LLMOps CoE: De volgende grens in het MLOps-landschap

In deze blog verkennen we het belang van LLMOps en hoe het de uitdagingen aanpakt die gepaard gaan met LLMs, zoals iteratie, prompt management en complexe testen. We gaan ook een stap verder en bieden handvatten om te beginnen met uw LLMOps-traject.

Large language models (LLMs) hebben een aardverschuiving veroorzaakt in de wereld van kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning (ML). Ze hebben het landschap van natural language processing (NLP) veranderd en de grenzen verlegd van wat mogelijk is op het gebied van taalbegrip en -generatie.

Zelfs de bedrijfswereld heeft de revolutionaire mogelijkheden van LLMs opgemerkt, die menselijke arbeid in functies zoals klantenservice, contentgeneratie, code debugging en meer overbodig maken. Large language models hebben het potentieel om industrieën te transformeren en te herdefiniëren hoe organisaties zakendoen, door slimme en contextbewuste chatbots te bieden, grote hoeveelheden ongestructureerde data te analyseren om besluitvormers van actiegerichte inzichten te voorzien, en meer.

Naarmate LLMs echter vaker worden ingezet in verschillende sectoren, is de behoefte ontstaan aan efficiënte en effectieve operationele praktijken bij het in productie nemen ervan. Dit is waar LLMOps, oftewel LLM Operations, om de hoek komt kijken. LLMOps verwijst naar de gespecialiseerde praktijken en technieken die worden gebruikt om LLMs op schaal te beheren en te implementeren, waarbij hun betrouwbaarheid, beveiliging en optimale prestaties worden gewaarborgd.

💡

Enkele van onze belangrijkste aanbevelingen voor open-source LLMs & hun toepassingen zijn als volgt: 

1. Falcon-40B: Helpt bij taken zoals sentimentanalyse, tekstclassificatie en Q&A. Dit model is beschikbaar onder een permissieve Apache 2.0-softwarelicentie.
2. Llama-2-70B: Dit model is gebouwd voor tekstaanvulling. Dit model is gelicentieerd onder de Llama 2-licentieovereenkomst en is gratis beschikbaar voor onderzoek & commercieel gebruik.
3. MPT-7B: Enkele van de meest interessante use-cases voor dit model zijn financiële prognoses en voorspellend onderhoud in industriële omgevingen. Dit model is beschikbaar onder een permissieve Apache 2.0-softwarelicentie.
4. Dolly.20 van Databricks: Het meest geschikt voor Q&A-systemen. Dit model is beschikbaar onder een permissieve Apache 2.0-softwarelicentie.

Wat is LLMOps?

Definitie van LLMOps en het belang ervan in het AI/ML-landschap

De recente vooruitgang in large language models (LLMs), onderstreept door de introductie van OpenAI's GPT API, Google's Bard en vele andere open-source LLMs, heeft geleid tot een opmerkelijke groei bij bedrijven die LLMs ontwikkelen en implementeren. Als gevolg hiervan is er een toenemende behoefte aan het opzetten van best practices rond het operationaliseren van deze modellen. LLMOps, omvattende de efficiënte implementatie, monitoring en het onderhoud van large language models, speelt hierin een cruciale rol. Vergelijkbaar met het traditionele concept van Machine Learning Ops (MLOps), vereist LLMOps een gezamenlijke inspanning van data scientists, DevOps engineers en IT-professionals.

LLMOps erkent alle aspecten van het bouwen en implementeren van LLMs, van continuous integration en continuous delivery (CI/CD) en kwaliteitsborging tot het verkorten van de levertijd, het verminderen van fouten en het verhogen van de productiviteit van data science-teams. Kortom, LLMOps is een methodologie die DevOps-praktijken specifiek toepast op het beheer van large language models (LLMs) en machine learning-workloads.

Waarom is LLMOps essentieel?

