LLMops CoE: Die nächste Grenze in der MLOps-Landschaft

In diesem Blog werden wir die Bedeutung von untersuchen LLMOPs und wie es die mit LLMs verbundenen Herausforderungen wie Iteration, zeitnahes Management und Testkomplexität bewältigt. Wir gehen auch noch einen Schritt weiter und schlagen vor, wie Sie Ihre LLMOps-Reise beginnen können.

Große Sprachmodelle (LLMs) haben einen tiefgreifenden Wandel in der Welt der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (ML) ausgelöst, die Landschaft der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) verändert und die Grenzen dessen, was beim Verstehen und Generieren von Sprachen möglich ist, erweitert.

Sogar die Geschäftswelt hat die revolutionären Fähigkeiten von LLMs zur Kenntnis genommen, die Arbeitskräfte in Funktionen wie Kundensupport, Inhaltsgenerierung, Code-Debugging und mehr überflüssig machen. Große Sprachmodelle haben das Potenzial, Branchen zu revolutionieren und die Art und Weise, wie Unternehmen Geschäfte machen, neu zu definieren, indem sie intelligente und kontextsensitive Chatbots bereitstellen, riesige Mengen unstrukturierter Daten analysieren, um Entscheidungsträgern umsetzbare Erkenntnisse zu liefern, und vieles mehr.

Mit der zunehmenden Verbreitung von LLMs in verschiedenen Branchen ist jedoch der Bedarf an effizienten und effektiven Betriebspraktiken bei deren Herstellung entstanden. An dieser Stelle kommen LLMOPs oder LLM Operations ins Spiel. LLMops bezieht sich auf die speziellen Praktiken und Techniken, die zur Verwaltung und Bereitstellung von LLMs in großem Maßstab eingesetzt werden, um deren Zuverlässigkeit, Sicherheit und optimale Leistung zu gewährleisten.

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Einige unserer wichtigsten Open-Source-LLM-Empfehlungen und ihre Anwendungen lauten wie folgt:

1. Falcon-40B: Hilft bei Aufgaben wie Stimmungsanalyse, Textklassifizierung und Fragen und Antworten. Dieses Modell ist unter der freizügigen Apache 2.0-Softwarelizenz erhältlich.
2. Llama-2-70B: Dies ist ein Modell, das für die Textvervollständigung gebaut wurde. Dieses Modell ist unter der Llama 2-Lizenzvereinbarung lizenziert und steht kostenlos für Forschungs- und kommerzielle Zwecke zur Verfügung.
3. MPT-7B: Einige der interessantesten Anwendungsfälle dieses Modells sind Finanzprognosen und vorausschauende Wartung in industriellen Umgebungen. Dieses Modell ist unter der freizügigen Apache 2.0-Softwarelizenz erhältlich.
4. Dolly.20 von Databricks: Am besten geeignet für Q&A-Systeme. Dieses Modell ist unter der freizügigen Apache 2.0-Softwarelizenz erhältlich.

Was ist LLMops?

Definition von LLMOPs und ihre Bedeutung in der KI/ML-Landschaft

Die jüngsten Fortschritte bei großen Sprachmodellen (LLMs), die durch die Einführung der GPT-API von OpenAI, Bard von Google und vielen anderen Open-Source-LLMs unterstrichen wurden, haben zu einem bemerkenswerten Wachstum von Unternehmen geführt, die LLMs entwickeln und implementieren. Infolgedessen besteht ein wachsender Bedarf, bewährte Verfahren zur Operationalisierung dieser Modelle zu entwickeln. LLMOPs, das den effizienten Einsatz, die Überwachung und Pflege umfangreicher Sprachmodelle umfasst, spielt in dieser Hinsicht eine zentrale Rolle. Ähnlich dem herkömmlichen Konzept von Machine Learning Ops (MLOps) beinhaltet LLMops eine Zusammenarbeit zwischen Datenwissenschaftlern, DevOps-Ingenieuren und IT-Experten.

