DevOps med AI og LLMOps: fra pipeline til modell som snakker

Informatec Digital » Ressurser » DevOps med AI og LLMOps: fra pipeline til modell som snakker

Fremveksten av generativ AI og store språkmodeller har fullstendig endret hvordan programvare bygges, distribueres og drives. Det er ikke lenger nok å ha gode DevOps-pipelines eller bruke klassiske MLOpper : når du introduserer en LLM i ligningen, går du inn i et rike der modellen snakker, resonnerer, improviserer og noen ganger oppfører seg på uforutsigbare måter.

I dette nye landskapet må team kombinere DevOps, AI og LLMOps for å håndtere hele livssyklusen til LLM-baserte applikasjoner , fra eksperimentering og rask utvikling til distribusjon, overvåking, sikkerhet og kostnadsoptimalisering. Denne artikkelen tydeliggjør kompleksiteten og veileder deg trinn for trinn gjennom hvordan du integrerer ChatOps, DevOps, MLOps, GenAIOps og LLMOps i en moderne drift.

Fra DevOps og MLOps til LLMOps: hvorfor modellen ikke lenger er statisk

I årevis prioriterte ingeniørteam å automatisere programvarelevering og redusere friksjonen mellom utvikling og infrastruktur . Dette førte til fødselen av DevOps: kontinuerlig integrasjon, kontinuerlig utrulling, infrastruktur som kode, observerbarhet og en samarbeidskultur som eliminerte endeløse overleveringer mellom avdelinger.

Da data ble en del av produktet, oppsto MLOps som et svar på behovet for reproduserbarhet og sporbarhet av maskinlæringsmodeller . Praksiser som versjonering av datasett, orkestrering av treningspipeline, driftdeteksjon og kontinuerlig evaluering av prediktive modeller ble standardisert.

Problemet er at LLM-er bryter med mange av forutsetningene som ligger implisitt i DevOps og MLOps . De er ikke statiske API-er eller enkle funksjoner som returnerer et deterministisk tall: de svarer i naturlig språk, blander kontekst, instruksjoner, verktøy og sanntidsdata, og kan produsere to forskjellige utganger for samme input.

Dette betyr at det ikke er nok å versjonere modellen og dens vekter ; det er også nødvendig å kontrollere ledetekster, maler, semantiske sikkerhetspolicyer, restriksjoner, tilkoblede verktøy, den injiserte konteksten og til og med forretningsreglene som styrer systemets oppførsel.

Hva er LLMOps, og hva løser det egentlig?

Vi kan se på LLMOps som det operative rammeverket som muliggjør sikker, kontrollert og bærekraftig utrulling, vedlikehold og skalering av LLM-baserte applikasjoner . Det er en paraply der DevOps-praksis, MLOps og nye funksjoner spesifikke for generative modeller sameksisterer under.

I hovedsak fokuserer LLMOps mindre på å "trene den perfekte modellen" og mer på å styre dens oppførsel i produksjon . Dette inkluderer hvordan promptflyter designes og versjoneres, hvordan LLM-er kobles til interne datakilder, hvordan tokenkostnader og latens overvåkes, og hvordan semantisk risiko (hallusinasjoner, informasjonslekkasjer, skjevheter, giftige reaksjoner osv.) håndteres.

Behovene som LLMOps imøtekommer, og som DevOps/MLOps alene ikke kan dekke, inkluderer så varierte aspekter som sporbarhet av samtaler, automatisk evaluering av responskvalitet og A/B-testing av atferdsvarianter . Vi snakker ikke bare om klassisk nøyaktighet, men også konsistens, samsvar med virksomheten og sikkerhet.

Videre er kostnadene ikke lenger begrenset til modelltrening og hosting : hver ledetekst, hver utvidede kontekst og hvert samtidige kall utløser GPU- eller tokenforbruk på kommersielle API-er. Uten et LLMOps-lag for å synliggjøre disse utgiftene og koble dem til utstyr, tjenester og brukstilfeller, vokser regningen uforutsigbart.

