ظهور LLMOps در عصر هوش مصنوعی

در چشم انداز فناوری اطلاعات که به سرعت در حال تحول است، MLOs– مخفف عملیات یادگیری ماشینی – به سلاح مخفی برای سازمان هایی تبدیل شده است که قصد دارند داده های پیچیده را به بینش های قدرتمند و عملی تبدیل کنند. MLOps مجموعه‌ای از شیوه‌هایی است که برای ساده‌سازی چرخه زندگی یادگیری ماشینی (ML) طراحی شده است – به دانشمندان داده، تیم‌های فناوری اطلاعات، سهامداران تجاری و کارشناسان حوزه کمک می‌کند تا برای ساخت، استقرار و مدیریت مدل‌های ML به طور مداوم و قابل اعتماد همکاری کنند. برای رسیدگی به چالش‌های منحصر به فرد ML، مانند اطمینان از کیفیت داده‌ها و اجتناب از سوگیری، پدیدار شد و به یک رویکرد استاندارد برای مدیریت مدل‌های ML در سراسر عملکردهای تجاری تبدیل شده است.

با این حال، با ظهور مدل های زبان بزرگ (LLM)، چالش های جدیدی ظاهر شده است. LLM ها به قدرت محاسباتی عظیم، زیرساخت های پیشرفته و تکنیک هایی مانند مهندسی سریع برای کارآمد نیاز دارند. این پیچیدگی ها منجر به تکامل تخصصی MLOps به نام LLMOps (عملیات مدل زبان بزرگ) شده است.

LLMOps بر بهینه سازی چرخه عمر LLM ها، از آموزش و تنظیم دقیق تا استقرار، مقیاس بندی، نظارت و نگهداری مدل ها تمرکز دارد. هدف آن رسیدگی به خواسته‌های خاص LLMها در عین حصول اطمینان از عملکرد مؤثر آنها در محیط‌های تولید است. این شامل مدیریت هزینه‌های محاسباتی بالا، مقیاس‌بندی زیرساخت برای پشتیبانی از مدل‌های بزرگ، و ساده‌سازی وظایفی مانند مهندسی سریع و تنظیم دقیق است.

با این تغییر به LLMOps، برای رهبران کسب و کار و فناوری اطلاعات مهم است که مزایای اصلی LLMOps را درک کنند و تعیین کنند که کدام فرآیند و در چه زمانی مناسب‌تر است.

مزایای کلیدی LLMOps

LLMOps بر اساس MLOps ساخته شده است و قابلیت های پیشرفته ای را در چندین زمینه کلیدی ارائه می دهد. سه راه اصلی که LLMOps مزایای بیشتری را به شرکت ها ارائه می دهد عبارتند از:

• دموکراتیک کردن هوش مصنوعی – LLMOps توسعه و استقرار LLM ها را برای ذینفعان غیر فنی قابل دسترس تر می کند. در جریان کار سنتی ML، دانشمندان داده در درجه اول ساخت مدل را مدیریت می کنند، در حالی که مهندسان بر خطوط لوله و عملیات تمرکز می کنند. LLMOps این پارادایم را با استفاده از مدل‌های منبع باز، سرویس‌های اختصاصی و ابزارهای کم‌کد/بدون کد تغییر می‌دهد. این ابزارها ساخت و آموزش مدل را ساده می‌کند و تیم‌های تجاری، مدیران محصول و مهندسان را قادر می‌سازد تا به طور مؤثرتری با یکدیگر همکاری کنند. کاربران غیر فنی اکنون می‌توانند با استفاده از رابط‌های بصری، LLM‌ها را آزمایش کرده و به کار ببرند و مانع فنی برای پذیرش هوش مصنوعی را کاهش دهند.
• استقرار سریعتر مدلLLMOps ادغام LLM ها با برنامه های تجاری را ساده می کند و تیم ها را قادر می سازد راه حل های مبتنی بر هوش مصنوعی را سریعتر به کار گیرند و با تقاضاهای در حال تغییر بازار سازگار شوند. برای مثال، با LLMOps، کسب‌وکارها می‌توانند به سرعت مدل‌ها را تنظیم کنند تا بازخورد مشتری یا به‌روزرسانی‌های قانونی را بدون چرخه‌های توسعه مجدد گسترده منعکس کنند. این چابکی تضمین می‌کند که سازمان‌ها می‌توانند جلوتر از روند بازار بمانند و مزیت رقابتی خود را حفظ کنند.
• ظهور RAG ها – بسیاری از موارد استفاده سازمانی برای LLM ها شامل بازیابی داده های مرتبط از منابع خارجی به جای تکیه بر مدل های از پیش آموزش دیده است. LLMOps خط لوله های Retrieval-Augmented Generation (RAG) را معرفی می کند که مدل های بازیابی را برای واکشی داده ها از پایگاه های دانش با LLM هایی که اطلاعات را رتبه بندی و خلاصه می کنند ترکیب می کند. این رویکرد توهمات را کاهش می دهد و روشی مقرون به صرفه برای استفاده از داده های سازمانی ارائه می دهد. برخلاف جریان‌های کاری سنتی ML، که در آن آموزش مدل تمرکز اصلی است، LLMOps توجه را به ساخت و مدیریت خطوط لوله RAG به عنوان یک عملکرد اصلی در چرخه عمر توسعه معطوف می‌کند.

