DevOps met AI en LLMOps: van pipeline naar model dat spreekt

Informatic Digital » Middelen » DevOps met AI en LLMOps: van pipeline naar model dat spreekt

De komst van generatieve AI en grote taalmodellen heeft de manier waarop software wordt gebouwd, geïmplementeerd en beheerd volledig veranderd. Het is niet langer voldoende om goede DevOps-pipelines te hebben of klassieke MLOps toe te passen : wanneer je een LLM introduceert, betreed je een domein waarin het model spreekt, redeneert, improviseert en zich soms op onvoorspelbare manieren gedraagt.

In dit nieuwe landschap moeten teams DevOps, AI en LLMOps combineren om de volledige levenscyclus van op LLM gebaseerde applicaties te beheren , van experimenteren en snelle ontwikkeling tot implementatie, monitoring, beveiliging en kostenoptimalisatie. Dit artikel verduidelijkt de complexiteit en leidt u stap voor stap door de integratie van ChatOps, DevOps, MLOps, GenAIOps en LLMOps in een moderne bedrijfsvoering.

Van DevOps en MLOps naar LLMOps: waarom het model niet langer statisch is

Jarenlang gaven engineeringteams prioriteit aan het automatiseren van softwarelevering en het verminderen van wrijving tussen ontwikkeling en infrastructuur . Dit leidde tot de geboorte van DevOps: continue integratie, continue implementatie, infrastructuur als code, observability en een samenwerkingscultuur die een einde maakte aan eindeloze overdrachten tussen afdelingen.

Toen data onderdeel van het product werd, ontstond MLOps als antwoord op de behoefte aan reproduceerbaarheid en traceerbaarheid van machine learning-modellen . Praktijken zoals versiebeheer van datasets, orkestratie van trainingspipelines, detectie van afwijkingen en continue evaluatie van voorspellende modellen werden gestandaardiseerd.

Het probleem is dat LLM's veel van de impliciete aannames van DevOps en MLOps doorbreken . Het zijn geen statische API's of simpele functies die een deterministisch getal retourneren: ze reageren in natuurlijke taal, combineren context, instructies, tools en realtime data, en kunnen twee verschillende outputs produceren voor dezelfde input.

Dit betekent dat het niet voldoende is om het model en de bijbehorende gewichten te versioneren ; het is ook nodig om de prompts, sjablonen, semantische beveiligingsbeleidsregels, beperkingen, gekoppelde tools, de geïnjecteerde context en zelfs de bedrijfsregels die het gedrag van het systeem bepalen, te beheren.

Wat is LLMOps en wat lost het precies op?

We kunnen LLMOps beschouwen als het operationele raamwerk dat de veilige, gecontroleerde en duurzame implementatie, het onderhoud en de schaalbaarheid van op LLM gebaseerde applicaties mogelijk maakt . Het is een overkoepelend concept waaronder DevOps-praktijken, MLOps en nieuwe mogelijkheden specifiek voor generatieve modellen naast elkaar bestaan.

In essentie richt LLMOps zich minder op het "trainen van het perfecte model" en meer op het beheersen van het gedrag ervan in productie . Dit omvat onder andere hoe promptflows worden ontworpen en van versies worden voorzien, hoe LLM's verbinding maken met interne databronnen, hoe tokenkosten en latentie worden gemonitord en hoe semantische risico's (hallucinaties, informatielekken, vooroordelen, toxische reacties, enz.) worden beheerd.

De behoeften waaraan LLMOps voldoet, en die DevOps/MLOps alleen niet kunnen dekken, omvatten uiteenlopende aspecten zoals het traceren van gesprekken, automatische evaluatie van de responskwaliteit en A/B-testen van gedragsvarianten . We hebben het niet alleen over klassieke nauwkeurigheid, maar ook over consistentie, afstemming op de bedrijfsdoelstellingen en beveiliging.

Bovendien beperken de kosten zich niet langer tot modeltraining en hosting : elke prompt, elke uitgebreide context en elke gelijktijdige aanroep leidt tot GPU- of tokenverbruik op commerciële API's. Zonder een LLMOps-laag die deze uitgaven inzichtelijk maakt en koppelt aan apparatuur, services en gebruiksscenario's, lopen de kosten onvoorspelbaar op.