ChatOps + LLMOps + DevOps: drift blir konversasjonell

En av de kraftigste trendene er integreringen av ChatOps og LLMOps i DevOps-kulturen . I stedet for å være begrenset til dashbord, skript og pipelines, begynner team å drifte en betydelig del av systemet gjennom chatkanaler som Slack, Microsoft Teams eller Discord.

ChatOps foreslår at daglige operasjoner (distribusjoner, loggforespørsler, omstarter, konfigurasjonsendringer) utføres av roboter i selve kommunikasjonskanalen , transparent for hele teamet. Hver kommando, handling og resultat registreres i samtalen.

Når en LLM legges til den tilnærmingen, dukker et nytt lag med intelligens opp: chatboter som forstår naturlig språk, tolker intensjoner og kan utløse komplekse kommandoer eller analysere situasjoner uten at operatøren trenger å huske nøyaktig hvert skript eller flagg.

Typiske eksempler på denne konvergensen inkluderer en bot, drevet av en LLM, som leser beregninger fra Prometheus og logger fra Loki når noen skriver «tjenesten til gruppe X er treg» og foreslår handlinger som å skalere replikaer, utføre en tilbakerulling eller starte spesifikke tester, alt forklart på naturlig språk.

På et kulturelt og operasjonelt nivå betyr dette raskere beslutninger, mindre manuell inngripen i repeterende oppgaver og en smidigere opplevelse for DevOps-team , som går fra å stadig slukke branner til å jobbe med strategiske forbedringer.

Viktige prinsipper for en LLM-livssyklus i produksjon

Å drive et seriøst LLM-program er ikke et engangsprosjekt; det er en tilbakevendende syklus der hver endring kan endre systemets oppførsel . Selv om hver organisasjon tilpasser det til sin egen virkelighet, er det vanligvis seks store, selvforsterkende stadier.

Den første fasen er modelltrening eller tilpasning , som kan variere fra å bruke en grunnleggende modell som den er til å bruke finjustering, LoRa eller andre finjusteringsteknikker med dine egne data. Her er det viktigste ikke bare ytelse, men også å etterlate en komplett oversikt: datasett, anvendte filtre, hyperparametere, tokenizer-versjoner, testede arkitekturer osv.

Hvis denne fasen improviseres og ikke dokumenteres, blir modellen født uten styring . Etterpå vil det være nesten umulig å forklare hvorfor den reagerer som den gjør, eller å gjenskape et spesifikt resultat når det er nødvendig i en revisjon.

Det andre stadiet er utrulling, der modellen forlater laboratoriet og går i produksjon. I LLMOps handler ikke dette bare om å «legge den i en container»: du må bestemme hvilken maskinvare du skal bruke , hvordan du skal administrere minne for langvarige kontekster, hvilken klyngetopologi du skal bruke, og hvordan du skalerer i henhold til trafikk uten at latensen skyter i været eller kostnadene blir uhåndterlige.

Derfra kommer kontinuerlig atferdsorientert overvåking inn i bildet . Det er ikke nok å bare se på CPU- og RAM-bruk; det er nødvendig å overvåke den semantiske kvaliteten på svarene, stilens stabilitet, feilraten, utviklingen av kostnaden per token, forekomsten av farlige eller inkonsistente svar og endringer i responstider under ulike bruksmønstre.

I senere faser utføres optimaliserings- og finjusteringsoppgaver: finjustering av ledetekster, justering av RAG, testing av modellvarianter, kvantisering, gjennomføring av A/B-testing, endring av semantiske sikkerhetspolicyer eller forbedring av forretningsregler . Det er en nærmest håndverksmessig prosess, der data, ingeniørfag og forretning kommer sammen for å bestemme prioriteringer.

Til slutt er alt dette innrammet innenfor lag med sikkerhet og styring (tilgangskontroll, revisjon, lekkasjeforebygging, bruksgrenser, samsvar med regelverk) og innenfor en logikk med kontinuerlig oppdatering, der modellen og dens økosystem tilpasses endringer i data, forskrifter og interne behov.