LLMops erkennt alle Aspekte des Bauens und Bereitstellung von LLMs von Continuous Integration und Continuous Delivery (CI/CD) über die Qualitätssicherung bis hin zur Möglichkeit, Ihnen zu ermöglichen, die Lieferzeiten zu verkürzen, Fehler zu reduzieren und die Produktivität von Data-Science-Teams zu steigern. Kurz gesagt, LLMops ist eine Methode, die DevOps-Praktiken speziell auf die Verwaltung großer Sprachmodelle (LLMs) und Workloads für maschinelles Lernen anwendet.

Warum sind LLMOPs unverzichtbar?

Da Unternehmen nicht mehr mit LLMs experimentieren, sondern LLM-basierte Projekte in großem Maßstab nutzen, um Ihr Unternehmen zu transformieren, wird die Disziplin der LLMOPs für ihre KI- und ML-Initiativen immer wichtiger.

Inzwischen haben LLMs wie ChatGPT, Bard und Dolly die Art und Weise, wie wir mit Technologie umgehen, revolutioniert. Sie können nicht direkt geschäftlich genutzt werden. Die Verwendung von LLMs für Geschäftsanwendungen erfordert eine Feinabstimmung für Ihren speziellen Anwendungsfall, indem Sie sie mit domänenspezifischen Daten unterrichten. Beispielsweise können Anwendungsfälle im Kundensupport eine Schulung zu Ihren internen Unternehmensdaten erfordern, um Ihre Kundenanfragen besser beantworten zu können.

Diese Feinabstimmung fügt eine weitere Arbeitsebene hinzu, die durchgeführt, bewertet und überwacht werden muss, bevor LLMs in die Produktion eingeführt werden können. All dies macht LLMops zu einer wichtigen Disziplin, die sich parallel zum Aufkommen großer Sprachmodelle (LLMs) und ihrer kommerziellen Nutzung herausgebildet hat. Einige Gründe, warum LLMops so wichtig ist, sind folgende:

Hier sind einige 9 Gründe, warum LLMOPs benötigt werden:

1. Rechenressourcen: LLMs können Milliarden oder sogar Billionen von Parametern haben, was es schwierig macht, sie zu trainieren und einzusetzen. Diese Größe und Komplexität von LLMs kann zu Herausforderungen führen, insbesondere in Umgebungen mit beschränkten Ressourcen oder in Edge-Geräten. Daher werden Strategien für eine effiziente Ressourcenzuweisung, die Feinabstimmung von Modellen, die Speicheroptimierung und die Verwaltung der Rechenanforderungen zur Sicherstellung eines effektiven Einsatzes und Betriebs von LLMs von entscheidender Bedeutung.
2. Modell-Feinabstimmung: Vortrainierte LLMs erfordern möglicherweise eine Feinabstimmung an bestimmten Aufgaben oder Datensätzen, um eine optimale Leistung in realen Anwendungen zu erzielen. Darüber hinaus kann das Training von LLMs komplex und zeitaufwändig sein. Ihre LLMs zur Feinabstimmung umfassen mehrere Aktivitäten wie Datenvorverarbeitung, Feature-Engineering und Hyperparameter-Optimierung und mehr.
3. Ethische Bedenken: LLMs können verwendet werden, um schädliche oder anstößige Inhalte zu generieren. Aus diesem Grund sind Maßnahmen zur Überwachung und Kontrolle der Ergebnisse von LLMs erforderlich, um ethische Bedenken zu minimieren und ethische Standards aufrechtzuerhalten.
4. Halluzinationen: Halluzinationen bedeuten in diesem Zusammenhang Fälle, in denen sich das LLM Informationen „vorstellt“ oder „fabriziert“, die nicht direkt den bereitgestellten Eingaben entsprechen. Aus diesem Grund ist es wichtig, über Systeme und Frameworks zu verfügen, mit denen die Präzision und Genauigkeit der Ergebnisse eines LLM kontinuierlich überwacht werden kann.
5. Interpretierbarkeit und Erklärbarkeit: LLMs sind hochkomplexe Modelle, weshalb es schwierig ist, ihre internen Abläufe und Entscheidungsprozesse zu verstehen. Daher sind Techniken und Maßnahmen erforderlich, um LLMs transparenter und interpretierbarer zu machen und es den Interessengruppen zu ermöglichen, die von diesen Modellen getroffenen Entscheidungen zu verstehen und ihnen zu vertrauen.
6. LLMs zu testen ist schwierig: Das Testen von LLMs stellt aus vielen Gründen eine besondere Herausforderung dar, wie z. B. fehlende Trainingsdaten, unterschiedliche Verteilung von Trainingsdaten und realen Daten, Mangel an geeigneten Bewertungsmetriken, mangelnde Interpretierbarkeit und Erklärbarkeitstechniken von Modellen, Notwendigkeit eines menschlichen Urteilsvermögens und einer subjektiven Bewertung der qualitativen Aspekte der Ergebnisse und mehr.
7. Latenz und Inferenzzeit: Die Rechenanforderungen von LLMs können zu einer erhöhten Latenz führen, was sich auf Echtzeitanwendungen und Benutzererlebnisse auswirkt. Dies wirft Bedenken hinsichtlich der Anwendbarkeit von LLMs in Bereichen auf, in denen zeitnahe Antworten wichtig sind.
8. Einschränkungen traditioneller MLOps beim Umgang mit Sprachmodellen: Herkömmliche MLOps-Methoden, die für herkömmliche Modelle des maschinellen Lernens entwickelt wurden, sind möglicherweise nicht gut geeignet, um die Feinheiten von Sprachmodellen zu bewältigen. Sprachmodelle weisen unterschiedliche Merkmale auf, wie z. B. unbekannte Trainingsdaten, die von API-Anbietern verwendet werden, und Unterschiede zwischen Produktions- und Trainingsverteilungen. Darüber hinaus sind Metriken zur Bewertung von Sprachmodellen oft weniger einfach, und das unterschiedliche Verhalten der Modelle kann möglicherweise nicht effektiv erfasst werden. LLMops füllt diese Lücken, indem es spezielle Techniken und Frameworks einführt, die auf LLMs zugeschnitten sind.
9. Fehlende Struktur und Frameworks rund um Prompt Management: Prompt Engineering, ein entscheidender Aspekt der LLM-Nutzung, fehlt es oft an strukturierten Tools und Arbeitsabläufen. Dazu gehören das Fehlen von Mechanismen zur Nachverfolgung von Prompts & Chains, das Fehlen iterativer Strategien für das Prompt-Management und das Fehlen von ingenieurähnlichen Experimentiermethoden.
10. Bedarf an speziellen Tools, um einen effizienten Einsatz von LLMs zu gewährleisten: So wie herkömmliche MLOps-Methoden für den Umgang mit LLMs nicht ausreichen, reichen auch MLOps-Tools nicht aus, wenn es um die Verwaltung von LLM-Pipelines geht. Im Folgenden sind die Gründe aufgeführt, warum sich LLMOps-Tools von MLOps-Tools unterscheiden:

• Im Gegensatz zu MLOps-Tools müssen LLMops-Tools in der Lage sein, die erforderlichen Rechenressourcen zu unterstützen, um LLMs mit Milliarden von Parametern bereitzustellen.
• Herkömmliche ML-Modelle können mit verrauschten Daten trainiert werden, aber große Sprachmodelle reagieren empfindlicher auf die Datenqualität. Das bedeutet, dass die LLMOps-Tools in der Lage sein müssen, sicherzustellen, dass die Daten, die zum Trainieren und Bereitstellen großer Sprachmodelle verwendet werden, von hoher Qualität sind
• Herkömmliche ML-Modelle können in einer Vielzahl von Umgebungen eingesetzt werden, aber große Sprachmodelle sind schwieriger zu implementieren. Das liegt daran, dass große Sprachmodelle spezielle Hardware und Infrastruktur erfordern. LLMOPS-Tools müssen in der Lage sein, die Bereitstellung großer Sprachmodelle in einer Vielzahl von Umgebungen zu automatisieren.

