DevOps s AI a LLMOps: od pipeline k modelu, který mluví za vše

Informatec Digital » Zdroje » DevOps s AI a LLMOps: od pipeline k modelu, který mluví za vše

Příchod generativní umělé inteligence a modelů velkých jazyků zcela změnil způsob, jakým je software vytvářen, nasazován a provozován. Mít dobré věci už nestačí. DevOps kanály ani aplikací klasických MLOpsKdyž do rovnice zavedete LLM, vstoupíte do oblasti, kde model mluví, uvažuje, improvizuje a někdy se chová nepředvídatelným způsobem.

V tomto novém scénáři, Týmy potřebují kombinovat DevOps, AI a LLMOps, aby řídily celý životní cyklus aplikací založených na LLM.Od experimentování a rychlého inženýrství až po nasazení, monitorování, zabezpečení a optimalizaci nákladů – tento článek přináší veškerý ten hluk na zem a krok za krokem vás provede tím, jak začlenit ChatOps, DevOps, MLOps, GenAIOps a LLMOps do moderního provozu.

Od DevOps a MLOps k LLMOps: proč model již není statický

Po léta byla prioritou inženýrských týmů automatizovat dodávání softwaru a snížit napětí mezi rozvojem a infrastrukturouTak se zrodil DevOps: kontinuální integrace, kontinuální nasazování, infrastruktura jako kód, sledovatelnost a kultura spolupráce, která eliminovala nekonečné předávání úkolů mezi odděleními.

Když se data stala součástí produktu, ukázalo se, MLOps jako reakce na potřebu reprodukovatelnosti a sledovatelnosti modelů strojového učeníByly standardizovány postupy, jako je verzování datových sad, orchestrace trénovacích kanálů, detekce driftů a průběžné vyhodnocování prediktivních modelů.

Problém je v tom LLM boří mnoho předpokladů implicitně obsažených v DevOps a MLOps.Nejsou to statická API ani jednoduché funkce, které vracejí deterministické číslo: reagují v přirozeném jazyce, kombinují kontext, instrukce, nástroje a data v reálném čase a mohou pro stejný vstup vytvořit dva různé výstupy.

To z toho vyplývá Nestačí jen změnit model a jeho váhy.Je také nutné kontrolovat výzvy, šablony, zásady sémantického zabezpečení, omezení, připojené nástroje, vkládaný kontext a dokonce i obchodní pravidla, která podmiňují chování systému.

Co je LLMOps a co vlastně řeší?

LLMOps můžeme vnímat jako provozní rámec, který umožňuje bezpečné, kontrolované a udržitelné nasazení, údržbu a škálování aplikací založených na LLMJe to zastřešující rámec, pod kterým koexistují DevOps postupy, MLOps a nové funkce specifické pro generativní modely.

V podstatě, LLMOps se méně zaměřuje na „trénování perfektního modelu“ a více na řízení jeho chování v produkčním prostředí.Zahrnuje to, jak jsou navrženy a verzovány toky výzev, jak jsou LLM propojeny s interními zdroji dat, jak jsou monitorovány náklady na tokeny a latence a jak je řízeno sémantické riziko (halucinace, úniky informací, zkreslení, toxické reakce atd.).

Mezi potřeby, které LLMOps řeší a které DevOps/MLops samy o sobě nepokrývají, patří aspekty tak rozmanité, jako je sledovatelnost konverzace, automatické vyhodnocení kvality odpovědí nebo A/B porovnání behaviorálních variantNemluvíme jen o klasické přesnosti, ale také o konzistenci, souladu s podnikáním a bezpečnosti.

Navíc, Náklady se již neomezují pouze na školení a hostování modeluKaždá výzva, každý rozšířený kontext a každé souběžné volání spouští spotřebu GPU nebo tokenů v komerčních API. Bez vrstvy LLMOps, která by tuto spotřebu zviditelnila a propojila ji se zařízeními, službami a případy užití, náklady nepředvídatelně rostou.

