Les grands modèles de langage (LLM) comme ChatGPT, Claude et Gemini transforment le fonctionnement des entreprises, de l'automatisation du support client à la génération de contenu et à l'analyse de données complexes. Mais aussi puissants soient-ils, ces outils ne se gèrent pas tout seuls. C'est là qu'interviennent les LLMOps (grands modèles de langage).
Qu'est-ce que LLMOps ?
LLMOps est le processus de gestion d'un LLM tout au long de son cycle de vie, du développement et des tests au déploiement, à la surveillance et à l'optimisation du modèle. Il comprend des règles, des outils et des techniques pour gérer et optimiser les performances d'un modèle d'IA en environnement de production.
Cela implique d'optimiser, de maintenir et de tester le modèle afin de garantir sa cohérence et son adéquation aux besoins métier. En d'autres termes, LLMOps prend en charge l'infrastructure de votre application LLM afin de garantir son utilité, sa sécurité et sa fiabilité.
Pourquoi LLMOps est-il important ?
Les LLMOps sont importants car les grands modèles linguistiques sont puissants, mais imparfaits. Sans processus et suivi de modèles adaptés, les LLM peuvent :
- Fournir des réponses erronées et des données inexactes
- Divulguer des informations sensibles ou risquer des failles de sécurité
- Arrêtez de fonctionner lorsque vous modifiez ou mettez à jour quelque chose dans le logiciel
LLMOps aide les équipes Évitez ces risques tout en garantissant des résultats de modèle plus cohérents et performants. Il prend en charge l'évaluation et la maintenance continues des LLM, aidant ainsi les équipes à tirer le meilleur parti de ces modèles en situation réelle.
LLMOps contre MLOps
Certains pourraient considérer que les LLMOps et les MLOps sont identiques. Cependant, les LLMOps constituent un sous-ensemble spécialisé des opérations d'apprentissage automatique (MLOps).
MLOps est le domaine global qui couvre tous les types de modèles ML, tandis que LLMOps se concentre spécifiquement sur les modèles d'IA génératifs basés sur le langage, tels que GPT, Claude et LLaMA.
Principales différences entre LLMOps et MLOps :
- Modèles pris en charge : MLOps prend en charge tous les modèles ML ; LLMOps est spécialement conçu pour les modèles génératifs basés sur le langage.
- Se concentrer: Les MLOps impliquent souvent une formation complète. Les LLMOps se concentrent davantage sur l'orchestration, le réglage fin et l'inférence rapides.
- Flux de données : Les LLMOps nécessitent souvent la gestion de textes non structurés et d'inférences contextuelles, contrairement aux entrées/sorties structurées que l'on trouve généralement dans les flux de travail d'apprentissage automatique traditionnels.
Création d'un framework LLMOps
Créer un cadre LLMOps évolutif et efficace est essentiel pour les organisations qui s'appuient sur des LLM en production. Un cadre solide permet de guider l'ensemble du processus LLM, de l'idéation à la mise en œuvre, afin que votre équipe puisse déployer ses projets en toute sécurité et efficacité.
1. Définir les objectifs commerciaux et les cas d'utilisation
Avant de mettre en œuvre un LLMOps, les équipes doivent s'assurer que leur stratégie d'IA est alignée sur les objectifs de l'entreprise et les cas d'utilisation spécifiques. Que doit faire le modèle d'IA et comment apportera-t-il de la valeur ?
Conseils de mise en œuvre :
- Identifiez les points sensibles et les objectifs.
- Priorisez les cas d’utilisation en fonction de l’impact sur l’entreprise.
- Définissez des KPI pour suivre les performances du LLM et démontrer le retour sur investissement.
2. Collecte et analyse des données
Les LLM sont formés à partir d'ensembles de données volumineux, mais leur performance dépend de la qualité des données saisies. Les équipes doivent appliquer des pratiques de science des données, telles que l'analyse exploratoire des données (EDA), pour collecter, nettoyer et analyser les données afin d'en garantir la pertinence, l'exactitude et la conformité.
Conseils de mise en œuvre :
- Utilisez des pipelines automatisés pour l’ingestion et la validation des données.
- Assurer la conformité avec les réglementations en matière de données (par exemple, RGPD, CCPA).
3. Ingénierie et tests rapides
L'ingénierie rapide joue un rôle central dans l'élaboration des résultats du modèle. Elle implique l'élaboration d'instructions qui aident le LLM à générer des réponses précises et utiles.