ChatOps + LLMOps + DevOps: operations worden conversationeel

Een van de krachtigste trends is de integratie van ChatOps en LLMOps binnen de DevOps-cultuur . In plaats van zich te beperken tot dashboards, scripts en pipelines, beginnen teams een aanzienlijk deel van het systeem te beheren via chatkanalen zoals Slack, Microsoft Teams of Discord.

ChatOps stelt voor dat dagelijkse taken (implementaties, logboekopvragingen, herstarts, configuratiewijzigingen) door bots binnen het communicatiekanaal zelf worden uitgevoerd , volledig transparant voor het hele team. Elk commando, elke actie en elk resultaat wordt vastgelegd in het gesprek.

Wanneer een LLM aan die aanpak wordt toegevoegd, ontstaat er een nieuwe intelligentielaag: chatbots die natuurlijke taal begrijpen, intenties interpreteren en complexe commando's kunnen uitvoeren of situaties kunnen analyseren zonder dat de operator elk exact script of elke vlag hoeft te onthouden.

Typische voorbeelden van deze convergentie zijn een bot, aangedreven door een LLM, die statistieken van Prometheus en logboeken van Loki leest wanneer iemand "de service van groep X is traag" typt en acties voorstelt zoals het schalen van replica's, het uitvoeren van een rollback of het starten van specifieke tests, allemaal uitgelegd in natuurlijke taal.

Op cultureel en operationeel niveau vertaalt dit zich in snellere besluitvorming, minder handmatige tussenkomst bij repetitieve taken en een soepelere ervaring voor DevOps-teams , die zich niet langer hoeven te richten op het oplossen van acute problemen, maar op het werken aan strategische verbeteringen.

Kernprincipes van een LLM-levenscyclus in de praktijk

Het runnen van een serieus LLM-programma is geen eenmalig project; het is een terugkerende cyclus waarbij elke verandering het gedrag van het systeem kan beïnvloeden . Hoewel elke organisatie het aanpast aan haar eigen situatie, zijn er doorgaans zes belangrijke, elkaar versterkende fasen.

De eerste fase is het trainen of aanpassen van het model . Dit kan variëren van het gebruik van een basismodel zoals het is tot het toepassen van fine-tuning, LoRa of andere tuningtechnieken met uw eigen data. Hierbij is niet alleen de prestatie van belang, maar ook het vastleggen van een volledig overzicht: datasets, toegepaste filters, hyperparameters, tokenizerversies, geteste architecturen, enzovoort.

Als deze fase geïmproviseerd en niet gedocumenteerd wordt, ontstaat het model zonder governance . Achteraf zal het vrijwel onmogelijk zijn om uit te leggen waarom het model op een bepaalde manier reageert of om een ​​specifiek resultaat te reproduceren wanneer dat nodig is bij een audit.

De tweede fase is de implementatie, waarbij het model het lab verlaat en in productie wordt genomen. In LLMOps gaat het hierbij niet alleen om "het in een container plaatsen": je moet beslissen welke hardware je gaat gebruiken , hoe je het geheugen beheert voor langlopende contexten, welke clustertopologie je toepast en hoe je schaalt op basis van het verkeer zonder dat de latentie de pan uit rijst of de kosten onbeheersbaar worden.

Van daaruit komt continue, gedragsgerichte monitoring in beeld . Het is niet voldoende om alleen naar het CPU- en RAM-gebruik te kijken; het is noodzakelijk om de semantische kwaliteit van de reacties, de stabiliteit van de stijl, het foutenpercentage, de ontwikkeling van de kosten per token, het verschijnen van gevaarlijke of inconsistente reacties en veranderingen in de reactietijden bij verschillende gebruikspatronen te monitoren.

In latere fasen worden optimalisatie- en verfijningstaken uitgevoerd: het aanpassen van prompts, het bijstellen van de RAG, het testen van modelvarianten, kwantificeren, het uitvoeren van A/B-testen, het wijzigen van semantische beveiligingsbeleidsregels of het verfijnen van bedrijfsregels . Het is een bijna ambachtelijk proces, waarbij data, engineering en business samenkomen om prioriteiten te bepalen.

Ten slotte is dit alles ingekaderd in lagen van beveiliging en governance (toegangscontrole, auditing, lekpreventie, gebruiksbeperkingen, naleving van wet- en regelgeving) en binnen een logica van continue actualisering, waarbij het model en het bijbehorende ecosysteem worden aangepast aan veranderingen in data, regelgeving en interne behoeften.