ChatOps + LLMOps + DevOps: operace se stávají konverzačními

Jedním z nejsilnějších trendů je integrace ChatOps a LLMOps v rámci DevOps kulturyMísto omezení na dashboardy, skripty a pipeliny začínají týmy provozovat velkou část systému z chatovacích kanálů, jako jsou Slack, Microsoft Teams nebo Discord.

ChatOps navrhuje, aby denní operace (nasazení, dotazy do protokolů, restarty, změny konfigurace) jsou prováděny boty v rámci samotného komunikačního kanálu, transparentně pro celý tým. Každý příkaz, akce a výsledek se zaznamenává v konverzaci.

Když se k tomuto přístupu přidá LLM, objeví se nová vrstva inteligence: Chatboti, kteří rozumí přirozenému jazyku, interpretují záměry a dokáží provádět složité příkazy nebo analyzovat situace aniž by si operátor musel pamatovat každý přesný skript nebo příznak.

Mezi typické příklady této konvergence patří, že Bot, poháněný LLM, čte metriky Prometheus a logy Loki Když někdo napíše „služba skupiny X je pomalá“ a navrhne akce, jako je eskalace replik, vrácení zpět nebo spuštění specifických testů, vše vysvětleno v přirozeném jazyce.

Na kulturní a provozní úrovni se to promítá do Rychlejší rozhodování, méně manuálních zásahů u opakujících se úkolů a plynulejší zážitek pro DevOps týmy, kteří přecházejí od neustálého hašení požárů k práci na strategických vylepšeních.

Klíčové principy životního cyklu LLM v produkčním prostředí

Vedení seriózního LLM není jednorázový projekt, je to cyklus, který se opakuje a ve kterém každá změna může změnit chování systémuAčkoli si každá organizace systém přizpůsobuje své vlastní realitě, obvykle existuje šest hlavních fází, které se vzájemně prolínají.

První je fáze tréninku nebo adaptace modeluTo se může pohybovat od použití základního modelu jako takového až po aplikaci jemného doladění, LoRa nebo jiných ladících technik s vašimi vlastními daty. Důležité zde není jen výkon, ale také zachování kompletního záznamu: datové sady, použité filtry, hyperparametry, verze tokenizátorů, testované architektury atd.

Pokud je tato fáze improvizovaná a není zdokumentovaná, model se rodí bez správy věcí veřejnýchPoté bude téměř nemožné vysvětlit, proč reaguje tak, jak reaguje, nebo zopakovat konkrétní výsledek, když to bude v rámci auditu potřeba.

Druhou fází je nasazení, kdy model opouští laboratoř a vstupuje do produkčního prostředí. V LLMOps se nejedná jen o „umístění do kontejneru“: Musíme se rozhodnout jaký hardware použítJak spravovat paměť pro dlouhodobě běžící kontexty, jakou topologii clusteru použít a jak škálovat na základě provozu bez prudkého nárůstu latence nebo neúnosných nákladů.

A tady se věci dělají průběžné monitorování zaměřené na chováníNestačí se dívat na CPU a RAM; je nutné sledovat sémantickou kvalitu odpovědí, stabilitu stylu, chybovost, vývoj ceny za token, výskyt nebezpečných nebo nekoherentních odpovědí a změny v době odezvy za různých vzorců používání.

V pozdějších fázích se provádějí optimalizační a dolaďovací úkoly: dotykové výzvy, úprava RAG, testování variant modelu, kvantizace, provádění A/B testování, změna zásad sémantického zabezpečení nebo zdokonalení obchodních pravidelJe to téměř řemeslný proces, kdy se datový, technický a obchodní tým sejdou, aby se dohodli, čemu dát přednost.

Konečně, toto všechno spadá do vrstvy zabezpečení a správy (řízení přístupu, audit, prevence úniků, limity využití, dodržování předpisů) a v logice neustálé aktualizace, kde se model a jeho ekosystém přizpůsobují změnám dat, předpisům a interním potřebám.

