LLMOps und Plattformengineering: Wer sollte die AI-Pipeline besitzen?

TL;DR

LLMOps, die Praxis des Betriebs großer Sprachmodelle, erfordert eine enge Zusammenarbeit zwischen DevOps , MLOps und Plattformengineering. Die richtige Zuordnung von Verantwortlichkeiten ist entscheidend, um Schatten-IT und ineffiziente Arbeitsabläufe zu vermeiden, während gleichzeitig die Sicherheit und Effizienz von LLMs gewährleistet wird.

Hauptinhalt

Die Einführung großer Sprachmodelle (LLMs) hat die Anforderungen an den Betrieb und die Verwaltung von Modellen erheblich verändert. Traditionell bestand der Prozess des Modellbetriebs aus der Zusammenarbeit von Data Scientists und DevOps -Engineers, die sich auf eine begrenzte Anzahl von Tools stützten. Mit dem Aufkommen von LLMs wird jedoch ein komplexeres System benötigt, das Prompt-Management, den Zugriff auf Vektordatenbanken und die Generierung von Texten umfasst. LLMOps ist der Begriff, der die Methoden, Werkzeuge und Workflows beschreibt, die zur Entwicklung, Bereitstellung und Verwaltung von LLMs im gesamten Produktionszyklus erforderlich sind.

Im Gegensatz zu MLOps ist LLMOps eine spezialisierte Unterkategorie, die sich mit den einzigartigen Herausforderungen von LLMs befasst, wie z.B. den höheren Kosten für das Fine-Tuning und die schwierigere Bewertung der Ergebnisse. Die Anforderungen an Sicherheit und Vertrauenswürdigkeit sind ebenfalls komplexer, da die Ausgaben von LLMs nicht nur auf Genauigkeit, sondern auch auf andere qualitative Merkmale bewertet werden müssen. Darüber hinaus ist die kontinuierliche Pflege eines Modells nach der Bereitstellung unerlässlich, da Modelle sich im Laufe der Zeit verändern und Integrationen regelmäßig gewartet werden müssen.

Der LLMOps-Lebenszyklus umfasst mehrere Phasen, beginnend mit der Datenaufbereitung und dem Prompt-Engineering, über das Fine-Tuning von Modellen bis hin zu Monitoring und Evaluierung. Jede Phase erfordert eine entsprechende Infrastruktur und klare Zugriffssteuerungen, was den Bereich des Plattformengineering betrifft. Das Zusammenspiel zwischen DevOps , MLOps und Plattformengineering ist entscheidend, um eine Überlappung und Fragmentierung der Verantwortlichkeiten zu vermeiden.

Die Frage der Verantwortlichkeit in Bezug auf die Pipeline ist nicht einfach zu beantworten, da DevOps, MLOps und Plattformengineering unterschiedliche Schwerpunkte setzen. Während DevOps sich auf die Softwarebereitstellung konzentriert, liegt der Fokus von MLOps auf der Modellverwaltung. Plattformengineering fungiert als Fundament, auf dem beide Disziplinen aufbauen. Eine koordinierte Zusammenarbeit ist erforderlich, um sicherzustellen, dass alle Beteiligten ihre jeweiligen Verantwortlichkeiten kennen und effektiv zusammenarbeiten.

Technische Details/Implikationen

Die Integration von LLMOps in bestehende Plattformen erfordert eine robuste API und klare Richtlinien für die Anforderung von Fine-Tuning-Jobs, Prompt-Bereitstellungen und Inferenzendpunkten. Diese sollten über dieselben Selbstbedienungsoberflächen verfügbar sein, die bereits für andere Dienste genutzt werden. Eine effektive Governance sollte in den Anforderungsprozess integriert werden, um sicherzustellen, dass Kosten und Sicherheitsrichtlinien eingehalten werden. Das Fehlen eines solchen Ansatzes kann zu einer Schatten-IT führen, bei der Teams eigenständig Lösungen entwickeln, die nicht mit den zentralen Plattformrichtlinien übereinstimmen.

Fazit/Ausblick

Die erfolgreiche Implementierung von LLMOps erfordert eine klare Definition von Verantwortlichkeiten und eine enge Zusammenarbeit zwischen den verschiedenen Disziplinen. Plattformengineering spielt eine zentrale Rolle bei der Schaffung einer integrierten und sicheren Umgebung für den Betrieb großer Sprachmodelle, um die Effizienz und Sicherheit in der Nutzung dieser Technologien zu gewährleisten.