GenAIOps en de notificatiestroombenadering in Azure

Binnen het LLMOps-universum bestaan ​​er zeer specifieke voorstellen voor het structureren van deze levenscyclus. Een van de meest geavanceerde in de bedrijfsomgeving is GenAIOps met prompt workflows op Azure Machine Learning, geïntegreerd met Azure DevOps , wat een zeer systematische aanpak biedt voor het bouwen van LLM-gebaseerde applicaties.

De promptflow is niet zomaar een prompteditor; het is een compleet platform voor het ontwerpen, testen, versiebeheer en implementeren van LLM-interactiestromen , van eenvoudige gevallen (een enkele prompt) tot complexe orchestraties met meerdere knooppunten, externe tools, besturingselementen en geautomatiseerde evaluaties.

Een cruciaal kenmerk is de gecentraliseerde workflowrepository , die fungeert als een bedrijfsbibliotheek. In plaats van dat elk team zijn prompts in aparte documenten of eigen repositories heeft, worden ze samengevoegd in één beheerde repository, met duidelijke vertakkingen, revisies en geschiedenissen.

Daarnaast biedt het platform mogelijkheden voor experimenten met varianten en hyperparameters: het is mogelijk om verschillende combinaties van prompts, modellen, temperatuurinstellingen of beveiligingsbeleid te testen op meerdere knooppunten van de workflow en de resultaten te vergelijken met behulp van duidelijke statistieken.

Wat de implementatie betreft, genereert GenAIOps met notificatiestroom Docker-images die zowel de stroom als de processessie bevatten , klaar om te worden uitgevoerd in omgevingen zoals Azure App Services, Kubernetes of beheerde processen. Vanuit deze basis kunnen A/B-implementaties worden uitgevoerd om stroomversies in realistische omgevingen te vergelijken.

Een ander sterk punt is het beheer van relaties tussen datasets en workflows. Elke evaluatieworkflow kan met meerdere standaard- en testdatasets werken , waardoor het gedrag in verschillende scenario's gevalideerd kan worden voordat het product aan eindgebruikers wordt aangeboden.

Het platform registreert automatisch nieuwe versies van datasets en workflows alleen wanneer er daadwerkelijke wijzigingen zijn, en genereert uitgebreide rapporten in formaten zoals CSV en HTML om datagestuurde beslissingen te ondersteunen in plaats van intuïtieve beslissingen.

De vier fasen van GenAIOps met notificatiestroom

De GenAIOps-aanpak verdeelt de levenscyclus in vier duidelijk onderscheiden fasen, wat helpt om de typische chaos van "we proberen dingen uit met AI en kijken wat er gebeurt" te vermijden.

De eerste fase, initialisatie, richt zich op het nauwkeurig definiëren van de bedrijfsdoelstelling en het verzamelen van representatieve datavoorbeelden . Hier wordt de basisstructuur van de promptflow geschetst en de architectuur ontworpen, die vervolgens verder verfijnd zal worden.

In de experimentele fase wordt de workflow toegepast op deze voorbeeldgegevens en worden verschillende variaties van prompts, modellen en configuraties geëvalueerd . Het iteratieproces wordt voortgezet totdat een acceptabele combinatie is gevonden die voldoet aan de minimale kwaliteits- en consistentie-eisen.

Vervolgens komt de evaluatie- en verfijningsfase, waarin grotere en meer gevarieerde datasets worden gebruikt voor grondige benchmarking . Pas wanneer het proces consistente prestaties levert die aansluiten bij de vastgestelde normen, wordt het als klaar voor de volgende stap beschouwd.

Ten slotte wordt in de implementatiefase de workflow geoptimaliseerd voor efficiëntie en in productie genomen, inclusief A/B-testen, monitoring, gebruikersfeedback en continue verbeteringscycli . Niets is ooit echt af: de workflow wordt voortdurend aangepast op basis van observaties uit de praktijk.

Deze methodologie is verpakt in een GenAIOps-repositorysjabloon, met code-first, vooraf gebouwde pipelines en lokale en cloudgebaseerde uitvoeringstools om op LLM gebaseerde applicaties te ontwikkelen, evalueren en lanceren zonder voor elk project het wiel opnieuw uit te vinden.

Integratie met Azure DevOps: repositories, pipelines en authenticatie

Om GenAIOps van theorie naar een echte organisatie te brengen, is integratie met Azure DevOps essentieel. Het typische sjabloon begint met een repository in Azure Repos met twee hoofdbranches, main en development , die verschillende omgevingen en strategieën voor codepromotie weerspiegelen.