GenAIOps og varslingsflyttilnærmingen i Azure

Innenfor LLMOps-universet finnes det svært spesifikke forslag for å strukturere denne livssyklusen. En av de mest avanserte i bedriftsmiljøet er GenAIOps med raske flyter på Azure Machine Learning integrert med Azure DevOps , som tilbyr en svært systematisk tilnærming til å bygge LLM-baserte applikasjoner.

Promptflowen er ikke bare en promptredigerer; det er en komplett plattform for design, testing, versjonering og distribusjon av LLM-interaksjonsflyter , fra enkle tilfeller (én enkelt prompt) til komplekse orkestreringer med flere noder, eksterne verktøy, kontroller og automatiserte evalueringer.

En kritisk funksjon er det sentraliserte arbeidsflytarkivet , som fungerer som et bedriftsbibliotek. I stedet for at hvert team har sine ledetekster i separate dokumenter eller sine egne arkiver, er de samlet i ett enkelt administrert arkiv, med tydelige grener, revisjoner og historikk.

I tillegg legger plattformen til variant- og hyperparametereksperimenteringsmuligheter: det er mulig å teste forskjellige kombinasjoner av ledetekster, modeller, temperaturinnstillinger eller sikkerhetspolicyer på flere noder i flyten og sammenligne resultater med tydelige målinger.

Når det gjelder distribusjon, genererer GenAIOps med varslingsflyt Docker-bilder som innkapsler både flyten og prosessøkten , klare til å kjøres i miljøer som Azure App Services, Kubernetes eller administrerte prosesser. Fra denne basen aktiveres A/B-distribusjoner for å sammenligne flytversjoner i virkelige miljøer.

En annen styrke er håndteringen av relasjoner mellom datasett og flyter. Hver evalueringsflyt kan fungere med flere standard- og testdatasett , noe som muliggjør validering av atferd i ulike scenarier før noe legges i hendene på sluttbrukere.

Plattformen registrerer også automatisk nye versjoner av datasett og flyter bare når det er faktiske endringer, og genererer omfattende rapporter i formater som CSV og HTML for å støtte datadrevne beslutninger, ikke intuisjon.

De fire fasene av GenAIOps med varslingsflyt

GenAIOps-tilnærmingen deler opp livssyklusen i fire tydelig differensierte stadier, som bidrar til å unngå det typiske kaoset der «vi prøver ting med AI og ser hva som skjer».

Den første fasen, initialisering, fokuserer på å presist definere forretningsmålet og samle representative dataeksempler . Her skisseres den grunnleggende strukturen til promptflyten, og arkitekturen utformes, som deretter vil bli forbedret.

I eksperimenteringsfasen brukes flyten på disse eksempeldataene, og ulike varianter av ledetekster, modeller og konfigurasjoner evalueres . Iterasjonen fortsetter inntil en akseptabel kombinasjon er funnet som oppfyller minimumskravene til kvalitet og konsistens.

Deretter kommer evaluerings- og forbedringsfasen, hvor større og mer varierte datasett brukes til grundig benchmarking . Først når flyten viser konsistent ytelse i samsvar med de definerte standardene, anses den som klar for neste trinn.

Til slutt, i implementeringsfasen, optimaliseres arbeidsflyten for effektivitet og distribueres til produksjon, inkludert A/B-testing, overvåking, brukertilbakemeldinger og kontinuerlige forbedringssykluser . Ingenting er noen gang helt ferdig: arbeidsflyten justeres fortsatt basert på observasjoner av bruk i den virkelige verden.

Denne metodikken er pakket i en GenAIOps-repositoriummal, med kodebaserte, forhåndsbygde pipelines og lokale og skybaserte utførelsesverktøy for å utvikle, evaluere og lansere LLM-baserte applikasjoner uten å måtte oppfinne hjulet på nytt for hvert prosjekt.

Integrasjon med Azure DevOps: repositorier, pipelines og autentisering

For å bringe GenAIOps fra teori til en reell organisasjon, er det viktig å integrere det med Azure DevOps. Den typiske malen starter med et repository i Azure Repos med to hovedgrener, main og development , som gjenspeiler ulike miljøer og strategier for kodepromotering.