GenAIOps a přístup k toku oznámení v Azure

V rámci LLMOps existují velmi specifické návrhy pro strukturování tohoto životního cyklu. Jedním z nejpokročilejších v korporátním prostředí je GenAIOps s rychlým postupem v Azure Machine Learning integrovaném s Azure DevOps, který navrhuje velmi systematický přístup k tvorbě aplikací založených na LLM.

Prompty flow není jen editor prompts; je to kompletní platforma pro návrh, testování, verzování a nasazování interakčních toků LLM, od jednoduchých případů (jediný výzva) až po složité orchestrace s více uzly, externími nástroji, ovládacími prvky a automatickými vyhodnoceními.

Kritickou vlastností je centralizované úložiště tokůkterá funguje jako firemní knihovna. Místo toho, aby každý tým měl své výzvy v samostatných dokumentech nebo ve vlastních repozitářích, jsou sloučeny do jednoho spravovaného repozitáře s přehlednými větvemi, revizemi a historiemi.

Platforma navíc přidává možnosti experimentování s variantami a hyperparametry: Je možné testovat různé kombinace výzev, modelů, nastavení teploty nebo bezpečnostních zásad. ve více uzlech toku a porovnat výsledky s jasnými metrikami.

Ohledně nasazení, GenAIOps s notifikačním tokom Generuje obrazy Dockeru, které zapouzdřují jak pracovní postup, tak i relaci procesu.Tyto jsou připraveny ke spuštění v prostředích, jako jsou Azure App Services, Kubernetes nebo spravované procesy. Na tomto základě je možné A/B nasazení porovnávat verze toků v reálných prostředích.

Další silnou stránkou je správa vztahů mezi datovými sadami a toky. Každý proces vyhodnocování může pracovat s více standardními a testovacími datovými sadami.To umožňuje ověřit chování v různých scénářích, než se něco vloží do rukou koncových uživatelů.

Platforma také automaticky registruje nové verze datových sad a toků pouze v případě skutečných změn. Generuje komplexní reporty ve formátech, jako je CSV a HTML. podpořit rozhodnutí založená na datech, nikoli na intuici.

Čtyři fáze GenAIOps s notifikačním tokom

Přístup GenAIOps rozděluje životní cyklus do čtyř jasně odlišených fází, což pomáhá vyhnout se typickému chaosu typu „zkoušíme věci s umělou inteligencí a uvidíme, co se stane“.

První fáze, inicializace, se zaměřuje na Přesně definujte obchodní cíl a shromážděte reprezentativní příklady datZde je nastíněna základní struktura toku výzev a navržena architektura, která bude následně zdokonalena.

Ve fázi experimentování se tok aplikuje na daná vzorová data a Vyhodnocují se různé varianty výzev, modelů a konfigurací.Proces se neúnavně opakuje, dokud se nenajde přijatelná kombinace, která splňuje minimální standardy kvality a konzistence.

Dále přichází fáze hodnocení a zdokonalování, kde K provádění přísných srovnávacích testů se používají větší a rozmanitější datové sady.Pouze tehdy, když tok vykazuje konzistentní výkon v souladu s definovanými standardy, je považován za připravený k dalšímu kroku.

Nakonec, ve fázi implementace, je tok optimalizován tak, aby byl efektivní a nasazen v produkčním prostředí. včetně možností nasazení A/B, monitorování, sběru zpětné vazby od uživatelů a cyklů neustálého zlepšováníNic není pevně dané: průtok se neustále upravuje na základě toho, co se pozoruje v reálném provozu.

Tato metodologie je zabalena v šabloně repozitáře GenAIOps s předpřipravenými kanály, které jsou založeny na kódu. Lokální a cloudové nástroje pro vývoj, vyhodnocování a nasazení aplikací založených na LLM aniž by se v každém projektu znovu vynalézalo kolo.

Integrace s Azure DevOps: repozitáře, kanály a ověřování

Pro přenesení GenAIOps z teorie do reálné organizace je klíčová jeho integrace s Azure DevOps. Typická šablona začíná s repozitář v Azure Repos se dvěma hlavními větvemi, main a development, které odrážejí různá prostředí a strategie propagace kódu.

