个框架来开发带有MLOps的机器学习模型一样，我们也需要一个已建立的框架来处理大型语言模型。正如Iguazio的市场营销副总裁Sahar Dolev-Blitental所说：“构建自己的Gen AI应用程序并将其用于您的生产环境需要您的MLOps解决方案提供额外的功能，并因此重要性而重视LLMOps。”
数据管理
数据是训练有效的LLMs的关键要素。LLMOps团队需要确保他们可以访问高质量、多样化和代表性的数据。这些数据需要以与LLM的期望任务一致的方式进行清理和标记。这是搜寻可能存在的异常情况、存在偏见可能存在的领域和任何异常值的最佳时机。在将数据移入部署之前，请务必清理您的数据。
例如，如果一个LLM将用于生成营销文案，那么训练数据应包括来自不同行业的各种营销文案。该数据还应包含有关目标受众和营销文案的预期结果的信息。尽管许多LLMs的范围相对较广，但甚至出现了专门针对特定领域的LLMs的新兴示例，这些LLMs可以更好地针对您的行业进行调整。
活动-ODSC West 2023
线下和虚拟会议
10月30日至11月2日
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模型开发
收集和准备数据之后，团队需要决定使用什么模型架构，并在数据集上对模型进行训练。什么模型架构是正确的答案取决于团队的个体需求，所要赋予模型的任务以及团队的支持能力。然而，在部署之前，您需要确保在模型训练完成后测试其性能，并确定需要改进的地方。
部署
现在模型已经经过训练和评估，所有重要错误都已解决，已准备好投入生产供他人使用。这可能涉及将模型与其他软件和系统直接集成。这个过程可能涉及多个团队，从一开始开发LLM的团队，到将使用它的团队，以确保模型的性能符合预期。
监控
对生产中的LLM性能进行监控以发现任何潜在问题是很重要的。这一阶段包括监控准确性、响应时间、伦理关注点和偏见，并确保不存在幻觉。
LLMOps团队可以使用各种工具和技术来监控生产中的LLMs。例如，他们可以使用日志记录和监控工具来跟踪模型的性能。他们还可以使用人工评估来评估模型输出的质量。
治理
最后，一旦结果看起来准确、及时，并且没有幻觉，就需要确保结果符合您的组织设定的道德和负责任标准。您的团队应该在早期阶段建立清晰的指导方针，在这个阶段确保一切都正确地对齐。没有团队愿意对部署具有种族或不准确偏见的模型负责！您还可以利用这个时间来纠正可能忽视的数据集错误，或调整您的模型以解决数据中的任何差异。
关于 LLMOps 的结论
我们知道，目前来看，LLMOps 这个领域似乎才成立不到一年，因此关于它的定义还为时尚早。MLOps 经过多年的发展才确立了自己的方向，所以 LLMOps 也将在接下来的几年里找到自己的道路。随之而来，跟上与 LLMs 相关的所有变化变得越来越重要。这一点最好在今年10月30日至11月2日期间参加的 ODSC West 2023 活动上了解。在这个活动中，有 一个完整的 NLP 和 LLMs 专题，你将享受到关于这个快节奏领域的演讲、会议、活动等等。
已确认的 LLM 专题包括：
- 使用特征存储个性化 LLMs
- 大型语言模型的评估技术
- 使用开源工具和 LLMs 构建专家问答机器人
- 理解大型模型的现状
- 通过联合系统优化实现开源大型模型的细调
- 基于 LlamaIndex 在数据上构建 LLM 强大知识工作者
- 使用 data2vec 进行通用有效的自监督学习
- 朝向可解释且语言无关的 LLMs
- 对 Slack 消息进行 LLMs 的细化调整
- 超越演示和原型：如何使用开源 LLMs 构建适用于生产的应用程序
- 采用语言模型需要风险管理 – 如何实施
- 连接大型语言模型 – 常见陷阱和挑战
- LLMs 的背景和 PaLM 2 的介绍：一个更小、更快、更强大的 LLM
- 面向 Apache Spark™ 的英文 SDK
- 整合语言模型以自动化特征工程构思
- 如何提供上下文准确的 LLMs
- 检索增强生成 (RAG) 101：使用 Llama 2、LangChain 和 Pinecone 构建开源的 “ChatGPT for Your Data”
- 使用 Llama 2 进行开发
- LLM 最佳实践：训练、细调和来自研究的前沿技巧
- 实践 AI 风险管理：利用 NIST AI RMF 和 LLMs
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