Las LLMOps, o operaciones de modelos de lenguaje grandes, se refieren a las prácticas y los procesos que se involucran en la administración y el funcionamiento de modelos de lenguaje grandes (LLM). Los LLM son modelos de inteligencia artificial (IA) entrenados con vastos conjuntos de datos de texto y código, lo que les permite realizar varias tareas relacionadas con el lenguaje, como la generación de texto, la traducción y la búsqueda de respuestas.
LLMOp implica un conjunto integral de actividades, que incluye las siguientes:
LLMOps es un subconjunto especializado de MLOps (operaciones de aprendizaje automático), que se enfoca específicamente en los desafíos y requisitos de la administración de LLM. Mientras que las MLOps abarcan los principios y las prácticas generales de la administración de modelos de aprendizaje automático, las LLMOps abordan las características únicas de los LLM, como su gran tamaño, los requisitos de entrenamiento complejos y las altas demandas de procesamiento.
Las LLMOps incluyen varios pasos diferentes, como los siguientes:
Recopilación y preparación de datos: Los LLM requieren grandes cantidades de datos para entrenarse. Estos datos deben recopilarse y prepararse de una manera adecuada para el entrenamiento del modelo.
Desarrollo de modelos: Los LLM se desarrollan con una variedad de técnicas, como el aprendizaje no supervisado, el aprendizaje supervisado y el aprendizaje por refuerzo.
Implementación del modelo: Una vez que se desarrolló un LLM, se debe implementar en un entorno de producción. Esto implica configurar la infraestructura necesaria y el modelo para que se ejecute en una plataforma específica.
Administración de modelos: Los LLM requieren administración continua para garantizar que funcionen como se espera. Esto incluye supervisar el rendimiento del modelo, volver a entrenarlo según sea necesario y asegurarte de que el modelo sea seguro.
LLMOps (operaciones de modelos de lenguaje grandes) ofrece numerosos beneficios para las organizaciones que buscan administrar y también implementar LLM (modelos de lenguaje grandes) de forma eficaz. Estas ventajas incluyen las siguientes:
Las herramientas y técnicas de LLMOps ayudan a las organizaciones a optimizar el rendimiento de sus LLM mediante la identificación y resolución de cuellos de botella, el ajuste de los parámetros de los modelos y la implementación de estrategias de implementación eficientes. Esto puede mejorar la exactitud, los tiempos de respuesta y las experiencias generales de los usuarios.
LLMOps proporciona un framework escalable y flexible para administrar LLM, lo que permite a las organizaciones adaptarse fácilmente a las demandas y los requisitos cambiantes.
LLMOps ayuda a las organizaciones a mitigar los riesgos asociados con la implementación y operación de LLM. Con la implementación de sistemas de supervisión sólidos, el establecimiento de planes de recuperación ante desastres y la realización de auditorías de seguridad periódicas, LLMOps reduce la probabilidad de interrupciones, violaciones de la seguridad de los datos y otras interrupciones. Este enfoque proactivo minimiza el impacto de los riesgos potenciales y garantiza la disponibilidad y confiabilidad continuas de los LLM.
LLMOps optimiza todo el ciclo de vida de los LLM, desde la preparación de datos y el entrenamiento de modelos hasta la implementación y la supervisión. Las herramientas automatizadas y los procesos estandarizados mejoran la eficiencia, ya que reducen las tareas manuales, optimizan el uso de recursos y minimizan el tiempo necesario para el desarrollo y la implementación de modelos.
Las prácticas recomendadas de LLMOp (operaciones de modelos de lenguaje grandes) son un conjunto de lineamientos y recomendaciones que ayudan a las organizaciones a administrar y también implementar LLMs (modelos de lenguaje grandes) de forma eficaz y eficiente. Estas prácticas recomendadas abarcan varios aspectos del ciclo de vida de LLMOps, como la administración de datos, el entrenamiento de modelos, la implementación y la supervisión.
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