Naarmate organisaties overstappen van experimenteren met LLMs naar het op schaal benutten van op LLM gebaseerde projecten om hun bedrijf te transformeren, zal de discipline van LLMOps steeds essentiëler worden voor hun AI- en ML-initiatieven.

Hoewel LLMs zoals ChatGPT, Bard en Dolly de manier waarop we met technologie omgaan ingrijpend hebben veranderd, kunnen ze niet direct zakelijk worden toegepast. Het gebruik van LLMs voor zakelijke toepassingen vereist fine-tuning voor uw specifieke use-case door het model te trainen met domeinspecifieke data. Klantenservice-toepassingen vereisen bijvoorbeeld training op uw interne bedrijfsinformatie om klantvragen beter te kunnen beantwoorden.

Deze fine-tuning voegt een extra werklaag toe die moet worden uitgevoerd, geëvalueerd en gemonitored voordat LLMs in productie kunnen worden genomen. Dit alles maakt LLMOps tot een cruciale discipline die is ontstaan samen met de opkomst van large language models (LLMs) en het commerciële gebruik ervan. Enkele redenen waarom LLMOps zo cruciaal is, zijn als volgt:

Hier zijn 9 redenen waarom LLMOps nodig is:

1. Rekencapaciteit en resources: LLMs kunnen miljarden of zelfs biljoenen parameters bevatten, wat het trainen en implementeren ervan lastig maakt. Deze omvang en complexiteit van LLMs kunnen uitdagingen opleveren, met name in omgevingen met beperkte middelen of op edge devices. Daarom worden strategieën voor efficiënte toewijzing van resources, fine-tuning van modellen, opslagoptimalisatie en het beheer van rekenintensieve eisen essentieel voor een effectieve implementatie en werking van LLMs.
2. Model Fine-tuning: Voorgegradeerde LLMs vereisen mogelijk fine-tuning op specifieke taken of datasets om optimale prestaties te behalen in praktijktoepassingen. Bovendien kan het trainen van LLMs complex en tijdrovend zijn. Het fine-tunen van LLMs omvat meerdere activiteiten, zoals datapreprocessing, feature engineering, hyperparameter-optimalisatie en meer.
3. Ethische overwegingen: LLMs kunnen worden gebruikt om schadelijke of aanstootgevende content te genereren. Dit roept de noodzaak op voor maatregelen om de output van LLMs te monitoren en te controleren, teneinde ethische risico's te minimaliseren en ethische normen te handhaven.
4. Hallucinaties: Hallucinaties betekenen in deze context gevallen waarin de LLM informatie "versint" of "fabriceert" die niet rechtstreeks overeenkomt met de verstrekte invoer. Dit maakt het belangrijk om systemen en frameworks te hebben om de nauwkeurigheid en precisie van de output van een LLM continu te bewaken.
5. Interpreteerbaarheid en uitlegbaarheid: LLMs zijn uiterst complexe modellen, waardoor het lastig is om hun interne werking en besluitvormingsprocessen te begrijpen. Daarom zijn er technieken en maatregelen nodig om LLMs transparanter en interpreteerbaarder te maken, zodat belanghebbenden de beslissingen van deze modellen kunnen begrijpen en vertrouwen.
6. Het testen van LLMs is moeilijk: Het testen van LLMs brengt unieke uitdagingen met zich mee door diverse redenen, zoals een gebrek aan trainingsdata, verschillen in de distributie van trainingsdata en praktijkdata, het ontbreken van geschikte evaluatiemetrieken, een gebrek aan technieken voor interpreteerbaarheid en uitlegbaarheid, en de noodzaak van menselijk oordeel en subjectieve evaluatie van de kwalitatieve aspecten van de output.
7. Latency en inferentietijd: De rekenintensieve eisen van LLMs kunnen leiden tot hogere latency, wat invloed heeft op realtime toepassingen en gebruikerservaringen. Dit roept vragen op over de toepasbaarheid van LLMs op gebieden waar snelle reacties essentieel zijn.
8. Beperkingen van traditionele MLOps bij het verwerken van taalmodellen: Traditionele MLOps-methodologieën, ontworpen voor conventionele machine learning-modellen, zijn mogelijk niet goed geschikt voor de ingewikkelde details van taalmodellen. Taalmodellen hebben unieke kenmerken, zoals onbekende trainingsdata die door API-providers worden gebruikt en verschillen tussen productie- en trainingsdistributies. Bovendien zijn metrieken voor het evalueren van taalmodellen vaak minder eenduidig, en worden de diverse gedragingen van de modellen mogelijk niet effectief vastgelegd. LLMOps dicht deze gaten door gespecialiseerde technieken en frameworks te introduceren die zijn afgestemd op LLMs.
9. Gebrek aan structuur & frameworks voor Prompt Management: Prompt engineering, een cruciaal aspect van het gebruik van LLMs, ontbeert vaak gestructureerde tools en workflows. Dit omvat een gebrek aan trackingmechanismen voor prompts & chains, het ontbreken van iteratieve strategieën voor prompt management en het ontbreken van gestructureerde experimenteermethoden.
10. Noodzaak van gespecialiseerde tooling voor efficiënte implementatie van LLMs: Net zoals traditionele MLOps-methodologieën onvoldoende zijn voor het omgaan met LLMs, schieten ook MLOps-tools tekort bij het beheren van LLM-pipelines. Dit zijn de redenen waarom LLMOps-tooling verschilt van MLOps-tooling:

• In tegenstelling tot MLOps-tooling moet LLMOps-tooling in staat zijn de      rekenbronnen te ondersteunen die nodig zijn om LLMs met miljarden parameters te implementeren.
• Traditionele ML-modellen kunnen worden getraind op ruisige data, maar large language   models zijn gevoeliger voor datakwaliteit. Dit betekent dat LLMOps-tooling  moet kunnen waarborgen dat de data die wordt gebruikt om large language models te trainen en te implementeren van hoge kwaliteit is.
• Traditionele ML-modellen kunnen in uiteenlopende omgevingen worden geïmplementeerd, maar large language models zijn uitdagender om te implementeren. Dit komt doordat large language models gespecialiseerde hardware en infrastructuur vereisen. LLMOps-tooling moet de implementatie van large language models naar verschillende omgevingen kunnen automatiseren.

Deze redenen maken het noodzakelijk om een LLMOps-praktijk op te bouwen die de principes van DevOps en MLOps combineert met de unieke eigenschappen van LLM-projectbeheer.

Lees meer over de best practices voor het in productie nemen van LLMs:

LLMOps Center of Excellence: Een budgetvriendelijke en effectieve aanpak

Door een schaarste aan engineeringtalent & middelen, en de voortdurend veranderende aard van dit vakgebied, is het logisch om de middelen van een organisatie te bundelen om bovengenoemde uitdagingen aan te pakken. Hier komt een LLMOps Center of Excellence (CoE) in beeld. Een LLMOps CoE is een gecentraliseerde eenheid of team binnen de AI- en ML-praktijk van een organisatie dat zich richt op het vaststellen van best practices, processen en frameworks voor het implementeren en beheren van LLMOps binnen de organisatie. Hoewel een dergelijk gecentraliseerd team voor het stimuleren en in productie nemen van LLMs onder verschillende namen bekend zal staan (GenAI CoE, LLM CoE, etc.), zal het voor bedrijven met een AI CoE een belangrijk onderdeel worden.

Het primaire doel van een LLMOps CoE is het mogelijk maken van een veilige, efficiënte en schaalbare implementatie van large language models, terwijl betrouwbare en hoogwaardige operaties worden gewaarborgd.

