DevOps cu AI și LLMOps: de la pipeline la model care vorbește

Informatec Digital » Recursos » DevOps cu AI și LLMOps: de la pipeline la model care vorbește

Apariția inteligenței artificiale generative și a modelelor lingvistice mari a schimbat complet modul în care software-ul este construit, implementat și operat. A avea lucruri bune nu mai este suficient. Conducte DevOps nici prin aplicarea MLO-urilor clasiceCând introduci un LLM în ecuație, intri într-un tărâm în care modelul vorbește, raționează, improvizează și uneori se comportă în moduri imprevizibile.

În acest nou scenariu, Echipele trebuie să combine DevOps, AI și LLMOps pentru a guverna întregul ciclu de viață al aplicațiilor bazate pe LLM.De la experimentare și inginerie promptă până la implementare, monitorizare, securitate și optimizarea costurilor, acest articol aduce tot acel zgomot la realitate și vă prezintă, pas cu pas, cum să integrați ChatOps, DevOps, MLOps, GenAIOps și LLMOps într-o operațiune modernă.

De la DevOps și MLOps la LLMOps: de ce modelul nu mai este static

Ani de zile, prioritatea echipelor de inginerie a fost automatizați livrarea de software și să reducă fricțiunile dintre dezvoltare și infrastructurăAșa s-a născut DevOps: integrare continuă, implementare continuă, infrastructură ca și cod, observabilitate și o cultură colaborativă care a eliminat transferurile interminabile între departamente.

Când datele au devenit parte a produsului, a ieșit la iveală MLOps ca răspuns la nevoia de reproductibilitate și trasabilitate a modelelor de învățare automatăPractici precum versionarea setului de date, orchestrarea conductei de antrenament, detectarea derivelor și evaluarea continuă a modelelor predictive au fost standardizate.

Problema este că Masteratele în drept încalcă multe dintre presupunerile implicite în DevOps și MLOpsNu sunt API-uri statice sau funcții simple care returnează un număr determinist: ele răspund în limbaj natural, combină context, instrucțiuni, instrumente și date în timp real și pot produce două ieșiri diferite pentru aceeași intrare.

Asta presupune că Nu este suficient să schimbi pur și simplu modelul și ponderile saleDe asemenea, este necesar să se controleze prompturile, șabloanele, politicile de securitate semantică, restricțiile, instrumentele conectate, contextul injectat și chiar regulile de business care condiționează comportamentul sistemului.

Ce este LLMOps și ce rezolvă de fapt?

Putem vedea LLMOps ca cadrul operațional care permite implementarea, întreținerea și scalarea sigură, controlată și sustenabilă a aplicațiilor bazate pe LLMEste o umbrelă sub care coexistă practicile DevOps, MLOps și noile capabilități specifice modelelor generative.

În esență, LLMOps se concentrează mai puțin pe „antrenarea modelului perfect” și mai mult pe guvernarea comportamentului său în producție.Include modul în care sunt proiectate și versionate fluxurile de prompturi, modul în care LLM-urile sunt conectate la sursele de date interne, modul în care sunt monitorizate costurile și latența tokenurilor și modul în care este gestionat riscul semantic (halucinații, scurgeri de informații, prejudecăți, răspunsuri toxice etc.).

Nevoile pe care LLMOps le abordează și pe care DevOps/MLOps nu le acoperă singure includ aspecte variate precum trasabilitatea conversațiilor, evaluarea automată a calității răspunsurilor sau compararea A/B a variantelor comportamentaleNu vorbim doar despre acuratețea clasică, ci și despre consecvență, aliniere cu afacerea și securitate.

În plus, Costurile nu se mai limitează la instruirea și găzduirea modeluluiFiecare prompt, fiecare context extins și fiecare apel concurent declanșează consumul de GPU sau token-uri în API-urile comerciale. Fără un strat LLMOps care să facă acest consum vizibil și să îl conecteze la echipamente, servicii și cazuri de utilizare, factura crește imprevizibil.

ChatOps + LLMOps + DevOps: operațiunile devin conversaționale

Una dintre cele mai puternice tendințe este integrarea ChatOps și LLMOps în cultura DevOpsÎn loc să se limiteze la tablouri de bord, scripturi și canale de lucru, echipele încep să opereze o mare parte a sistemului de pe canale de chat precum Slack, Microsoft Teams sau Discord.

ChatOps propune ca operațiunile zilnice (implementări, interogări în jurnal, reporniri, modificări de configurație) sunt executate de boți în cadrul canalului de comunicare în sine, în mod transparent pentru întreaga echipă. Fiecare comandă, acțiune și rezultat este înregistrat în conversație.

Când un LLM este adăugat la această abordare, apare un nou nivel de inteligență: Chatbot-uri care înțeleg limbajul natural, interpretează intențiile și pot executa comenzi complexe sau analiza situații fără ca operatorul să fie nevoit să-și amintească exact fiecare script sau steag.