Diese Gründe machen es notwendig, eine LLMOps-Praxis aufzubauen, die die Prinzipien von DevOps und MLOps mit der Einzigartigkeit des LLM-Projektmanagements kombiniert.

Erfahren Sie mehr über die Best Practices für die Produktionalisierung von LLMs:

LLMops Center of Excellence: Ein budgetfreundlicher und effektiver Ansatz

Aufgrund des Mangels an technischen Talenten und Ressourcen und der sich ständig weiterentwickelnden Natur dieses Bereichs ist es jedoch am sinnvollsten, die Ressourcen einer Organisation zu bündeln, um die oben genannten Herausforderungen zu bewältigen. Hier kommt ein LLMops Center of Excellence (CoE) ins Spiel. Ein LLMops CoE ist eine zentralisierte Einheit oder ein Team innerhalb der KI- und ML-Praxis einer Organisation, die sich auf die Festlegung von Best Practices, Prozessen und Rahmenbedingungen für die Implementierung und Verwaltung von LLMOPs innerhalb einer Organisation konzentriert. Wir sind uns sicher, dass diese Art von zentralisiertem Team, das sich für die Förderung und Produktion von LLMs einsetzt, verschiedene Namen tragen wird — GenAI CoE, LLM CoE usw. Es wird für Unternehmen sein, die KI-CoE haben, aber es wird ein wichtiger Bestandteil werden.

Das Hauptziel eines LLMOPS-CoE besteht darin, eine sichere, effiziente und skalierbare Bereitstellung großer Sprachmodelle zu ermöglichen und gleichzeitig einen zuverlässigen und qualitativ hochwertigen Betrieb sicherzustellen.

Hier sind 10 Schlüsselbereiche, in denen ein LLMOPS-CoE der KI- und ML-Praxis eines Unternehmens einen Mehrwert verleiht:

1. Strategie und Unternehmensführung: Das LLMops CoE definiert die strategische Vision und die Ziele für den LLM-Betrieb innerhalb der Organisation. Es legt Führungsrahmen, Richtlinien und Standards fest, um die Einhaltung der Vorschriften, die Sicherheit und den ethischen Umgang mit LLMs zu gewährleisten.
2. Prozessdesign und Automatisierung: Das CoE entwirft und dokumentiert durchgängige Prozesse für den LLM-Betrieb, die Aufgaben wie Datenvorverarbeitung, Modelltraining, Bereitstellung, Überwachung und Wartung umfassen. Es konzentriert sich auf die Rationalisierung und Automatisierung dieser Prozesse, um die Effizienz und Reproduzierbarkeit zu verbessern.
3. Werkzeuge und Infrastruktur: Das CoE identifiziert, bewertet und implementiert geeignete Tools, Technologien und Infrastrukturen zur Unterstützung des LLM-Betriebs. Dazu gehören die Auswahl von Frameworks für die Modellentwicklung, Bereitstellungspipelines, Versionskontrollsysteme und Tools für die schnelle Pipeline, autonome Agenten, Überwachungstools und Vektordatenbanken.
4. Feinabstimmung: Im Gegensatz zur Auslieferung herkömmlicher maschineller Lernanwendungen erfordern LLM-Projekte eine Feinabstimmung, d. h. die Anpassung der Parameter eines bereits trainierten LLM unter Verwendung kleinerer, domänenspezifischer Datensätze. Ein LLMOps-CoE verleiht diesem neuen Aspekt des KI-Engineerings einen Mehrwert, indem es bewährte Verfahren teilt, häufige Fallstricke verhindert, relevante Datensätze, vortrainierte Modelle und mehr anbietet, um einen effektiven Feinabstimmungsprozess zu ermöglichen.
5. Schnelles Engineering: Das Aufkommen von LLMs war die Geburtsstunde von Prompt Engineering. Dieser Bereich ist zwar relativ neu, entwickelt sich aber schnell und spielt eine entscheidende Rolle dabei, sicherzustellen, dass LLMs auf konsistenter Basis die richtigen Ergebnisse liefern. Eine Schlüsselrolle, die ein LLMOps-CoE spielt, ist daher die Festlegung standardisierter Richtlinien, Rahmenbedingungen und Tools sowie die Rationalisierung des Entwicklungsprozesses und der Forschung, um auf dem sich schnell entwickelnden Gebiet des Prompt Engineering auf dem Laufenden zu bleiben.
6. Zusammenarbeit und Wissensaustausch: Das LLMops CoE fördert die Zusammenarbeit und den Wissensaustausch zwischen Teams, die an LLM-Operationen beteiligt sind. Es fördert die funktionsübergreifende Kommunikation, etabliert Praxisgemeinschaften und bietet Schulungsprogramme an, um sicherzustellen, dass das Fachwissen effektiv im gesamten Unternehmen geteilt wird.
7. Leistungsüberwachung und -optimierung: Das CoE definiert wichtige Leistungsindikatoren (KPIs) und legt Überwachungspraktiken fest, um die Leistung und den Zustand der eingesetzten LLMs zu verfolgen. Es entwickelt Mechanismen zur automatisierten Überwachung, Erkennung von Anomalien und Leistungsoptimierung, um einen zuverlässigen und effizienten LLM-Betrieb zu gewährleisten.
8. Sicherheit und Compliance: Das LLMops CoE gewährleistet die Sicherheit und Compliance des LLM-Betriebs. Es entwickelt Richtlinien und Praktiken für Datenschutz, Zugriffskontrollen, Verschlüsselung und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften. Das CoE arbeitet mit Sicherheits- und Rechtsteams zusammen, um potenzielle Risiken und Sicherheitslücken zu beheben.
9. Änderungsmanagement: Das CoE führt die Organisation durch die kulturellen und betrieblichen Veränderungen, die mit der Einführung von LLMOPs verbunden sind. Es entwickelt Change-Management-Strategien, Kommunikationspläne und Schulungsprogramme, um reibungslose Übergänge zu ermöglichen, die Zustimmung der Interessengruppen zu gewinnen und den Wert der LLMOPS-Praktiken zu maximieren.
10. Unterstützung geschäftlicher Anwendungsfälle: Nicht zuletzt besteht eine sehr wichtige Funktion eines LLMOPS-CoE darin, geschäftliche Anwendungsfälle zu ermöglichen. Durch die Bereitstellung von Fachwissen, Best Practices, Tools, Ressourcen sowie Schulungen und Support unterstützt ein LLMops CoE Unternehmen bei der Entwicklung und Bereitstellung von LLMs für eine Vielzahl von Geschäftszielen.

Einige LLM-Geschäftsanwendungsfälle, bei denen COEs unserer Meinung nach helfen können, sind wie folgt:

• Automatisierter Kundensupport: Ein LLMOps-CoE kann LLMs entwickeln und bereitstellen, um Kundensupportaufgaben zu automatisieren, z. B. die Beantwortung von FAQs und die Lösung einfacher Probleme. Dadurch können sich menschliche Kundenbetreuer auf komplexere Aufgaben konzentrieren.
• Personalisiertes Marketing: Sie können LLMs entwickeln und einsetzen, um Marketingkampagnen für jeden einzelnen Kunden zu personalisieren. Dies kann Unternehmen helfen, den Umsatz zu steigern und die Kundenzufriedenheit zu verbessern.
• Erstellung von Inhalten: Sie können LLMs entwickeln und einsetzen, um Inhalte wie Blogbeiträge, Artikel und Beiträge in sozialen Medien zu erstellen. Dies kann Unternehmen helfen, Zeit und Geld bei der Erstellung von Inhalten zu sparen.
• Einhaltung: Sie können LLMs entwickeln und einsetzen, um Unternehmen bei der Einhaltung von Vorschriften wie der DSGVO und dem CCPA zu unterstützen. Dies kann Unternehmen helfen, kostspielige Bußgelder und Strafen zu vermeiden.
• Ein aktuelles, bemerkenswertes Sprachmodell, das ein breites Anwendungsspektrum im Bereich NLP bietet, ist Falcon 40B. Dieses Modell kann bei Aufgaben wie Stimmungsanalyse, Textklassifizierung, Beantwortung von Fragen und vielem mehr helfen.