Hier zijn 10 kerngebieden waarop een LLMOps CoE waarde toevoegt aan de AI- en ML-praktijk van een organisatie:

1. Strategie en Governance: Het LLMOps CoE definieert de strategische visie en doelstellingen voor LLM-operaties binnen de organisatie. Het stelt governance-frameworks, beleid en normen vast om naleving, beveiliging en ethisch gebruik van LLMs te garanderen.
2. Procesontwerp en Automatisering: Het CoE ontwerpt en documenteert end-to-end processen voor LLM-operaties, waaronder taken zoals datapreprocessing, modeltraining, implementatie, monitoring en onderhoud. Het richt zich op het stroomlijnen en automatiseren van deze processen om efficiëntie en reproduceerbaarheid te verbeteren.
3. Tooling en Infrastructuur: Het CoE identificeert, evalueert en implementeert geschikte tools, technologieën en infrastructuur ter ondersteuning van LLM-operaties. Dit omvat het selecteren van frameworks voor modelontwikkeling, deployment pipelines, versiebeheersystemen, prompt pipeline-tools, autonome agents, monitoringtools en vector-databases.
4. Fine-tuning: In tegenstelling tot het uitrollen van traditionele machine learning-toepassingen vereisen LLM-projecten fine-tuning: het aanpassen van de parameters van een al getraind LLM met behulp van een kleinere, domeinspecifieke dataset. Een LLMOps CoE voegt waarde toe aan dit nieuwe aspect van AI-engineering door best practices te delen, veelvoorkomende valkuilen te voorkomen en relevante datasets en voorgegradueerde modellen aan te bieden om een effectief fine-tuningproces te vergemakkelijken.
5. Prompt Engineering: De opkomst van LLMs heeft geleid tot het ontstaan van prompt engineering. Hoewel dit vakgebied relatief nieuw is, ontwikkelt het zich snel en speelt het een cruciale rol om ervoor te zorgen dat LLMs consistent de juiste output leveren. Een belangrijke rol van een LLMOps CoE is dan ook het vaststellen van gestandaardiseerde richtlijnen, frameworks en tools, evenals het stroomlijnen van het ontwikkelingsproces en onderzoek om bij te blijven met het snel veranderende veld van prompt engineering.
6. Samenwerking en Kennisdeling: Het LLMOps CoE bevordert de samenwerking en kennisdeling tussen teams die betrokken zijn bij LLM-operaties. Het stimuleert cross-functionele communicatie, richt op praktijkgerichte communities (communities of practice) op en biedt trainingsprogramma's om te zorgen dat expertise effectief binnen de organisatie wordt gedeeld.
7. Prestatie-bewaking en Optimalisatie: Het CoE definieert key performance indicators (KPI's) en stelt monitoringpraktijken vast om de prestaties en gezondheid van geïmplementeerde LLMs te volgen. Het ontwikkelt mechanismen voor geautomatiseerde monitoring, anomaliedetectie en prestatieoptimalisatie om betrouwbare en efficiënte LLM-operaties te garanderen.
8. Beveiliging en Naleving: Het LLMOps CoE waarborgt de beveiliging en naleving van LLM-operaties. Het ontwikkelt beleid en praktijken voor dataprivacy, toegangsbeheer, versleuteling en naleving van regelgeving. Het CoE werkt samen met beveiligings- en juridische teams om potentiële risico's en kwetsbaarheden aan te pakken.
9. Verandermanagement: Het CoE begeleidt de organisatie door de culturele en operationele veranderingen die gepaard gaan met de adoptie van LLMOps. Het ontwikkelt strategieën voor verandermanagement, communicatieplannen en trainingsprogramma's om soepele overgangen te vergemakkelijken, draagvlak te creëren bij belanghebbenden en de waarde van LLMOps-praktijken te maximaliseren.
10. Ondersteunen van zakelijke Use-cases: Ten slotte is het ondersteunen van zakelijke use-cases een zeer essentiële functie van een LLMOps CoE. Door expertise, best practices, tools, middelen, training en ondersteuning te bieden, helpt een LLMOps CoE bedrijven bij het ontwikkelen en implementeren van LLMs voor diverse zakelijke doeleinden.

