LLMOps CoE: la próxima frontera en el panorama de los MLOps

En este blog, exploraremos la importancia de LLMOP y cómo aborda los desafíos asociados con los LLM, como la iteración, la gestión rápida y las complejidades de las pruebas. También vamos un paso más allá y te sugerimos cómo puedes empezar tu viaje con los LLMOP.

Los grandes modelos lingüísticos (LLM) han provocado un cambio radical en el mundo de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML), remodelando el panorama del procesamiento del lenguaje natural (PNL) y ampliando los límites de lo que es posible en la comprensión y generación de idiomas.

Incluso el mundo empresarial ha tomado nota de las revolucionarias capacidades de las LLM, que hacen que la mano de obra en funciones como la atención al cliente, la generación de contenido, la depuración de código y sea más redundante. Los grandes modelos lingüísticos tienen el potencial de revolucionar los sectores y redefinir la forma en que las organizaciones llevan a cabo sus negocios, ya que proporcionan chatbots inteligentes y sensibles al contexto, que analizan enormes cantidades de datos no estructurados para proporcionar información útil a los responsables de la toma de decisiones, etc.

Sin embargo, a medida que las LLM se vuelven más frecuentes en varias industrias, ha surgido la necesidad de prácticas operativas eficientes y efectivas al tiempo que las produccionalizan. Aquí es donde entran en juego los LLMOP, o LLM Operations. Los LLMOP se refieren a las prácticas y técnicas especializadas que se emplean para administrar e implementar los LLM a escala, garantizando su confiabilidad, seguridad y rendimiento óptimo.

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Algunas de nuestras principales recomendaciones de LLM de código abierto y sus aplicaciones son las siguientes:

1. Falcon-40B: ayuda con tareas como el análisis de sentimientos, la clasificación de textos y las preguntas y respuestas. Este modelo está disponible bajo la licencia de software Apache 2.0 permisiva.
2. Llama-2-70B: Este es un modelo creado para completar textos. Este modelo está licenciado bajo el acuerdo de licencia de Llama 2 y está disponible de forma gratuita para investigación y uso comercial.
3. MPT-7B: Algunos de los casos de uso más interesantes de este modelo son la previsión financiera y el mantenimiento predictivo en entornos industriales. Este modelo está disponible bajo la licencia de software Apache 2.0 permisiva.
4. Dolly.20 de Databricks: la más adecuada para sistemas de preguntas y respuestas. Este modelo está disponible bajo la licencia de software Apache 2.0 permisiva.

¿Qué es LLMOPS?

Definición de LLMOP y su importancia en el panorama de la AI/ML

El progreso reciente en los grandes modelos lingüísticos (LLM), subrayado por la introducción de la API GPT de OpenAI, Bard de Google y muchos otros LLM de código abierto, ha impulsado un crecimiento notable en las empresas que están desarrollando e implementando LLM. Como resultado, existe una creciente necesidad de desarrollar las mejores prácticas en torno a la forma de poner en práctica estos modelos. Los LLMOP, que abarcan el despliegue, la supervisión y el mantenimiento eficientes de modelos lingüísticos de gran tamaño, desempeñan un papel fundamental en este sentido. Al igual que el concepto convencional de operaciones de aprendizaje automático (MLOps), los LLMOps implican un esfuerzo colaborativo en el que participan científicos de datos, ingenieros de DevOps y profesionales de TI.

LLMops reconoce todos los aspectos de la construcción y implementación de LLM desde la integración continua y la entrega continua (CI/CD) y el control de calidad, hasta permitirle mejorar el tiempo de entrega, reducir los defectos y mejorar la productividad de los equipos de ciencia de datos. En resumen, los LLMOps son una metodología que aplica las prácticas de DevOps específicamente a la administración de grandes modelos lingüísticos (LLM) y cargas de trabajo de aprendizaje automático.

¿Por qué los LLMOP son esenciales?

A medida que las empresas pasen de experimentar con LLMOP a aprovechar proyectos basados en LLM a escala para transformar su negocio, la disciplina de los LLMOP se volverá cada vez más esencial para sus iniciativas de IA y ML.