Ukázkové úložiště je naklonováno z GitHubu, přidruženo k Azure Repos a Obvykle pracujeme tak, že z vývoje vytváříme větve funkcí.Změny se odesílají prostřednictvím pull requestů, které automaticky spouštějí ověřovací a experimentální procesy.

Aby Azure DevOps mohl interagovat s Azure Machine Learning a dalšími službami, je nakonfigurován entita služby v Azure jako technická identitaTato identita se používá v připojení služby Azure DevOps, takže kanály jsou ověřovány bez vystavení klíčů v prostém textu.

Tato entita má obvykle oprávnění vlastníka k předplatnému ML nebo pracovnímu prostředku, takže Kanály mohou zřizovat koncové body, registrovat modely a aktualizovat zásady v úložištích klíčů.Pokud chcete posílit zabezpečení, můžete upravit roli na Přispěvatel úpravou kroků YAML, které zpracovávají oprávnění.

Kromě toho se v Azure DevOps vytvoří skupina proměnných, které Ukládá citlivá data, jako je název připojení služby nebo identifikátory zdrojů.Tyto proměnné jsou vystaveny jako prostředí pro kanály, čímž se zabrání pevnému kódování kritických informací v kódu.

Konfigurace lokálních a vzdálených repozitářů vám umožňuje Vývojová větev je chráněna politikami větví. které vyžadují spuštění pipeline žádostí o načtení před povolením sloučení. Tento pipeline zpracovává validace sestavení a experimentální toky a zabraňuje zavádění chybných změn.

Jakmile kód vstoupí do vývoje, spustí se vývojový kanál, který Zahrnuje kompletní fáze CI a CDSpouštění experimentů a vyhodnocení, zaznamenávání toků v registru modelů Azure ML, nasazení koncových bodů a kouřových testů a integrace na nově vytvořených koncových bodech.

Stejný vzorec se replikuje napříč větví verzí nebo vydání, která je připojena k produkčnímu prostředí. Tam, CI/CD kanály pro produkční prostředí opakují cyklus experimentování, hodnocení a nasazení.ale na úrovni infrastruktury a produkčních dat, s větší kontrolou a v případě potřeby i s dodatečnými manuálními kontrolami.

Klíčovým detailem je „kontrola lidské smyčky“ zahrnutá v těchto pipelinech: Po fázi CI zůstává CD uzamčeno, dokud jej někdo ručně neschválí. Pokračování probíhá z rozhraní Azure Pipelines. Pokud není schváleno do určité doby (například 60 minut), spuštění je odmítnuto.

Lokální implementace a propojení s poskytovateli LLM

Ne všechno se točí kolem pipeline: GenAIOps také podporuje lokální spuštění pro rychlé experimentováníMůžete naklonovat úložiště šablon, vytvořit soubor .env v kořenovém adresáři a definovat v něm připojení k Azure OpenAI nebo jiným kompatibilním koncovým bodům.

Tato připojení zahrnují parametry jako api_key, api_base, api_type a api_version a V rámci toků se na ně odkazuje podle názvu. (například připojení s názvem „aoai“ se specifickou verzí API). Tímto způsobem lze stejný tok spustit lokálně i v cloudu beze změn kódu.

Chcete-li tento režim použít, jednoduše vytvořit virtuální prostředí nebo conda a nainstalovat potřebné závislosti (promptflow, promptflow-tools, promptflow-sdk, openai, jinja2, python-dotenv atd.). Odtud můžete psát testovací skripty v lokální spouštěcí složce a spouštět experimenty s definovanými toky.

Tato dualita cloudu/on-premise prostředí se velmi dobře hodí k vyspělému DevOps přístupu: Je testován v malém měřítku lokálně, formálně ověřován v rámci vývojových procesů a poté povýšen do prostředí vyšší úrovně s kontrolními mechanismy a auditem.Vše je verzováno v Gitu a propojeno s Azure DevOps.