Exemple tipice ale acestei convergențe includ faptul că un bot, alimentat de un LLM, citește metrici Prometheus și jurnalele Loki Când cineva scrie „serviciul grupului X este lent” și sugerează acțiuni precum escalarea replicilor, efectuarea unei rollback-uri sau lansarea unor teste specifice, toate explicate în limbaj natural.

La nivel cultural și operațional, aceasta se traduce prin Decizii mai rapide, mai puțină intervenție manuală în sarcini repetitive și o experiență mai fluidă pentru echipele DevOps, care trec de la stingerea constantă a incendiilor la lucrul la îmbunătățiri strategice.

Principii cheie ale ciclului de viață al unui LLM în producție

Conducerea unui LLM serios nu este un proiect singular, ci un ciclu care se repetă și în care fiecare schimbare poate altera comportamentul sistemuluiDeși fiecare organizație îl adaptează propriei realități, există de obicei șase etape majore care se interacționează reciproc.

Primul este faza de antrenament sau adaptare a modeluluiAceasta poate varia de la utilizarea unui model fundamental ca atare până la aplicarea reglajului fin, LoRa sau a altor tehnici de reglare cu propriile date. Important aici nu este doar performanța, ci și lăsarea unei evidențe complete: seturi de date, filtre aplicate, hiperparametri, versiuni de tokenizer, arhitecturi testate etc.

Dacă această fază este improvizată și nu este documentată, Modelul se naște fără guvernanțăUlterior, va fi aproape imposibil să explici de ce reacționează așa cum o face sau să repeți un anumit rezultat atunci când este nevoie într-un audit.

A doua etapă este implementarea, în care modelul părăsește laboratorul și intră în producție. La LLMOps, nu este vorba doar de „a-l pune într-un container”: Trebuie să decidem ce hardware să foloseștiCum să gestionezi memoria pentru contexte de rulare lungă, ce topologie de cluster să aplici și cum să scalezi în funcție de trafic fără ca latența să crească vertiginos sau costurile să devină inaccesibile.

Aici intră lucrurile în joc monitorizare continuă orientată spre comportamentNu este suficient să analizăm CPU-ul și memoria RAM; este necesar să monitorizăm calitatea semantică a răspunsurilor, stabilitatea stilului, rata de eroare, evoluția costului per token, apariția răspunsurilor periculoase sau incoerente și modificările timpilor de răspuns în funcție de diferite modele de utilizare.

În fazele ulterioare, se efectuează sarcini de optimizare și reglare fină: atingeți solicitări, ajustați RAG, testați variante de model, cuantizați, efectuați teste A/B, modificați politicile de securitate semantică sau rafinați regulile de businessEste un proces aproape artizanal, în care datele, ingineria și mediul de afaceri se întâlnesc pentru a decide ce să acorde prioritate.

În cele din urmă, toate acestea se încadrează în niveluri de securitate și guvernanță (controlul accesului, auditarea, prevenirea scurgerilor, limitele de utilizare, conformitatea cu reglementările) și într-o logică de actualizare continuă, în care modelul și ecosistemul său sunt adaptate la schimbările de date, reglementări și nevoi interne.

GenAIOps și abordarea fluxului de notificări în Azure

În universul LLMOps, există propuneri foarte specifice pentru structurarea acestui ciclu de viață. Una dintre cele mai avansate în mediul corporativ este GenAIOps cu flux prompt pe Azure Machine Learning integrat cu Azure DevOps, care propune o abordare foarte sistematică pentru construirea de aplicații bazate pe LLM.

Fluxul de prompturi nu este doar un editor de prompturi; este o platformă completă pentru proiectarea, testarea, versionarea și implementarea fluxurilor de interacțiune LLM, de la cazuri simple (o singură solicitare) până la orchestrații complexe cu mai multe noduri, instrumente externe, controale și evaluări automate.

O caracteristică critică este depozitul centralizat de fluxuricare acționează ca o bibliotecă corporativă. În loc ca fiecare echipă să aibă solicitările în documente separate sau în propriile depozite, acestea sunt consolidate într-un singur depozit gestionat, cu ramificații, revizii și istoricuri clare.

În plus, platforma adaugă capabilități de experimentare a variantelor și hiperparametrilor: Este posibil să testați diferite combinații de solicitări, modele, setări de temperatură sau politici de securitate. în mai multe noduri ale fluxului și comparați rezultatele cu metrici clare.

În ceea ce privește implementarea, GenAIOps cu flux de notificare Generează imagini Docker care încapsulează atât fluxul de lucru, cât și sesiunea de proces.Acestea sunt gata să ruleze în medii precum Azure App Services, Kubernetes sau procese gestionate. Pornind de la această bază, implementările A/B sunt activate pentru a compara versiunile de flux în medii reale.

Un alt punct forte este gestionarea relațiilor dintre seturi de date și fluxuri. Fiecare flux de evaluare poate funcționa cu mai multe seturi de date standard și de testareAcest lucru permite validarea comportamentelor în diferite scenarii înainte de a pune ceva în mâinile utilizatorilor finali.