Ahora, mientras los LLM como ChatGPT, Bard y Dolly han revolucionado la forma en que interactuamos con la tecnología. No se pueden destinar a un uso empresarial directo. El uso de los LLM para aplicaciones empresariales requiere un ajuste preciso para cada caso de uso específico, enseñándolo con datos específicos del dominio. Por ejemplo, los casos prácticos de atención al cliente pueden requerir formación sobre los datos internos de la empresa para responder mejor a las consultas de los clientes.

Este ajuste agrega otra capa de trabajo que debe llevarse a cabo, evaluarse y monitorearse antes de que los LLM puedan enviarse a la producción. Todo esto convierte a los LLMOP en una disciplina crucial que ha surgido junto con el auge de los grandes modelos lingüísticos (LLM) y su uso comercial. Algunas de las razones por las que los LLMOP son tan cruciales son las siguientes:

Estas son algunas de las 9 razones por las que se necesitan LLMOP:

1. Recursos computacionales: Los LLM pueden tener miles de millones o incluso billones de parámetros, lo que dificulta su entrenamiento e implementación. Este tamaño y complejidad de las LLM pueden plantear desafíos, especialmente en entornos con recursos limitados o dispositivos periféricos. Por lo tanto, las estrategias para la asignación eficiente de los recursos, el ajuste de los modelos, la optimización del almacenamiento y la gestión de las demandas computacionales, a fin de garantizar la implementación y el funcionamiento efectivos de los LLM son fundamentales.
2. Ajuste fino del modelo: Los LLM previamente entrenados pueden requerir ajustes en tareas o conjuntos de datos específicos para lograr un rendimiento óptimo en aplicaciones del mundo real. Además, los LLM pueden ser complejos y su formación puede llevar mucho tiempo. Su perfeccionamiento de los LLM incluye múltiples actividades, como el preprocesamiento de datos, la ingeniería de funciones y la optimización de hiperparámetros, entre otras.
3. Preocupaciones éticas: Los LLM se pueden usar para generar contenido dañino u ofensivo. Esto hace que sea necesario adoptar medidas para supervisar y controlar la producción de los LLM para minimizar las preocupaciones éticas y mantener los estándares éticos.
4. Alucinaciones: Las alucinaciones, en este contexto, se refieren a casos en los que el LLM «imagina» o «fabrica» información que no corresponde directamente a la entrada proporcionada. Esto hace que sea importante contar con sistemas y marcos para monitorear la precisión y la exactitud de los resultados de un LLM de forma continua.
5. Interpretabilidad y explicabilidad: Los LLM son modelos muy complejos, lo que dificulta la comprensión de su funcionamiento interno y sus procesos de toma de decisiones. Por lo tanto, se necesitan técnicas y medidas para que los LLM sean más transparentes e interpretables, de modo que las partes interesadas puedan comprender y confiar en las decisiones tomadas mediante estos modelos.
6. Probar los LLM es difícil: Probar los LLM plantea un desafío único debido a muchas razones, como la falta de datos de capacitación, la diferencia en la distribución de los datos de capacitación y del mundo real, la falta de métricas de evaluación adecuadas, la falta de técnicas de interpretabilidad y explicabilidad del modelo, la necesidad de juicio humano y una evaluación subjetiva de los aspectos cualitativos del resultado, y más.
7. Tiempo de latencia e inferencia: Las demandas computacionales de los LLM pueden provocar un aumento de la latencia, lo que afecta a las aplicaciones y experiencias de usuario en tiempo real. Esto plantea dudas sobre la aplicabilidad de los LLM en áreas en las que es importante responder a tiempo.
8. Limitaciones de los MLOP tradicionales en el manejo de modelos lingüísticos: Es posible que las metodologías MLOps tradicionales, diseñadas para los modelos de aprendizaje automático convencionales, no sean adecuadas para manejar las complejidades de los modelos lingüísticos. Los modelos lingüísticos tienen características distintas, como los datos de entrenamiento desconocidos utilizados por los proveedores de API y las diferencias entre las distribuciones de producción y formación. Además, las métricas para evaluar los modelos lingüísticos suelen ser menos sencillas y es posible que los diversos comportamientos de los modelos no se capten de forma eficaz. Los LLMOP llenan estos vacíos al introducir técnicas y marcos especializados adaptados a los LLM.
9. Falta de estructura y marcos en torno a la pronta gestión: La ingeniería rápida, un aspecto crucial del uso de la LLM, a menudo carece de herramientas y flujos de trabajo estructurados. Esto incluye la falta de mecanismos de seguimiento de las instrucciones y cadenas, la falta de estrategias iterativas de gestión rápida y la falta de metodologías de experimentación similares a las de la ingeniería.
10. Necesidad de herramientas especializadas para garantizar un despliegue eficiente de los LLM: Al igual que las metodologías tradicionales de MLOps son inadecuadas para gestionar los LLM, incluso las herramientas de MLOps son insuficientes cuando se trata de gestionar las canalizaciones de LLM. Las siguientes son las razones por las que las herramientas de LLMOps difieren de las herramientas de MLOps:

