LLMOps : vers un développement et un déploiement plus rapides et plus robustes des LLM

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Introduction

Les LLM modifient notre façon de construire et d’entretenir les produits alimentés par l’IA. Ils doivent conduire à de nouvelles méthodes et lignes directrices pour le cycle de vie des applications alimentées par des LLM. Le terme LLMOps (Large Language Model Operations) désigne un nouvel ensemble d’outils et de bonnes pratiques pour gérer le cycle de vie des applications basées sur les LLM, y compris le développement, le déploiement et la maintenance. Pour rendre LLMOps compatible avec les outils de développement ML, il est donc important d’intégrer ces techniques aux flux de travail et aux outils ML existants. Cela permettra de s’assurer que les capacités supplémentaires requises pour les LLMOps sont incorporées dans le flux de travail global et que les LLM peuvent être efficacement déployés et contrôlés en production.

Enjeux

  • Prendre en compte l’ambiguïté des langues naturelles : les LLM produisent parfois des incohérences qui doivent être surveillées et corrigées de manière cohérente. Il s’agit également de garantir l’équité du modèle et d’éviter les biais.
  • Gérer les coûts et la latence : si les appels individuels à une API sont souvent peu coûteux, les prix peuvent grimper rapidement à mesure que le nombre d’appels augmente, ce qui rend l’utilisation d’une API MLOps onéreuse. L’hébergement d’un système MLOps peut également être coûteux car il nécessite une infrastructure lourde. Le réglage de précision peut également s’avérer difficile si le matériel nécessaire n’est pas disponible.
  • Gestion des données, évolutivité et performance des requêtes des bases de données vectorielles : les bases de données vectorielles nécessitent une gestion minutieuse des données afin de s’assurer que les vecteurs représentent correctement les points de données sous-jacents. Lorsque la quantité de données stockées dans une base vectorielle augmente, il peut s’avérer difficile de faire évoluer la base de données pour gérer la charge accrue
  • Intégrer les outils et flux de travail existants : il est important de savoir si l’outil LLMOps s’intègre bien aux outils et flux de travail existants, tels que les sources de données, les plateformes d’ingénierie des données, les référentiels de code, les pipelines CI/CD, les systèmes de surveillance.
Image par: AltumCode

Meilleures pratiques LLMOps

Une stratégie LLMOps efficace peut garantir des performances, une évolutivité et une efficacité optimales du modèle linguistique, permettant ainsi aux organisations de libérer tout leur potentiel et d’acquérir un avantage concurrentiel. Les meilleures pratiques en matière de LLMOps sont les suivantes : 

  • Ingénierie de la commande : il s’agit d’élaborer des messages-guides qui orientent le modèle vers la production du résultat souhaité. Le suivi des différentes invites et de leurs performances permettra de réaliser des expériences faciles, rapides et reproductibles, ce qui améliorera la communication entre les membres d’une équipe.
  • Base de données vectorielle : un type de base de données qui stocke les données sous forme de vecteurs (ou d’embeddings dans le contexte du NLP). Elle peut contribuer à améliorer les performances et la précision des LLM en leur fournissant un contexte pertinent pour guider leurs réponses.
  • CI / CD : un système CI/CD efficace peut contribuer à améliorer les performances et la fiabilité des MLD en garantissant qu’ils soient toujours à jour avec les dernières modifications et améliorations. Il garantit également que les pipelines en production soient mis à jour rapidement et de manière fiable.
  • Réglage de précision des MLI : il s’agit notamment d’adapter le format des données à l’application, de suivre les hyperparamètres, d’utiliser des mesures d’évaluation appropriées et d’être attentif aux biais potentiels. 
  • Déploiement des LLM : il s’agit de mettre en place l’infrastructure nécessaire à l’exécution des LLM, notamment en sélectionnant les ressources matérielles appropriées et en concevant une architecture capable de traiter efficacement de grands volumes de données et de prendre en charge des applications en temps réel.
  • Observabilité des LLM : surveiller les performances des LLM et résoudre les problèmes au fur et à mesure qu’ils surviennent. Une bonne pratique consisterait à détecter tout problème potentiel et à être en mesure de le résoudre rapidement et de mettre à jour le pipeline.

Le schéma ci-dessous présente un exemple d’architecture LLMOps à quel moment certaines des meilleures pratiques s’intègrent dans le cycle de vie LLM.

  • Ingénierie de la commande et la base de données Vector en tant qu’élément essentiel du pipeline de données. 
  • Le déploiement et l’observabilité du LLM en tant que tâches orchestrées.
  • Sélection de modèles, validation, hyperparamètres en tant qu’expériences suivies.

Schéma 1 – Exemple d’architecture LLMOps

Outils LLMOps

De nouveaux outils apparaissent chaque jour dans le domaine en plein essor des LLMOps. La liste suivante est un ensemble des meilleurs outils disponibles à ce jour. Afin de rester au courant des derniers outils, nous vous suggérons de jeter un coup d’œil à ce dépôt github qui est constamment mis à jour en ce qui concerne les outils les plus récents et les plus modernes : https://github.com/tensorchord/awesome-llmops.

  • LLM open source : MPT, Falcon, Llama.
  • Modélisation : Langchain, Langflow, LlamaIndex.
  • Suivi des expériences : ClearGPT, WandB prompts. 
  • Évaluation : Langkit, PromptFoo.
  • Techniques de réglage de précision : PEFT, QLoRA.
  • Surveillance : Grafana, Prometheus.

Conclusion

En conclusion, LLMOps est un domaine émergent qui se concentre sur la gestion de grands modèles de langage. Parmi les meilleures pratiques, citons l’ingénierie rapide, le déploiement de LLM et le suivi. Plusieurs défis sont associés à la mise en œuvre des LLMOps, notamment le traitement de l’ambiguïté des langues naturelles et la gestion des coûts et de la latence. Plusieurs outils sont disponibles pour aider les équipes à contrôler les performances des LLM en production.

Au fur et à mesure que le domaine mûrit, les LLMOp devraient continuer à évoluer et à se développer, car de plus en plus d’organisations adoptent de grands modèles linguistiques et cherchent à optimiser leurs performances. Au fur et à mesure que le domaine mûrit, on peut s’attendre à observer le développement de nouveaux outils et techniques pour aider les équipes à gérer efficacement leurs LLM et à libérer tout leur potentiel.

Chez Alleycorp Nord, nous développons des solutions LLMOps génériques faciles à intégrer dans divers projets. Votre projet repose sur des LLM et vous pensez qu’une approche avec des outils automatisés pourrait vous être bénéfique ? Nous serions enchantés d’en discuter. N’hésitez pas à nous contacter !

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