Enkele zakelijke use-cases voor LLMs waarbij CoE's volgens ons kunnen helpen, zijn:

• Geautomatiseerde klantenservice: Een LLMOps CoE kan LLMs ontwikkelen en implementeren om klantenservicetaken te automatiseren, zoals het beantwoorden van veelgestelde vragen en het oplossen van eenvoudige problemen. Hierdoor kunnen menselijke medewerkers zich richten op complexere taken.
• Gepersonaliseerde marketing: Ze kunnen LLMs ontwikkelen en implementeren om marketingcampagnes voor elke individuele klant te personaliseren. Dit kan bedrijven helpen de omzet te verhogen en de klanttevredenheid te verbeteren.
• Contentcreatie: Ze kunnen LLMs ontwikkelen en implementeren om content te maken, zoals blogposts, artikelen en berichten voor sociale media. Dit helpt bedrijven tijd en geld te besparen op contentcreatie.
• Naleving van regelgeving (Compliance):  Ze kunnen LLMs ontwikkelen en implementeren om bedrijven te helpen voldoen aan regelgeving, zoals de AVG/GDPR en CCPA. Dit helpt bedrijven kostbare boetes en sancties te voorkomen.
• Een recent, opmerkelijk taalmodel dat een breed scala aan toepassingen biedt op het gebied van NLP is Falcon 40B. Dit model kan helpen bij taken zoals sentimentanalyse, tekstclassificatie, het beantwoorden van vragen en meer.

Lees deze blog van TrueFoundry om te leren hoe u Falcon 40B kunt implementeren

‍

Implementeer Falcon-40B op AWS: 40% goedkoper dan Sagemaker

Implementeer Falcon-40B op AWS tegen 40% lagere kosten dan Sagemaker. In deze blog vergelijken we de kosten van het draaien op Sagemaker versus TrueFoundry.

TrueFoundry Blog Abhishek Choudhary

‍

Hier zijn onze top 4 blogaanbevelingen om meer te leren over zakelijke use-cases voor LLMs:

• Generatieve AI Use-cases bij DoorDash
• LLM Use-cases voor accountants
• Generatieve AI Use-cases bij Airbnb
• Generatieve AI Use-cases in Farmaceutische R&D

Zoals bij elke succesvolle afdeling in een bedrijf, is de menselijke kracht echter de levensader van een LLMOps CoE. Een LLMOps CoE omvat doorgaans een mix van de volgende 6 rollen en expertises:

1. LLMOps Lead/Manager: Verantwoordelijk voor het toezicht op het LLMOps CoE, het bepalen van de visie, het coördineren van activiteiten en het waarborgen van de afstemming op de bedrijfsdoelstellingen.
2. Data Scientists: Experts in het ontwikkelen en fine-tunen van LLMs, met kennis van natural language processing en begeleiding van de modellerings- en trainingsprocessen.
3. Prompt Engineer: Een gespecialiseerde rol binnen het domein van large language models. Zij zijn verantwoordelijk voor het ontwikkelen en verfijnen van prompts (invoer) die de prestaties van LLMs verbeteren. Dit omvat het samenwerken met belanghebbenden om hun behoeften te begrijpen, het ontwerpen en testen van prompts, en het monitoren en evalueren van de resultaten van het LLM. Prompt engineers moeten ook op de hoogte blijven van de nieuwste ontwikkelingen in AI en NLP om hun vaardigheden en kennis continu te verbeteren.
4. Machine Learning Engineers: Vaardig in het implementeren en operationaliseren van LLMs, het beheren van de infrastructuur, het ontwerpen van deployment pipelines en het integreren van LLMs in productiesystemen. MLE's zijn ook bevoegd in het beheren van de infrastructuur, CI/CD-pipelines en de automatisering van implementaties die nodig zijn voor LLM-operaties.
5. Data Engineers: Verantwoordelijk voor datapreprocessing, dataintegratie en het beheren van datapipelines ter ondersteuning van LLM-training en -implementatie.
6. Project Managers: Verantwoordelijk voor het leiden van LLMOps-projecten, het coördineren van middelen en het waarborgen van een succesvolle implementatie en oplevering.