• A diferencia de las herramientas de MLOps, las herramientas de LLMOps deben poder admitir los recursos informáticos necesarios para implementar LLM con miles de millones de parámetros.
• Los modelos de aprendizaje automático tradicionales se pueden entrenar con datos ruidosos, pero los modelos de lenguaje grande son más sensibles a la calidad de los datos. Esto significa que las herramientas de LLMOP deben poder garantizar que los datos utilizados para entrenar e implementar modelos lingüísticos de gran tamaño sean de alta calidad.
• Los modelos de aprendizaje automático tradicionales se pueden implementar en una variedad de entornos, pero los modelos de lenguaje grandes son más difíciles de implementar. Esto se debe a que los modelos lingüísticos de gran tamaño requieren hardware e infraestructura especializados. Las herramientas de LLMOP deben poder automatizar la implementación de modelos lingüísticos de gran tamaño en una variedad de entornos.

Estas razones hacen que sea necesario crear una práctica de LLMOps que combine los principios de DevOps y MLOps con la singularidad de la gestión de proyectos de LLM.

Conozca las mejores prácticas para la producción de LLM:

Centro de excelencia de LLMOP: un enfoque eficaz y económico

Sin embargo, debido a la escasez de talento y recursos de ingeniería, y a la naturaleza en constante evolución de este campo, tiene más sentido unir los recursos de una organización para abordar los desafíos mencionados anteriormente. Aquí es donde entra en juego un Centro de Excelencia (CoE) de LLMoPS. Un LLMOP (CoE) es una unidad o equipo centralizado dentro de la práctica de inteligencia artificial y aprendizaje automático de una organización que se centra en establecer las mejores prácticas, procesos y marcos para implementar y administrar los LLMOP dentro de una organización. Si bien estamos seguros de que este tipo de equipo centralizado para defender y producir LLM recibirá diferentes nombres: GenAI CoE, LLM CoE, etc., será para las empresas que tengan AI CoE, este se convertirá en un componente importante.

El objetivo principal de un CoE de LLMoPS es permitir el despliegue seguro, eficiente y escalable de modelos lingüísticos de gran tamaño, al tiempo que se garantizan operaciones confiables y de alta calidad.

Estas son 10 áreas clave en las que un CoE de LLMoPS agrega valor a la práctica de IA y ML de una organización:

1. Estrategia y gobierno: El CoE de LLMops define la visión estratégica y los objetivos para las operaciones de LLM dentro de la organización. Establece marcos de gobierno, políticas y estándares para garantizar el cumplimiento, la seguridad y el uso ético de los LLM.
2. Diseño y automatización de procesos: El CoE diseña y documenta los procesos de extremo a extremo para las operaciones de LLM, que abarcan tareas como el preprocesamiento de datos, la capacitación de modelos, la implementación, la supervisión y el mantenimiento. Se centra en la racionalización y automatización de estos procesos para mejorar la eficiencia y la reproducibilidad.
3. Herramientas e infraestructura: El CoE identifica, evalúa e implementa las herramientas, tecnologías e infraestructuras adecuadas para respaldar las operaciones de LLM. Esto incluye la selección de los marcos para el desarrollo de modelos, las canalizaciones de implementación, los sistemas de control de versiones y las herramientas de canalización rápida, agentes autónomos, herramientas de monitoreo y bases de datos vectoriales.
4. Puesta a punto: A diferencia del envío de aplicaciones de aprendizaje automático tradicionales, los proyectos de LLM requieren un ajuste fino, es decir, ajustar los parámetros de un LLM ya entrenado utilizando un conjunto de datos más pequeño y específico del dominio. Un CoE de LLMOps añade valor a este nuevo aspecto de la ingeniería de la IA al compartir las mejores prácticas, prevenir los errores más comunes, ofrecer conjuntos de datos relevantes, modelos previamente entrenados y mucho más para facilitar un proceso de ajuste preciso y eficaz.
5. Ingeniería rápida: La aparición de los LLM ha supuesto el nacimiento de la ingeniería rápida. Si bien este campo es relativamente nuevo, está evolucionando rápidamente y desempeña un papel crucial para garantizar que los LLM ofrezcan los resultados correctos de manera constante. Por lo tanto, una función clave que desempeña un LLMOP (CoE) es establecer directrices, marcos y herramientas estandarizados y racionalizar el proceso de desarrollo y la investigación para mantenerse al día con el campo de la ingeniería rápida, en rápida evolución.
6. Colaboración e intercambio de conocimientos: El CoE de LLMops fomenta la colaboración y el intercambio de conocimientos entre los equipos que participan en las operaciones de LLM. Promueve la comunicación interfuncional, establece comunidades de práctica y ofrece programas de capacitación para garantizar que la experiencia se comparta de manera efectiva en toda la organización.
7. Supervisión y optimización del rendimiento: El CoE define los indicadores clave de rendimiento (KPI) y establece prácticas de monitoreo para rastrear el rendimiento y el estado de los LLM implementados. Desarrolla mecanismos para la supervisión automatizada, la detección de anomalías y la optimización del rendimiento a fin de garantizar operaciones de LLM confiables y eficientes.
8. Seguridad y cumplimiento: El CoE de LLmOps garantiza la seguridad y el cumplimiento de las operaciones de LLM. Desarrolla políticas y prácticas para la privacidad de los datos, los controles de acceso, el cifrado y el cumplimiento normativo. El CoE colabora con los equipos legales y de seguridad para abordar los posibles riesgos y vulnerabilidades.
9. Gestión del cambio: El CoE guía a la organización a través de los cambios culturales y operativos asociados con la adopción de los LLMOP. Desarrolla estrategias de gestión del cambio, planes de comunicación y programas de capacitación para facilitar una transición fluida, obtener la aceptación de las partes interesadas y maximizar el valor de las prácticas de los LLMOP.
10. Casos de uso empresariales habilitantes: Por último, pero no por ello menos importante, una función muy esencial de un CoE de LLMoPS es permitir casos de uso empresarial. Al proporcionar experiencia, mejores prácticas, herramientas, recursos y capacitación y soporte, un LLMOps CoE ayuda a las empresas a desarrollar e implementar LLMs para una variedad de objetivos comerciales.

Algunos casos de uso empresarial de LLM en los que creemos que los COE pueden ayudar son los siguientes:

• Atención al cliente automatizada: Un CoE de LLMops puede desarrollar e implementar LLM para automatizar las tareas de atención al cliente, como responder a las preguntas frecuentes y resolver problemas simples. Esto puede liberar a los agentes humanos de atención al cliente para que puedan centrarse en tareas más complejas.
• Marketing personalizado: Pueden desarrollar e implementar LLM para personalizar las campañas de marketing para cada cliente individual. Esto puede ayudar a las empresas a aumentar las ventas y mejorar la satisfacción de los clientes.
• Creación de contenido: Pueden desarrollar e implementar LLM para crear contenido, como publicaciones de blog, artículos y publicaciones en redes sociales. Esto puede ayudar a las empresas a ahorrar tiempo y dinero en la creación de contenido.
• Cumplimiento: Pueden desarrollar e implementar LLM para ayudar a las empresas a cumplir con las regulaciones, como el GDPR y la CCPA. Esto puede ayudar a las empresas a evitar multas y sanciones costosas.
• Un modelo de lenguaje reciente y notable que ofrece una amplia gama de aplicaciones en el campo de la PNL es el Falcon 40B. Este modelo puede ayudar con tareas como el análisis de sentimientos, la clasificación de textos, la respuesta a preguntas y más.