De voorbeeldrepository wordt gekloond van GitHub, gekoppeld aan Azure Repos, en de gebruikelijke workflow omvat het aanmaken van feature-branches vanuit de ontwikkelingsdirectory . Wijzigingen worden vervolgens gepusht via pull requests, die automatisch validatie- en experimenteerpipelines activeren.

Om Azure DevOps te laten samenwerken met Azure Machine Learning en andere services, wordt in Azure een service-principal geconfigureerd als technische identiteit . Deze identiteit wordt gebruikt in een Azure DevOps-serviceverbinding, waardoor pijplijnen zich kunnen authenticeren zonder onversleutelde sleutels openbaar te maken.

Normaal gesproken heeft deze entiteit eigenaarsrechten op het ML-abonnement of de workerresource, waardoor pipelines eindpunten kunnen inrichten, modellen kunnen registreren en beleidsregels in keystores kunnen bijwerken . Voor meer veiligheid kan de rol worden gewijzigd naar die van bijdrager door de YAML-stappen die de machtigingen beheren aan te passen.

Daarnaast wordt in Azure DevOps een groep variabelen aangemaakt die gevoelige gegevens opslaan, zoals de naam van de serviceverbinding of resource-ID's . Deze variabelen worden als omgeving beschikbaar gesteld aan pipelines, waardoor het niet nodig is om cruciale informatie in de code vast te leggen.

Door lokale en externe repositories te configureren, kan de ontwikkelingsbranch worden beschermd met branchbeleid dat vereist dat een pull request-pipeline wordt uitgevoerd vóór het samenvoegen. Deze pipeline behandelt buildvalidaties en experimenteerprocessen, waardoor wordt voorkomen dat er defecte wijzigingen worden geïntroduceerd.

Zodra de code de ontwikkelfase ingaat, wordt een ontwikkelingspipeline geactiveerd die complete CI- en CD-fasen omvat : het uitvoeren van experimenten en evaluaties, het registreren van flows in het Azure ML-modelregister, het implementeren van eindpunten en rooktests, en de integratie met de nieuw gecreëerde eindpunten.

Hetzelfde patroon wordt gerepliceerd naar een versie- of releasebranch, die is gekoppeld aan productieomgevingen. Daar herhalen de CI/CD-pipelines voor productie de cyclus van experimenteren, evalueren en implementeren , maar dan op infrastructuur en data van productieniveau, met meer controle en, indien nodig, aanvullende handmatige controles.

Een belangrijk kenmerk van deze pipelines is de "menselijke controle in een lus": na de CI-fase wordt de CD-fase geblokkeerd totdat een persoon de voortzetting handmatig goedkeurt via de Azure Pipelines-interface. Als de goedkeuring niet binnen een bepaalde tijd (bijvoorbeeld 60 minuten) plaatsvindt, wordt de uitvoering geweigerd.

Lokale implementatie en verbinding met LLM-aanbieders

Niet alles verloopt via pipelines: GenAIOps ondersteunt ook lokale uitvoering voor snelle experimenten . Je kunt de sjabloonrepository klonen, een .env-bestand in de hoofdmap aanmaken en daarin verbindingen met Azure OpenAI of andere compatibele eindpunten definiëren.

Deze verbindingen bevatten parameters zoals api_key, api_base, api_type en api_version, en worden binnen de flows op naam aangeroepen (bijvoorbeeld een verbinding genaamd "aoai" met een specifieke API-versie). Hierdoor kan dezelfde flow zowel lokaal als in de cloud worden uitgevoerd zonder dat er code hoeft te worden aangepast.

Om deze methode te gebruiken, hoeft u alleen maar een virtuele omgeving of conda aan te maken en de benodigde afhankelijkheden te installeren (promptflow, promptflow-tools, promptflow-sdk, openai, jinja2, python-dotenv, enz.). Vervolgens kunt u testscripts schrijven in een lokale uitvoeringsmap en experimenten uitvoeren op de gedefinieerde flows.

Deze dualiteit tussen cloud en on-premises sluit perfect aan bij een volwassen DevOps-mentaliteit: kleinschalige tests worden lokaal uitgevoerd, formele validatie vindt plaats in pipelines en vervolgens worden implementaties naar grotere omgevingen gedaan met beheermogelijkheden en auditing . Alles wordt beheerd met Git-versies en gekoppeld aan Azure DevOps.