Eksempelrepositoriet er klonet fra GitHub, tilknyttet Azure Repos, og den vanlige arbeidsflyten innebærer å opprette funksjonsgrener fra utviklingskatalogen . Endringer sendes deretter via pull-forespørsler, som automatisk utløser validerings- og eksperimenteringspipeliner.

For at Azure DevOps skal kunne samhandle med Azure Machine Learning og andre tjenester, konfigureres en tjenesteprinsippal i Azure som en teknisk identitet . Denne identiteten brukes i en Azure DevOps-tjenestetilkobling, slik at pipelines kan autentiseres uten å eksponere nøytrale nøkler.

Vanligvis har denne enheten eiertillatelser på ML-abonnementet eller arbeiderressursen, slik at pipelines kan klargjøre endepunkter, registrere modeller og oppdatere policyer i nøkkellagre . For økt sikkerhet kan den endres til en bidragsyterrolle ved å endre YAML-trinnene som håndterer tillatelser.

I tillegg opprettes en gruppe variabler i Azure DevOps som lagrer sensitive data, for eksempel navnet på tjenestetilkoblingen eller ressursidentifikatorer . Disse variablene eksponeres for pipelines som et miljø, slik at man unngår behovet for å hardkode kritisk informasjon inn i koden.

Konfigurering av lokale og eksterne repositorier gjør det mulig å beskytte utviklingsgrenen med grenpolicyer som krever at en pull request-pipeline kjører før sammenslåing. Denne pipelinen håndterer byggevalideringer og eksperimenteringsflyter, og forhindrer at ødelagte endringer introduseres.

Når koden går inn i utviklingsfasen, utløses en utviklingspipeline som inkluderer komplette CI- og CD-faser : kjøring av eksperimenter og evalueringer, registrering av flyter i Azure ML-modellregisteret, distribusjon av endepunkter og røyktester, og integrering på de nyopprettede endepunktene.

Det samme mønsteret replikeres til en versjons- eller utgivelsesgren, koblet til produksjonsmiljøer. Der gjentar CI/CD-pipelinene for produksjon syklusen med eksperimentering, evaluering og distribusjon , men på infrastruktur og data på produksjonsnivå, med større kontroll og ytterligere manuelle gjennomganger om nødvendig.

En viktig funksjon er den «løkkebaserte menneskelige gjennomgangen» som er inkludert i disse pipelines: etter CI-fasen blokkeres CD-en inntil en person manuelt godkjenner fortsettelsen fra Azure Pipelines-grensesnittet. Hvis den ikke godkjennes innen en angitt tid (for eksempel 60 minutter), avvises utførelsen.

Lokal implementering og tilkobling med LLM-leverandører

Ikke alt skjer gjennom pipelines: GenAIOps støtter også lokal utførelse for rask eksperimentering . Du kan klone malrepositoriet, opprette en .env-fil i rotkatalogen og definere tilkoblinger til Azure OpenAI eller andre kompatible endepunkter i det.

Disse tilkoblingene inkluderer parametere som api_key, api_base, api_type og api_version, og refereres til med navn i flytene (for eksempel en tilkobling kalt «aoai» med en spesifikk API-versjon). Dette gjør at den samme flyten kan kjøre lokalt og i skyen uten kodeendringer.

For å bruke denne metoden, oppretter du ganske enkelt et virtuelt miljø eller en conda og installerer de nødvendige avhengighetene (promptflow, promptflow-tools, promptflow-sdk, openai, jinja2, python-dotenv, osv.). Derfra kan du skrive testskript i en lokal utførelsesmappe og kjøre eksperimenter på de definerte flytene.

Denne dualiteten mellom sky og lokal drift samsvarer perfekt med en moden DevOps-tankegang: småskalatesting gjøres lokalt, formell validering utføres i pipelines, og deretter gjøres distribusjoner til større miljøer med kontroller og revisjon . Alt er versjonert i Git og koblet til Azure DevOps.