Para saber cómo implementar el Falcon 40B, lee este blog de 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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Estas son nuestras 4 principales recomendaciones de blog para obtener más información sobre los casos de uso empresarial de LLM:

• Casos de uso de IA generativa en DoorDash
• Casos de uso de LLM para contadores
• Casos de uso de IA generativa en Airbnb
• Casos de uso de IA generativa en I+D farmacéutica

Sin embargo, como toda función exitosa en una empresa, el elemento vital de un CoE de LLMOPS es su mano de obra. Un CoE de LLMoPS generalmente incluye una combinación de las siguientes 6 funciones y experiencia:

1. Líder/gerente de LLMOP: Responsable de supervisar el CoE de LLMOP, establecer la visión, coordinar las actividades y garantizar la alineación con los objetivos comerciales.
2. Científicos de datos: Expertos en desarrollar y perfeccionar los LLM, comprender el procesamiento del lenguaje natural y guiar los procesos de modelado y capacitación.
3. Ingeniero rápido: Un ingeniero rápido es un puesto especializado en el campo de los grandes modelos lingüísticos. Son responsables de desarrollar y perfeccionar las instrucciones (entradas) que mejorarán el rendimiento de los LLM. Esto incluye trabajar con las partes interesadas para comprender sus necesidades, diseñar y probar las instrucciones y monitorear y evaluar los resultados del LLM. Los ingenieros de pronta ingeniería también deben mantenerse actualizados sobre los últimos avances en inteligencia artificial y PNL para poder seguir mejorando sus habilidades y conocimientos.
4. Ingenieros de aprendizaje automático: Competente en la implementación y operacionalización de los LLM, la administración de la infraestructura, el diseño de canalizaciones de implementación y la integración de los LLM en los sistemas de producción. Los MLE también están capacitados para administrar la infraestructura, los procesos de CI/CD y la automatización de la implementación necesarios para las operaciones de LLM.
5. Ingenieros de datos: Responsable del preprocesamiento de datos, la integración de datos y la administración de los canales de datos para respaldar la capacitación y el despliegue de LLM.
6. Gerentes de proyectos: Responsable de supervisar los proyectos de LLMOP, coordinar los recursos y garantizar una implementación y entrega exitosas.

¿Cómo se beneficia un CoE de LLMops?

Si bien un CoE de LLMOps lo ayuda a crear una práctica de LLMOPS de manera eficiente, estos son los 8 beneficios clave de un CoE de LLMOps para su práctica de ingeniería, inteligencia artificial y aprendizaje automático:

A. Escalabilidad y eficiencia:

1. Manejar la naturaleza intensiva en recursos de los modelos lingüísticos de gran tamaño: Un CoE de LLMops se especializa en gestionar la naturaleza intensiva en recursos de los grandes modelos lingüísticos (LLM). Esto incluye abordar los desafíos relacionados con los requisitos de almacenamiento, potencia computacional y memoria.
2. Garantizar la utilización optimizada de los recursos computacionales: El CoE de LLMops se centra en optimizar la utilización de los recursos computacionales para las operaciones de LLM. Esto implica técnicas como el paralelismo de modelos, el paralelismo de datos y la computación distribuida para aprovechar los recursos disponibles de manera efectiva.

B. Gobernanza y cumplimiento:

1. Abordar las consideraciones éticas y los prejuicios en los modelos lingüísticos: El CoE de LLMops reconoce las consideraciones éticas asociadas con los LLM, incluidos los posibles sesgos y riesgos de generar contenido inapropiado. El CoE establece procesos y marcos para abordar estas preocupaciones, como las técnicas de detección y mitigación de los sesgos, las prácticas de manejo responsable de los datos y las pautas para el comportamiento apropiado de los modelos.
2. Garantizar el cumplimiento de los requisitos reglamentarios: El CoE de LLMops garantiza que las operaciones de LLM cumplan con los requisitos reglamentarios relacionados con la privacidad de los datos, la seguridad y las regulaciones específicas de la industria. Colabora con los equipos legales y de cumplimiento para establecer políticas, implementar medidas de seguridad y mantener los registros de auditoría.

C. Gestión y supervisión de modelos:

1. Optimización del control de versiones, la implementación y las actualizaciones de los modelos: El CoE de LLMops establece procesos sólidos para administrar las versiones, las implementaciones y las actualizaciones de los modelos. Implementa sistemas de control de versiones, procesos de implementación automatizados y mecanismos de reversión para agilizar la publicación y la administración de los LLM.
2. Monitorización continua del rendimiento, la deriva y la solidez: El CoE incorpora mecanismos de monitoreo y alerta para rastrear el rendimiento, la desviación y la solidez de los LLM implementados. Establece canales de monitoreo para capturar métricas como la precisión, la latencia y la detección de sesgos.

