LLMOps vs MLOps Capire le differenze

LLMOps vs MLOps Comprendere le differenze

I grandi modelli di linguaggio sono molto di moda in questo momento, e con questo arriva la necessità di un miglioramento della gestione, dell’organizzazione e della pianificazione. Proprio come l’apprendimento automatico porta a MLOps, così anche i LLM hanno portato a LLMOps.

Anche se LLMOps e MLOps hanno molte somiglianze, come garantire che i dati siano puliti e che non ci siano problemi importanti con il rilascio, ci sono anche alcune differenze chiave tra i due campi. Qui esamineremo le somiglianze e le differenze tra MLOps e LLMOps, con un focus su come quest’ultimo sia cruciale da esplorare nei prossimi mesi.

Focus

LLMOps è specificamente focalizzato sulla gestione operativa dei LLM, mentre MLOps si concentra su tutti i modelli di apprendimento automatico. Ciò significa che gli scienziati dei dati devono essere specificamente consapevoli delle sfumature dei modelli di linguaggio e dei set di dati basati su testo, come la considerazione della linguistica, del contesto, dei domini e del potenziale costo computazionale.

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Alla fine della giornata, sebbene ci siano molti punti in comune tra MLOps e LLMOps, sono due sottocategorie completamente diverse della scienza dei dati, il che significa che saranno coinvolti diversi framework, strumenti, abilità e processi.

Sfide

Gli scienziati dei dati che lavorano su grandi modelli di linguaggio affrontano alcune sfide uniche che non sono presenti nei tradizionali progetti MLOps. Ad esempio, i LLM sono spesso molto più grandi dei set di dati tradizionali utilizzati per l’apprendimento automatico e quindi hanno un costo computazionale elevato per l’addestramento e la valutazione. A causa di ciò, le squadre devono essere più consapevoli durante il monitoraggio e la valutazione di questi modelli per individuare potenziali problemi di bias, allucinazioni, e così via.

Sahar Dolev-Blitental, responsabile marketing di Iguazio, ha sottolineato: “Il deploy sicuro dei LLM in applicazioni rivolte agli utenti è una nuova e complessa sfida che rende MLOps più rilevante che mai.” Continua dicendo: “I modelli sono molto più grandi e richiedono più GPU per funzionare, quindi l’ottimizzazione e la quantizzazione sono importanti per ridurre i costi e aumentare la latenza. A differenza dei modelli più semplici che possono funzionare per un certo periodo senza la necessità di un nuovo addestramento, i LLM richiedono un ciclo di feedback costituito da validazione in tempo reale, monitoraggio delle risposte e RLHF (apprendimento tramite rinforzo dal feedback umano).”

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Benefici

I tradizionali MLOps possono essere meglio di niente per lo sviluppo di grandi modelli di linguaggio, ma le sfumature dei modelli di linguaggio possono beneficiare dell’attenzione a queste considerazioni uniche. In particolare, LLMOps può trarre vantaggio da prestazioni migliorate, affidabilità e scalabilità, così come MLOps può farlo. Tuttavia, con LLMops, questo può comportare un miglioramento delle prestazioni delle uscite basate sul linguaggio, una migliore comprensione del contesto linguistico e possibilmente una diminuzione dei costi computazionali.

Maturità

LLMOps è un campo più nuovo rispetto a MLOps e ci sono meno strumenti e risorse mature disponibili per le squadre LLMOps. Ciò significa che le squadre LLMOps potrebbero dover sviluppare i propri strumenti e processi o fare affidamento su una combinazione di soluzioni open-source e commerciali. Ciò potrebbe richiedere un diverso set di competenze che non sono così consolidate come quelle richieste per MLOps e lascia più domande da risolvere. Ad esempio, dove si inserisce l’ingegneria delle prompt nella pipeline?

Conclusione

Anche se LLMOps è ancora nei suoi primi stadi, ci sono chiari modi per iniziare ad approfondirne lo studio prendendo spunto dal campo già consolidato di MLOps. Piuttosto che scegliere uno contro l’altro, è solo una questione di decidere cosa è giusto per la propria organizzazione, considerando il costo, le risorse, il personale e il tempo. Ora è importante rimanere aggiornati sul campo in evoluzione dei LLM, soprattutto perché il mondo è ora più concentrato che mai sui modelli di linguaggio. Il posto migliore per farlo è a ODSC West 2023, dal 30 ottobre al 2 novembre. Con una sessione dedicata interamente a NLP e LLM, potrai goderti presentazioni, sessioni, eventi e altro ancora, incentrati esclusivamente su questo campo ad alta velocità.

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