Typiske verktøy i et DevOps-økosystem med AI og LLMOps

Utover Azures spesifikke forslag, er et moderne DevOps-økosystem med AI og LLMOps vanligvis avhengig av et sett med verktøy som dekker ChatOps, modellorkestrering, overvåking og observerbarhet.

I ChatOps-laget er det vanlig å kombinere Slack med roboter som Hubot , Microsoft Teams med agenter basert på Power Virtual Agents eller Discord sammen med rammeverk som Botpress eller Rasa for å bygge tilpassede assistenter som kobles til pipelines, overvåkingssystemer og interne tjenester.

Innen LLMOps/MLOps-feltet er plattformer som Kubeflow og MLflow vanlige for å administrere pipelines, modellposter og eksperimenter, i tillegg til spesifikke verktøy som Weights & Biases (W&B) for avansert metrisk sporing, kjøresammenligninger eller dyptgående visualiseringer.

Å bygge applikasjoner på LLM innebærer vanligvis bruk av rammeverk som LangChain eller biblioteker som OpenLLM , som forenkler sammenstilling av promptkjeder, koblinger til eksterne data, verktøy og flertrinnsagenter. Samtidig dukker det opp løsninger for LLM-spesifikk observerbarhet, som muliggjør overvåking av prompter, svar, kostnader og kvalitet.

I integrasjon med klassisk DevOps er verktøy som Jenkins eller GitLab CI fortsatt relevante for CI/CD-delen, Kubernetes og ArgoCD for kontinuerlig skybasert distribusjon , og observasjonsstabler som Prometheus, Grafana og Loki for metrikker, dashboards og logger.

Utfordringer, begrensninger og gradvis adopsjon

All denne utrullingen av praksiser og verktøy kommer ikke uten en pris. Kompleksiteten ved å administrere ledetekster, modellversjoner og arbeidsflytvarianter er betydelig, spesielt når flere team jobber samtidig – et scenario der strategier som GitOps er nyttige for å koordinere endringer og utrullinger.

Videre introduserer ChatOps-roboter og LLM-er med handlingsrettede funksjoner betydelige sikkerhetsrisikoer hvis de har for mange tillatelser i produksjonsmiljøer, eller hvis dataeksponeringsflater ikke kontrolleres ordentlig.

I tillegg til dette kommer avhengigheten av åpen kildekode-modeller med sensitiv lisensiering eller kommersielle API-er som kan endre vilkår, priser eller grenser. Og for å gjøre vondt verre er robust evaluering av LLM-er i produksjon fortsatt et åpent område, med mange spørsmål fortsatt ubesvart.

Derfor er det fornuftig å nærme seg adopsjonen av LLMOps og ChatOps innen DevOps på en progressiv og kontrollert måte , og starte med å automatisere repeterende oppgaver med enkle roboter (omstarter, loggforespørsler, build-tagging osv.).

Senere kan LLM-er introduseres for støtteoppgaver, hendelsesklassifisering eller feilsøkingshjelp , for eksempel forklaring av feil fra logger eller forslag til avbøtende tiltak basert på intern dokumentasjon.

Når den klassiske ML-driften er stabilisert, er det på tide å ta fatt på LLMOps med spesialiserte språkmodeller for domener som kundeservice, DevSecOps eller QA, og dra nytte av alt som er lært i tidligere faser.

Horisonten som alle disse praksisene peker mot er et konversasjonsbasert, prediktivt og stadig mer autonomt ingeniørmiljø , hvor mye av utviklingen og driften uttrykkes i naturlig språk, og AI bidrar til å ta proaktive beslutninger om utrulling, skalering eller tilbakerulling.

Med dette puslespillet på plass – DevOps, ChatOps, MLOps, GenAIOps og LLMOps – har organisasjoner et solid rammeverk for å bygge og vedlikeholde LLM-baserte systemer som virkelig leverer verdi , og opprettholder kontroll over kvalitet, kostnader, sikkerhet og samsvar med virksomheten, i stedet for å bare forbli ved prototyper eller isolerte tester som faller fra hverandre så snart de når produksjon.