Wat zijn de voordelen van een LLMOps CoE?

Hoewel een LLMOps CoE helpt om efficiënt een LLMOps-praktijk op te bouwen, zijn hier de 8 belangrijkste voordelen van een LLMOps CoE voor uw engineering-, AI- en ML-praktijk:

A. Schaalbaarheid en Efficiëntie:

1. Omgaan met het rekenintensieve karakter van large language models: Een LLMOps CoE is gespecialiseerd in het beheren van de grote hoeveelheid middelen die large language models (LLMs) eisen. Dit omvat het aanpakken van uitdagingen op het gebied van opslag, rekenkracht en geheugenvereisten.
2. Zorgen voor geoptimaliseerd gebruik van rekenbronnen: Het LLMOps CoE richt zich op het optimaliseren van de inzet van rekenbronnen voor LLM-operaties. Dit omvat technieken zoals modelparallelisme, dataparallelisme en distributed computing om de beschikbare middelen effectief te benutten.

B. Governance en Naleving:

1. Aanpakken van ethische overwegingen en vooroordelen (bias) in taalmodellen: Het LLMOps CoE onderkent de ethische overwegingen die gepaard gaan met LLMs, waaronder mogelijke vooroordelen en het risico van het genereren van ongeschikte content. Het CoE stelt processen en frameworks vast om deze kwesties aan te pakken, zoals technieken voor detectie en beperking van bias, verantwoorde dataverwerking en richtlijnen voor gepast modelgedrag.
2. Borgen van naleving van wettelijke vereisten: Het LLMOps CoE zorgt ervoor dat LLM-operaties voldoen aan wettelijke vereisten met betrekking tot dataprivacy, beveiliging en branchespecifieke regelgeving. Het werkt samen met juridische en compliance-teams om beleid op te stellen, beveiligingsmaatregelen te implementeren en audit trails bij te houden.

C. Modelbeheer en Monitoring:

1. Stroomlijnen van modelversiebeheer, implementatie en updates: Het LLMOps CoE stelt robuuste processen vast voor het beheren van modelversies, implementaties en updates. Het implementeert versiebeheersystemen, geautomatiseerde deployment pipelines en rollback-mechanismen om de release en het beheer van LLMs te stroomlijnen.
2. Continu monitoren van prestaties, drift en robuustheid: Het CoE integreert monitoring- en alarmeringsmechanismen om de prestaties, drift en robuustheid van geïmplementeerde LLMs te volgen. Het bouwt monitoringpipelines op om metrieken zoals nauwkeurigheid, latency en biasdetectie vast te leggen.

D. Samenwerking en Kennisdeling:

1. Stimuleren van cross-functionele samenwerking tussen data scientists, engineers en belanghebbenden: Het LLMOps CoE bevordert de samenwerking en communicatie tussen verschillende teams die betrokken zijn bij LLM-operaties, waaronder data scientists, machine learning engineers, DevOps engineers en zakelijke belanghebbenden.
2. Delen van best practices en inzichten over projecten en teams heen: Het CoE fungeert als een centrale kennisbank en expertisecentrum voor LLM-operaties. Het vergemakkelijkt het delen van best practices, geleerde lessen en inzichten uit verschillende LLM-projecten.

Hoe TrueFoundry kan helpen bij het opzetten van een LLMOps CoE

TrueFoundry is een in de VS gevestigd Cloud-native Machine Learning Training- en Deploymentplatform. Wij stellen organisaties in staat om modellen van het type ChatGPT uit te voeren en LLMOps te beheren op hun eigen cloud of infrastructuur.

Na te hebben gesproken met meer dan 50 bedrijven die al beginnen met het in productie nemen van LLMs, het bouwen van grootschalige ML-systemen bij bedrijven als Netflix, Gojek en Meta, en het ondersteunen van de CoE-teams van 2 Fortune 500-bedrijven bij het verkennen van LLMs, hebben we frameworks en processen ontwikkeld om bedrijven te helpen hun eigen LLMOps CoE en infrastructuur op te zetten.