اهمیت درک موارد استفاده LLMOps

با مزایای کلی LLMOps، از جمله دموکراتیزه کردن ابزارهای هوش مصنوعی در سراسر شرکت، مهم است که به موارد استفاده خاص که در آن LLMOها می‌توانند برای کمک به رهبران کسب‌وکار و تیم‌های فناوری اطلاعات در استفاده بهتر از LLM‌ها معرفی شوند، نگاهی بیندازیم:

• استقرار ایمن مدل ها– بسیاری از شرکت‌ها توسعه LLM خود را با موارد استفاده داخلی، از جمله ربات‌های خودکار پشتیبانی مشتری یا تولید کد و بررسی برای کسب اطمینان در عملکرد LLM قبل از مقیاس‌بندی به برنامه‌های کاربردی با مشتری، آغاز می‌کنند. چارچوب‌های LLMOps به تیم‌ها کمک می‌کند تا با 1) خودکارسازی خطوط لوله استقرار که محیط‌های داخلی را از محیط‌های رو به مشتری جدا می‌کند، 2) امکان آزمایش و نظارت کنترل‌شده در محیط‌های جعبه‌شنی برای شناسایی و رسیدگی به حالت‌های خرابی، و 3) نسخه پشتیبانی، به تیم‌ها کمک می‌کنند تا توزیع مرحله‌ای از این موارد استفاده را ساده کنند. قابلیت‌های کنترل و بازگشت به عقب، بنابراین تیم‌ها می‌توانند در استقرار داخلی قبل از شروع به کار خارجی، تکرار کنند.
• مدل مدیریت ریسک – LLM ها به تنهایی نگرانی های افزایش یافته ای را در مورد مدیریت ریسک مدل ایجاد می کنند، که همیشه یک تمرکز مهم برای MLO ها بوده است. شفافیت در مورد داده هایی که LLM ها بر روی آنها آموزش می بینند اغلب مبهم است و نگرانی هایی را در مورد حریم خصوصی، حق چاپ و تعصب ایجاد می کند. توهم داده ها نقطه دردناکی در توسعه مدل ها بوده است. با این حال، با LLMOps این چالش برطرف می شود. LLMOها قادر به نظارت بر رفتار مدل در زمان واقعی هستند، تیم ها را قادر می سازد 1) توهمات را با استفاده از میانبرهای از پیش تعریف شده شناسایی و ثبت کنند، 2) حلقه های بازخورد را برای اصلاح مداوم مدل ها با به روز رسانی درخواست ها یا آموزش مجدد با خروجی های اصلاح شده، پیاده سازی کنند، و 3) از آنها استفاده کنند. معیارهایی برای درک بهتر و پرداختن به غیرقابل پیش بینی بودن مولد.
• ارزیابی و نظارت مدل ها– ارزیابی و نظارت بر LLM های مستقل پیچیده تر از مدل های سنتی ML مستقل است. بر خلاف مدل‌های سنتی، برنامه‌های LLM اغلب مربوط به زمینه هستند و برای ارزیابی مؤثر به ورودی از متخصصان موضوع نیاز دارند. برای پرداختن به این پیچیدگی، چارچوب‌های ارزیابی خودکار پدیدار شده‌اند که در آن یک LLM برای ارزیابی دیگری استفاده می‌شود. این چارچوب‌ها خطوط لوله‌ای را برای ارزیابی مستمر ایجاد می‌کنند که شامل تست‌های خودکار یا معیارهایی است که توسط سیستم‌های LLMOps مدیریت می‌شوند. این رویکرد عملکرد مدل را دنبال می‌کند، ناهنجاری‌ها را مشخص می‌کند و معیارهای ارزیابی را بهبود می‌بخشد و فرآیند ارزیابی کیفیت و قابلیت اطمینان خروجی‌های تولیدی را ساده می‌کند.