Conseils de mise en œuvre :
- Utilisez le chaînage d’invites et les modèles pour standardiser les requêtes.
- Testez différents formats d’invite et évaluez les résultats.
- Documentez les stratégies réussies dans le cadre de votre pipeline LLM.
4. Réglage fin et personnalisation
Affiner un LLM permet de l'adapter au langage ou aux tâches spécifiques de votre domaine. Bien que cela ne soit pas toujours nécessaire, cela peut améliorer les performances pour des cas d'utilisation spécifiques.
Conseils de mise en œuvre :
- Utilisez l’apprentissage par transfert avec des modèles pré-entraînés.
- Exploitez des bibliothèques telles que Hugging Face Transformers.
- Valider des modèles affinés avec de solides pratiques d’évaluation LLM.
5. Rétroaction humaine et apprentissage par renforcement
Le retour d'expérience des utilisateurs (HITL) permet d'affiner le comportement des candidats au LLM au fil du temps. L'intégration des connaissances des utilisateurs améliore la précision et la convivialité de votre candidature au LLM.
Conseils de mise en œuvre :
- Recueillez des commentaires structurés auprès des utilisateurs.
- Appliquer l’apprentissage par renforcement à partir du retour d’information humain (RLHF).
- Intégrez des boucles de rétroaction continues dans votre processus de formation de modèle.
6. Gouvernance, sécurité et conformité
Fort Gouvernance de l'IA Garantit l'utilisation éthique et sécurisée de votre candidature basée sur un LLM. Les LLM gérant des tâches de plus en plus critiques pour l'entreprise, la supervision est essentielle.
Conseils de mise en œuvre :
- Utilisez des contrôles d’accès basés sur les rôles et des journaux d’audit.
- Surveillez les biais, les hallucinations et la dérive des données.
- Mettre à jour régulièrement les politiques de gouvernance pour refléter l’évolution des normes.
7. Suivi, évaluation et amélioration continue
La surveillance continue des modèles permet de détecter les problèmes de performance et d'améliorer leur précision. Elle est essentielle à la réussite à long terme de tout workflow LLMOps.
Conseils de mise en œuvre :
- Créez des tableaux de bord pour mesurer les performances du LLM.
- Utilisez les tests A/B et les déploiements fantômes pour évaluer les changements.
- Planifiez des formations régulières pour rester au courant des nouvelles données.
Meilleures pratiques LLMOps
Alors que de plus en plus d’organisations adoptent l’IA générative, la mise en œuvre des meilleures pratiques LLMOps permet de garantir que les modèles sont utilisés de manière responsable, éthique et efficace.
Faire:
- Définissez clairement votre cas d’utilisation et vos objectifs commerciaux.
- Surveillez régulièrement les performances du modèle grâce à des mesures et des tests utilisateurs.
- Assurer la qualité des données et appliquer les principes de la science des données.
- Utilisez des modèles d’invite et un chaînage pour maintenir la cohérence.
- Intégrez les commentaires humains et répétez souvent.
- Suivez et versionnez toutes les modifications dans le pipeline LLM.
- Suivez des protocoles de gouvernance et de conformité de l’IA stricts.
- Protégez les données des utilisateurs avec des contrôles d’accès sécurisés et un cryptage.
Ne le faites pas:
- Fiez-vous à des invites génériques non testées dans une application LLM en direct.
- Supposons que les modèles pré-entraînés sont sûrs ou précis dans tous les scénarios.
- Ajuster sans besoin commercial clair ni cadre d’évaluation.
- Ignorez le suivi des coûts, en particulier avec les API hébergées ou les requêtes fréquentes.
- Évitez les boucles de rétroaction ou les processus de révision humaine.
- Négliger la sécurité, la gouvernance ou la surveillance des accès.
Une stratégie LLMOps bien définie est essentielle, car les LLM deviennent partie intégrante des workflows modernes. De l'identification des besoins métier à l'optimisation du déploiement et de la surveillance des modèles, LLMOps fournit la structure nécessaire pour garantir la sécurité, la conformité et l'efficacité de vos modèles linguistiques.
En suivant les meilleures pratiques et en évitant les erreurs courantes, votre organisation peut faire évoluer en toute confiance ses applications basées sur LLM et créer une réelle valeur commerciale à partir de l’innovation en matière d’apprentissage automatique.
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