Um zu erfahren, wie Falcon 40B eingesetzt wird, lesen Sie diesen Blog von TrueFoundry

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Deploy Falcon-40B on AWS: 40% Cheaper than Sagemaker

Deploy Falcon-40B on AWS at a 40% cheaper cost than Sagemaker. In this blog, we will be comparing the cost of running it on Sagemaker vs Truefoundry.

TrueFoundry Blog Abhishek Choudhary

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Hier sind unsere 4 wichtigsten Blog-Empfehlungen, um mehr über LLM-Geschäftsanwendungsfälle zu erfahren:

• Generative KI-Anwendungsfälle bei DoorDash
• LLM-Anwendungsfälle für Buchhalter
• Generative KI-Anwendungsfälle bei Airbnb
• Generative KI-Anwendungsfälle in der pharmazeutischen Forschung und Entwicklung

Wie bei jeder erfolgreichen Funktion in einem Unternehmen ist das Lebenselixier eines LLMOPS-CoE jedoch seine Arbeitskraft. Ein LLMOPS-CoE umfasst in der Regel eine Mischung aus den folgenden 6 Rollen und Fachkenntnissen:

1. LLMops Leiter/Manager: Verantwortlich für die Überwachung des LLMOPs CoE, die Festlegung der Vision, die Koordination der Aktivitäten und die Sicherstellung der Ausrichtung auf die Geschäftsziele.
2. Datenwissenschaftler: Experten für die Entwicklung und Feinabstimmung von LLMs, für das Verständnis der Verarbeitung natürlicher Sprache und für die Leitung der Modellierungs- und Trainingsprozesse.
3. Prompter Ingenieur: Ein Prompt Engineer nimmt eine spezialisierte Rolle auf dem Gebiet der großen Sprachmodelle ein. Sie sind verantwortlich für die Entwicklung und Verfeinerung von Prompts (Eingaben), die die Leistung von LLMs verbessern. Dazu gehören die Zusammenarbeit mit den Interessengruppen, um deren Bedürfnisse zu verstehen, die Gestaltung und das Testen von Prompts sowie die Überwachung und Bewertung der Ergebnisse des LLM. Prompt-Ingenieure müssen auch über die neuesten Entwicklungen in den Bereichen KI und NLP auf dem Laufenden bleiben, damit sie ihre Fähigkeiten und ihr Wissen weiter verbessern können.
4. Ingenieure für maschinelles Lernen: Kompetent in der Implementierung und Operationalisierung von LLMs, der Verwaltung der Infrastruktur, der Planung von Bereitstellungspipelines und der Integration von LLMs in Produktionssysteme. MLEs sind auch in der Verwaltung der Infrastruktur, der CI/CD-Pipelines und der für den LLM-Betrieb erforderlichen Bereitstellungsautomatisierung erfahren.
5. Dateningenieure: Verantwortlich für die Datenvorverarbeitung, Datenintegration und Verwaltung von Datenpipelines zur Unterstützung der LLM-Schulung und -Bereitstellung.
6. Projektmanager: Verantwortlich für die Überwachung von LLMOps-Projekten, die Koordination der Ressourcen und die Sicherstellung einer erfolgreichen Implementierung und Bereitstellung.

Wie profitiert ein LLMOPS-CoE?