Typische tools in een DevOps-ecosysteem met AI en LLMOps

Naast het specifieke voorstel van Azure, vertrouwt een modern DevOps-ecosysteem met AI en LLMOps doorgaans op een reeks tools die ChatOps, modelorkestratie, monitoring en observability omvatten.

Binnen de ChatOps-laag is het gebruikelijk om Slack te combineren met bots zoals Hubot , Microsoft Teams met agents gebaseerd op Power Virtual Agents, of Discord met frameworks zoals Botpress of Rasa om aangepaste assistenten te bouwen die verbinding maken met pipelines, monitoringsystemen en interne services.

Binnen het LLMOps/MLOps-veld worden platforms zoals Kubeflow en MLflow veel gebruikt voor het beheren van pipelines, modelrecords en experimenten, naast specifieke tools zoals Weights & Biases (W&B) voor geavanceerde metric tracking, runvergelijkingen of diepgaande visualisaties.

Het bouwen van applicaties op LLM omvat doorgaans het gebruik van frameworks zoals LangChain of bibliotheken zoals OpenLLM , die het samenstellen van promptketens, connectoren naar externe data, tools en multi-step agents vergemakkelijken. Tegelijkertijd ontstaan ​​er oplossingen voor LLM-specifieke observability, waardoor het monitoren van prompts, reacties, kosten en kwaliteit mogelijk wordt.

In combinatie met klassieke DevOps blijven tools zoals Jenkins of GitLab CI relevant voor het CI/CD-gedeelte, Kubernetes en ArgoCD voor continue cloud-native implementatie , en observatiestacks zoals Prometheus, Grafana en Loki voor metrics, dashboards en logs.

Uitdagingen, beperkingen en geleidelijke invoering

Al deze implementatie van werkwijzen en tools gaat niet zonder kosten. De complexiteit van het beheren van prompts, modelversies en workflowvarianten is aanzienlijk, vooral wanneer meerdere teams gelijktijdig werken – een scenario waarin strategieën zoals GitOps nuttig zijn voor het coördineren van wijzigingen en implementaties.

Bovendien brengen ChatOps-bots en LLM's met uitvoerbare mogelijkheden aanzienlijke beveiligingsrisico's met zich mee als ze in productieomgevingen buitensporige machtigingen hebben of als de blootstellingspunten van gegevens niet goed worden beheerd.

Daarbij komt nog de afhankelijkheid van open-source modellen met gevoelige licenties of commerciële API's die de voorwaarden, prijzen of limieten kunnen wijzigen. En alsof dat nog niet erg genoeg is, blijft een gedegen evaluatie van LLM's in productieomgevingen een open vraagstuk, waarbij nog veel onbeantwoord is.

Het is daarom verstandig om de implementatie van LLMOps en ChatOps binnen DevOps stapsgewijs en gecontroleerd aan te pakken , te beginnen met het automatiseren van repetitieve taken met eenvoudige bots (herstarten, logquery's, build-tagging, enz.).

Later kunnen LLM's worden ingezet voor ondersteunende taken, incidentclassificatie of hulp bij het debuggen , bijvoorbeeld om fouten uit logbestanden te verklaren of oplossingen voor te stellen op basis van interne documentatie.

Zodra de klassieke ML-operatie stabiel is, is het tijd om LLMOps aan te pakken met gespecialiseerde taalmodellen voor domeinen zoals klantenservice, DevSecOps of QA, waarbij gebruik wordt gemaakt van alles wat in de voorgaande fasen is geleerd.

De horizon waarnaar al deze werkwijzen wijzen, is een conversatiegerichte, voorspellende en steeds autonomere engineeringomgeving , waar een groot deel van de ontwikkeling en het beheer in natuurlijke taal plaatsvindt en AI helpt bij het nemen van proactieve beslissingen over implementaties, schaling of terugdraaien.

Met deze puzzel op zijn plaats – DevOps, ChatOps, MLOps, GenAIOps en LLMOps – beschikken organisaties over een solide raamwerk om op LLM gebaseerde systemen te bouwen en te onderhouden die daadwerkelijk waarde leveren , waarbij de controle over kwaliteit, kosten, beveiliging en afstemming met de bedrijfsdoelstellingen behouden blijft, in plaats van te blijven steken bij louter prototypes of geïsoleerde tests die falen zodra ze in productie worden genomen.