Typické nástroje v ekosystému DevOps s AI a LLMOps

Kromě specifické nabídky Azure se moderní ekosystém DevOps s umělou inteligencí a LLMOps obvykle spoléhá na sada nástrojů zahrnujících ChatOps, orchestraci modelů, monitorování a pozorovatelnost.

Ve vrstvě ChatOps je běžné kombinovat Slack s boty jako HubotMicrosoft Teams spolupracuje s agenty založenými na platformách Power Virtual Agents nebo Discord spolu s frameworky jako Botpress nebo Rasa a vytváří tak vlastní asistenty, kteří se propojují s kanály, monitorovacími systémy a interními službami.

V rovině LLMOps/MLOps jsou časté platformy jako Kubeflow a MLflow pro správu procesů, modelových záznamů a experimentů, a také specifické nástroje, jako jsou váhy a zkreslení (W&B) pro pokročilé sledování metrik, porovnávání běhů nebo hloubkové vizualizace.

Pro vytváření aplikací na LLM se běžně používá frameworky jako knihovny typu LangChain nebo OpenLLMTato řešení usnadňují sestavování řetězců výzev, konektorů k externím datům, nástrojů a vícekrokových agentů. Současně se objevují řešení pro pozorovatelnost specifickou pro LLM, která umožňují monitorování výzev, odpovědí, nákladů a kvality.

V integraci s klasickým DevOps zůstávají nástroje jako Jenkins nebo GitLab CI relevantní pro část CI/CD. Kubernetes a ArgoCD pro nepřetržité nasazení v cloudua nástroje pro sledování, jako jsou Prometheus, Grafana a Loki, pro metriky, dashboardy a protokoly.

Výzvy, omezení a postupné zavádění

Veškeré toto zavádění postupů a nástrojů není zadarmo. Složitost správy výzev, verzí modelů a variant toku je značný, zejména když více týmů pracuje současně — scénář, kdy je vhodné použít strategie jako GitOps koordinovat změny a nasazení.

Kromě toho, ChatOps boti a samotní LLM s akcí Přinášejí značná bezpečnostní rizika pokud mají v produkčním prostředí nadměrné oprávnění nebo pokud nejsou plochy vystavené datům řádně kontrolovány.

K tomu se přidává závislost na open-source modelech s citlivými licencemi nebo komerčních API což může změnit podmínky, ceny nebo limity. A aby toho nebylo málo, robustní hodnocení LLM ve výrobě zůstává otevřenou oblastí s mnoha nezodpovězenými otázkami.

Proto má smysl zabývat se zaváděním LLMOps a ChatOps v rámci DevOps. postupným a kontrolovaným způsobem, počínaje automatizací opakujících se úkolů pomocí jednoduchých botů (restarty, dotazy do protokolů, označování sestavení atd.).

Později je lze zavést LLM pro úkoly podpory, klasifikaci incidentů nebo pomoc s laděnímNapříklad vysvětlením chyb na základě protokolů nebo návrhem řešení problémů na základě interní dokumentace.

Jakmile je klasický strojový učební provoz stabilizován, je čas adresovat LLMOps pomocí specializovaných jazykových modelů pro oblasti jako zákaznický servis, DevSecOps nebo QA, s využitím všeho, co se naučilo v předchozích fázích.

Horizont, ke kterému všechny tyto praktiky směřují, je konverzační, prediktivní a stále autonomnější inženýrské prostředíkde je velká část vývoje a provozu vyjádřena v přirozeném jazyce a umělá inteligence pomáhá s proaktivním rozhodováním o nasazení, škálování nebo vrácení předchozích verzí.

S touto skládačkou – DevOps, ChatOps, MLOps, GenAIOps a LLMOps – organizace… solidní rámec pro budování a udržování systémů založených na LLM, které skutečně přinášejí hodnotuUdržování kontroly nad kvalitou, náklady, bezpečností a soulad s obchodními požadavky, namísto setrvání u jednoduchých prototypů nebo izolovaných testů, které se rozpadnou, jakmile se dostanou do výroby.