Ein LLMOPS-CoE hilft Ihnen zwar dabei, eine LLMOPS-Praxis effizient aufzubauen, aber hier sind die 8 wichtigsten Vorteile eines LLMOPS-CoE für Ihre Engineering-, KI- und ML-Praxis:

A. Skalierbarkeit und Effizienz:

1. Umgang mit der ressourcenintensiven Natur großer Sprachmodelle: Ein LLMOps-CoE ist darauf spezialisiert, den ressourcenintensiven Charakter großer Sprachmodelle (LLMs) zu verwalten. Dazu gehört auch die Bewältigung von Herausforderungen im Zusammenhang mit Speicher, Rechenleistung und Speicheranforderungen.
2. Sicherstellung einer optimierten Nutzung der Rechenressourcen: Das LLMops CoE konzentriert sich auf die Optimierung der Nutzung von Rechenressourcen für LLM-Operationen. Dazu gehören Techniken wie Modellparallelität, Datenparallelität und verteiltes Rechnen, um die verfügbaren Ressourcen effektiv zu nutzen.

B. Unternehmensführung und Einhaltung der Vorschriften:

1. Berücksichtigung ethischer Überlegungen und Vorurteile in Sprachmodellen: Das LLMops CoE erkennt die ethischen Überlegungen an, die mit LLMs verbunden sind, einschließlich potenzieller Vorurteile und Risiken der Generierung unangemessener Inhalte. Das CoE legt Verfahren und Rahmenbedingungen fest, um diesen Bedenken Rechnung zu tragen, wie etwa Techniken zur Erkennung und Abschwächung von Vorurteilen, verantwortungsvolle Praktiken im Umgang mit Daten und Richtlinien für ein angemessenes Verhalten von Modellen.
2. Sicherstellung der Einhaltung regulatorischer Anforderungen: Das LLMops CoE stellt sicher, dass der LLM-Betrieb den regulatorischen Anforderungen in Bezug auf Datenschutz, Sicherheit und branchenspezifische Vorschriften entspricht. Es arbeitet mit Rechts- und Compliance-Teams zusammen, um Richtlinien festzulegen, Sicherheitsmaßnahmen zu implementieren und Prüfprotokolle zu führen.

C. Modellmanagement und Überwachung:

1. Rationalisierung der Modellversionierung, -bereitstellung und -aktualisierung: Das LLMops CoE etabliert robuste Prozesse für die Verwaltung von Modellversionen, Bereitstellungen und Updates. Es implementiert Versionskontrollsysteme, automatisierte Bereitstellungspipelines und Rollback-Mechanismen, um die Veröffentlichung und Verwaltung von LLMs zu optimieren.
2. Kontinuierliche Überwachung von Leistung, Drift und Robustheit: Das CoE verfügt über Überwachungs- und Warnmechanismen, um die Leistung, Abweichung und Robustheit der eingesetzten LLMs zu verfolgen. Es richtet Monitoring-Pipelines ein, um Kennzahlen wie Genauigkeit, Latenz und Erkennung von Verzerrungen zu erfassen.

D. Zusammenarbeit und Wissensaustausch:

1. Förderung der funktionsübergreifenden Zusammenarbeit zwischen Datenwissenschaftlern, Ingenieuren und Interessenvertretern: Das LLMops CoE fördert die Zusammenarbeit und Kommunikation zwischen verschiedenen Teams, die am LLM-Betrieb beteiligt sind, darunter Datenwissenschaftler, Ingenieure für maschinelles Lernen, DevOps-Ingenieure und Geschäftsbeteiligte.
2. Austausch von Best Practices und Erkenntnissen zwischen Projekten und Teams: Das CoE dient als zentrales Repositorium für Wissen und Fachwissen im LLM-Betrieb. Es erleichtert den Austausch von Best Practices, gewonnenen Erkenntnissen und Erkenntnissen aus verschiedenen LLM-Projekten.

Wie kann TrueFoundry bei der Einrichtung eines LLMOPS-CoE helfen?

Wahre Gießerei ist eine Cloud-native Schulungs- und Bereitstellungsplattform für maschinelles Lernen mit Hauptsitz in den USA. Wir ermöglichen Unternehmen, Modelle vom Typ ChatGPT auszuführen und LLMOPs in ihrer eigenen Cloud oder Infrastruktur zu verwalten.