LLMOps ستون فقرات عملیاتی را برای مدیریت پیچیدگی اضافه شده LLM فراهم می کند که MLO ها به تنهایی نمی توانند آن ها را مدیریت کنند. LLMOps تضمین می‌کند که سازمان‌ها می‌توانند با نقاط دردناکی مانند غیرقابل پیش‌بینی بودن خروجی‌های تولیدی و ظهور چارچوب‌های ارزیابی جدید مقابله کنند، در حالی که امکان استقرار ایمن و مؤثر را فراهم می‌کنند. با این، ضروری است که شرکت‌ها این تغییر را از MLOps به LLMOps درک کنند تا به چالش‌های منحصربه‌فرد LLM در سازمان خود بپردازند و عملیات صحیح را برای اطمینان از موفقیت در پروژه‌های هوش مصنوعی خود اجرا کنند.

نگاه به آینده: در آغوش گرفتن AgentOps

اکنون که به LLMOps پرداخته‌ایم، مهم است که آنچه را که برای چارچوب‌های عملیاتی پیش رو است، در نظر بگیریم، زیرا هوش مصنوعی به طور مداوم نوآوری می‌کند. در حال حاضر در خط مقدم فضای هوش مصنوعی، هوش مصنوعی یا عوامل هوش مصنوعی قرار دارد – که برنامه‌های کاملاً خودکار با قابلیت‌های استدلال و حافظه پیچیده هستند که از یک LLM برای حل مشکلات استفاده می‌کنند، برنامه‌ای برای انجام این کار ایجاد می‌کنند و آن برنامه را اجرا می‌کنند. دیلویت پیش بینی می کند 25 درصد از شرکت‌هایی که از هوش مصنوعی مولد استفاده می‌کنند احتمالاً در سال 2025 عوامل هوش مصنوعی را مستقر خواهند کرد و تا سال 2027 به 50 درصد افزایش می‌یابد. این داده‌ها تغییر واضحی را به سمت هوش مصنوعی عاملی در آینده نشان می‌دهد – تغییری که قبلاً آغاز شده است زیرا بسیاری از سازمان‌ها قبلاً اجرای آن را آغاز کرده‌اند. و توسعه این فناوری است.

با این، AgentOps موج بعدی عملیات هوش مصنوعی است که شرکت ها باید برای آن آماده شوند.

چارچوب‌های AgentOps عناصر هوش مصنوعی، اتوماسیون و عملیات را با هدف بهبود نحوه مدیریت و مقیاس‌بندی فرآیندهای تجاری تیم‌ها ترکیب می‌کنند. تمرکز آن بر استفاده از عوامل هوشمند برای افزایش گردش کار عملیاتی، ارائه بینش در زمان واقعی و حمایت از تصمیم گیری در صنایع مختلف است. پیاده‌سازی چارچوب‌های AgentOps به طور قابل‌توجهی سازگاری رفتار و پاسخ‌های عامل هوش مصنوعی به موقعیت‌های غیرعادی را افزایش می‌دهد و هدف آن به حداقل رساندن خرابی‌ها و خرابی‌ها است. زمانی که سازمان‌های بیشتری شروع به استقرار و استفاده از عوامل هوش مصنوعی در جریان کاری خود می‌کنند، این امر ضروری می‌شود.

AgentOps یک جزء ضروری برای مدیریت نسل بعدی سیستم های هوش مصنوعی است. سازمان‌ها باید روی اطمینان از قابلیت مشاهده، ردیابی و نظارت پیشرفته برای توسعه عوامل هوش مصنوعی خلاقانه و آینده‌نگر تمرکز کنند. با پیشرفت اتوماسیون و مسئولیت‌های هوش مصنوعی، ادغام مؤثر AgentOps برای سازمان‌ها برای حفظ اعتماد به هوش مصنوعی و مقیاس عملیات پیچیده و تخصصی ضروری است.

با این حال، قبل از اینکه شرکت‌ها بتوانند با AgentOps شروع به کار کنند، باید درک روشنی از LLMOps – که در بالا ذکر شد – و نحوه کار این دو عملیات در کنار هم داشته باشند. بدون آموزش مناسب در مورد LLMOps، شرکت ها نمی توانند به طور موثر چارچوب موجود را هنگام کار برای اجرای AgentOps ایجاد کنند.