Dit zijn de manieren waarop wij u kunnen helpen bij het opzetten of ondersteunen van uw reeds bestaande LLMOps-praktijk:

1. Consulting en Strategie: We werken samen met de belanghebbenden van het bedrijf om een op maat gemaakte LLMOps-strategie voor een LLMOps CoE te ontwikkelen. Dit omvat het definiëren van de reikwijdte, werkzaamheden en doelstellingen, het identificeren van de belangrijkste uitdagingen en het schetsen van de gewenste resultaten. Zo adviseren we bijvoorbeeld Merck, de F50-farmareus, over het bouwen van de juiste infrastructuur voor het in productie nemen van LLMs.
2. Architectuur en Infrastructuur: We ondersteunen bij het ontwerpen van een LLMOps-architectuur en -infrastructuur die aansluit bij de behoeften van het LLMOps CoE van uw bedrijf. We helpen de benodigde cloud- of on-premise infrastructuur te definiëren, de juiste tools en technologieën te selecteren en de resourcetoewijzing te optimaliseren om efficiënte training, implementatie en beheer van LLMs te garanderen.
3. Implementatie en Automatisering: We ondersteunen het CoE bij het implementeren van end-to-end LLMOps-processen, waaronder modelversiebeheer, continuous integration en continuous deployment (CI/CD) pipelines, en geautomatiseerde workflows. We helpen bij het opzetten van deployment pipelines, het implementeren van monitoring- en alarmeringssystemen, en het automatiseren van de implementatie- en updateprocessen om efficiënte en betrouwbare LLM-operaties te waarborgen.
4. Training en Ondersteuning: We bieden trainings- en enablementprogramma's om de teamleden van het CoE op te leiden in LLMOps best practices, tools en methodologieën. We verzorgen workshops, webinars en hands-on trainingssessies om te zorgen dat het personeel van het bedrijf beschikt over de nodige vaardigheden en kennis om LLMOps effectief te beheren.
5. Samenwerking en kennisdeling: Wij bieden ons TrueFoundry-platform en frameworks voor cross-functionele samenwerking, documentatie en het delen van best practices. Door bedrijven te onboarden op ons gebruiksvriendelijke platform, stellen we hen in staat om de collectieve expertise van hun teams te benutten en innovatie in LLMOps te stimuleren.
6. Ondersteuning en onderhoud: Wij bieden continue ondersteunings- en onderhoudsdiensten om de soepele werking van de LLMOps-infrastructuur te garanderen. Wij bieden technische ondersteuning, probleemoplossing en onderhoud van het deploymentplatform, zodat u zich kunt richten op uw primaire bedrijfsdoelstellingen, terwijl de betrouwbaarheid en prestaties van uw LLM-activiteiten gewaarborgd blijven.

Dus als u het rendement van uw LLM-projecten wilt maximaliseren en uw organisatie in staat wilt stellen om AI op de juiste manier in te zetten

Chat met ons

als u het rendement van uw LLM-projecten wilt maximaliseren en uw organisatie in staat wilt stellen om AI op de juiste manier in te zetten, drinken we graag een kop koffie met u om van gedachten te wisselen.

Drink een ☕️ met ons

Ontdek hoe TrueFoundry u helpt om LLMs binnen 5 minuten te deployen:

‍

Deploy en fine-tune open-source LLMs met slechts enkele klikken!

TrueFoundry biedt een intuïtieve oplossing voor LLM-deployment en fine-tuning. Met onze Model Catalogue kunnen bedrijven LLMs zelf hosten op Kubernetes, wat de inference-kosten met een factor 10 verlaagt in slechts één klik. Ontdek in onze blog hoe u een Dolly-v2-3b-model deployt en een Pythia-70m fine-tunet met TrueFoundry.

TrueFoundry Blog TrueFoundry