Nachdem wir mit über 50 Unternehmen gesprochen haben, die bereits damit beginnen, LLMs in Produktion zu bringen, große ML-Systeme bei Unternehmen wie Netflix, Gojek und Meta aufgebaut und den CoE-Teams von 2 F500-Unternehmen bei der Erforschung von LLMs geholfen haben, haben wir Frameworks und Prozesse entwickelt, die Unternehmen beim Aufbau ihrer eigenen LLMOPs CoE und Infrastruktur unterstützen.

Im Folgenden finden Sie die Mittel, mit denen wir Ihnen bei der Einrichtung oder bei der Einrichtung Ihrer bereits eingerichteten LLMOPS-Praxis helfen können.

1. Beratung und Strategie: Wir arbeiten mit den Stakeholdern des Unternehmens zusammen, um eine maßgeschneiderte LLMOps-Strategie für ein LLMOPS-CoE zu entwickeln. Dazu gehören die Definition des Umfangs, der Arbeit und der Ziele, die Identifizierung der wichtigsten Herausforderungen und die Festlegung der gewünschten Ergebnisse. Beispiel, das wir beraten Merck, der F50-Pharmagiese, erklärt, wie man die richtige Infrastruktur für die Produktion von LLMs aufbaut.
2. Architektur und Infrastruktur: Wir helfen bei der Gestaltung LLMOPS-Architektur und eine Infrastruktur, die auf die Bedürfnisse Ihres Unternehmens für das LLMops CoE abgestimmt ist. Wir helfen bei der Definition der erforderlichen Cloud- oder lokalen Infrastruktur, wählen geeignete Tools und Technologien aus und optimieren die Ressourcenzuweisung, um eine effiziente Schulung, Bereitstellung und Verwaltung von LLMs zu gewährleisten.
3. Bereitstellung und Automatisierung: Wir unterstützen das CoE bei der Implementierung von umfassenden LLMOps-Prozessen, einschließlich Modellversionierung, Pipelines für kontinuierliche Integration und kontinuierliche Bereitstellung (CI/CD) sowie automatisierter Workflows. Wir helfen bei der Einrichtung von Bereitstellungspipelines, der Implementierung von Überwachungs- und Warnsystemen und der Automatisierung der Bereitstellungs- und Aktualisierungsprozesse, um einen effizienten und zuverlässigen LLM-Betrieb zu gewährleisten.
4. Schulung und Befähigung: Wir bieten Schulungs- und Weiterbildungsprogramme an, um die Teammitglieder des CoE über die besten Praktiken, Tools und Methoden von LLMops aufzuklären. Wir führen Workshops, Webinare und praktische Schulungen durch, um sicherzustellen, dass die Mitarbeiter des Unternehmens über die erforderlichen Fähigkeiten und Kenntnisse verfügen, um LLMOPs effektiv zu verwalten.
5. Zusammenarbeit und Wissensaustausch: Wir bieten unsere TrueFoundry-Plattform und Frameworks für die funktionsübergreifende Zusammenarbeit, Dokumentation und den Austausch von Best Practices. Durch das Onboarding von Unternehmen auf unserer benutzerfreundlichen Plattform ermöglichen wir ihnen, das kollektive Fachwissen ihrer Teams zu nutzen und Innovationen im Bereich LLMOPs zu fördern.
6. Support und Wartung: Wir bieten fortlaufende Support- und Wartungsdienste an, um das reibungslose Funktionieren der LLMOps-Infrastruktur sicherzustellen. Wir bieten technische Unterstützung, Fehlerbehebung und Wartung der Bereitstellungsplattform, sodass Sie sich auf Ihre Kerngeschäftsziele konzentrieren und gleichzeitig die Zuverlässigkeit und Leistung Ihres LLM-Betriebs sicherstellen können.

Wenn Sie also die Rendite Ihrer LLM-Projekte maximieren und Ihr Unternehmen in die Lage versetzen möchten, KI richtig zu nutzen

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