D. Colaboración e intercambio de conocimientos:

1. Fomentar la colaboración interfuncional entre los científicos de datos, los ingenieros y las partes interesadas: El CoE de LLMops promueve la colaboración y la comunicación entre varios equipos que participan en las operaciones de LLM, incluidos los científicos de datos, los ingenieros de aprendizaje automático, los ingenieros de DevOps y las partes interesadas de la empresa.
2. Compartir las mejores prácticas y conocimientos entre proyectos y equipos: El CoE sirve como un depósito central de conocimientos y experiencia en las operaciones de LLM. Facilita el intercambio de las mejores prácticas, las lecciones aprendidas y los conocimientos adquiridos en diferentes proyectos de LLM.

¿Cómo puede ayudar TrueFoundry a establecer un CoE de LLMOPS?

True Foundry es una plataforma de capacitación e implementación de aprendizaje automático nativa de la nube con sede en EE. UU. Permitimos a las empresas ejecutar modelos tipo ChatGPT y gestionar los LLMOP en su propia nube o infraestructura.

Tras hablar con más de 50 empresas que ya están empezando a poner en producción LLM, crear sistemas de aprendizaje automático a gran escala en empresas como Netflix, Gojek y Meta y ayudar a los equipos de CoE de 2 empresas del F500 a explorar los LLM, hemos creado marcos y procesos para ayudar a las empresas a configurar sus propios LLMOP (CoE) y su infraestructura.

Los siguientes son los medios con los que podemos ayudarlo a establecer o ayudar a su práctica de LLMOP ya establecida.

1. Consultoría y estrategia: Colaboramos con las partes interesadas de la empresa para desarrollar una estrategia de LLMOP personalizada para un CoE de LLMOPS. Esto incluye definir el alcance, el trabajo y los objetivos, identificar los desafíos clave y delinear los resultados deseados. Ejemplo que estamos recomendando Merck, el gigante farmacéutico de F50, explica cómo crear la infraestructura adecuada para la producción de LLM.
2. Arquitectura e infraestructura: Ayudamos en el diseño Arquitectura LLMops e infraestructura que se alinee con las necesidades de su empresa para el CoE de LLMops. Ayudamos a definir la infraestructura local o en la nube necesaria, a seleccionar las herramientas y tecnologías adecuadas y a optimizar la asignación de recursos para garantizar la capacitación, el despliegue y la administración eficientes de los LLM.
3. Despliegue y automatización: Apoyamos al CoE en la implementación de procesos LLMOP de extremo a extremo, que incluyen el control de versiones de modelos, las canalizaciones de integración e implementación continuas (CI/CD) y los flujos de trabajo automatizados. Ayudamos a establecer los procesos de implementación, implementar sistemas de monitoreo y alertas y automatizar los procesos de implementación y actualización para garantizar operaciones de LLM eficientes y confiables.
4. Capacitación y capacitación: Ofrecemos programas de capacitación y capacitación para educar a los miembros del equipo del CoE sobre las mejores prácticas, herramientas y metodologías de LLMOP. Realizamos talleres, seminarios web y sesiones de formación práctica para garantizar que el personal de la empresa tenga las habilidades y los conocimientos necesarios para gestionar de forma eficaz los LLMOP.
5. Colaboración e intercambio de conocimientos: Ofrecemos nuestra plataforma y marcos TrueFoundry para la colaboración interfuncional, la documentación y el intercambio de las mejores prácticas. Al incorporar a las empresas a nuestra plataforma fácil de usar, les permitimos aprovechar la experiencia colectiva de sus equipos y promover la innovación en las LLMOP.
6. Soporte y mantenimiento: Ofrecemos servicios de soporte y mantenimiento continuos para garantizar el buen funcionamiento de la infraestructura de los LLMOP. Brindamos asistencia técnica, solución de problemas y mantenimiento de la plataforma de implementación, lo que le permite concentrarse en sus objetivos comerciales principales y, al mismo tiempo, garantizar la confiabilidad y el rendimiento de sus operaciones de LLM.

Por lo tanto, si está buscando maximizar los beneficios de sus proyectos de LLM y capacitar a su empresa para aprovechar la IA de la manera correcta

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