Platforma înregistrează automat și noile versiuni ale seturilor de date și fluxurilor numai atunci când există modificări reale și Generează rapoarte complete în formate precum CSV și HTML. pentru a susține decizii bazate pe date, nu pe intuiție.

Cele patru faze ale GenAIOps cu flux de notificări

Abordarea GenAIOps împarte ciclul de viață în patru etape clar diferențiate, care ajută la evitarea haosului tipic de genul „încercăm lucruri cu IA și vedem ce se întâmplă”.

Prima fază, inițializarea, se concentrează pe Definiți cu precizie obiectivul afacerii și adunați exemple de date reprezentativeAici este schițată structura de bază a fluxului de prompturi și este proiectată arhitectura, care va fi apoi rafinată.

În faza de experimentare, fluxul este aplicat acelor date eșantion și Sunt evaluate diferite variante de solicitări, modele și configurații.Procesul este iterat continuu până când se găsește o combinație acceptabilă care îndeplinește standardele minime de calitate și consistență.

Urmează faza de evaluare și rafinare, în care Seturi de date mai mari și mai variate sunt utilizate pentru a efectua teste comparative riguroaseNumai atunci când fluxul demonstrează o performanță constantă, aliniată cu standardele definite, este considerat pregătit pentru pasul următor.

În cele din urmă, în faza de implementare, fluxul este optimizat pentru a fi eficient și implementat în producție. inclusiv opțiuni de implementare A/B, monitorizare, colectare de feedback de la utilizatori și cicluri de îmbunătățire continuăNimic nu este bătut în cuie: debitul continuă să fie ajustat în funcție de ceea ce se observă în utilizarea reală.

Această metodologie este inclusă într-un șablon de repozitoriu GenAIOps, cu conducte predefinite, axate pe cod și Instrumente de execuție locale și bazate pe cloud pentru dezvoltarea, evaluarea și implementarea aplicațiilor bazate pe LLM fără a reinventa roata în fiecare proiect.

Integrare cu Azure DevOps: repozitorii, conducte și autentificare

Pentru a aduce GenAIOps de la teorie la o organizație reală, integrarea acestuia cu Azure DevOps este esențială. Șablonul tipic începe cu un depozit în Azure Repos cu două ramuri principale, principală și de dezvoltare, care reflectă medii și strategii de promovare a codului diferite.

Depozitul de exemplu este clonat de pe GitHub, asociat cu Azure Repos și De obicei, lucrăm prin crearea de ramuri de funcționalități din fazele de dezvoltare.Modificările sunt trimise prin solicitări de extragere (pull requests), care declanșează automat procesele de validare și experimentare.

Pentru ca Azure DevOps să interacționeze cu Azure Machine Learning și alte servicii, acesta este configurat o entitate de serviciu în Azure ca identitate tehnicăAceastă identitate este utilizată într-o conexiune la serviciul Azure DevOps, astfel încât conductele sunt autentificate fără a expune cheile în text simplu.

De obicei, această entitate are permisiuni de Proprietar asupra abonamentului ML sau a resursei de lucru, astfel încât Canalele pot furniza endpoint-uri, pot înregistra modele și pot actualiza politicile în depozitele de cheiDacă doriți să consolidați securitatea, puteți ajusta rolul la Contribuitor adaptând pașii YAML care gestionează permisiunile.

În plus, în Azure DevOps este creat un grup de variabile care Stochează date sensibile, cum ar fi numele conexiunii la serviciu sau identificatorii de resurse.Aceste variabile sunt expuse ca un mediu către conducte, evitând codificarea fixă ​​a informațiilor critice în cod.

Configurarea depozitelor locale și la distanță vă permite să Ramura de dezvoltare este protejată prin politici de ramură care necesită executarea unei conducte de solicitări de tip pull request înainte de a permite îmbinarea. Această conductă gestionează validările de compilare și fluxurile de experimentare, prevenind introducerea modificărilor nefuncționale.

Odată ce codul intră în dezvoltare, se declanșează o pipeline de dezvoltare care Include faze complete de CI și CD: rularea experimentelor și evaluărilor, înregistrarea fluxurilor în registrul modelelor Azure ML, implementarea endpoint-urilor și a testelor de tip fume și integrarea pe endpoint-urile nou create.

Același model este reprodus pe o ramură de versiune sau de lansare, conectată la mediile de producție. Acolo, Conductele CI/CD pentru producție repetă ciclul de experimentare, evaluare și implementaredar pe date la nivel de infrastructură și producție, cu un control sporit și revizuiri manuale suplimentare, dacă este necesar.

Un detaliu cheie este „revizuirea buclei umane” inclusă în aceste canale de lucru: După faza CI, CD-ul rămâne blocat până când o persoană îl aprobă manual. Continuarea se face din interfața Azure Pipelines. Dacă nu este aprobată într-un anumit interval de timp (de exemplu, 60 de minute), execuția este respinsă.

Implementare locală și conectare cu furnizorii de LLM

Nu totul se învârte în jurul conductelor: GenAIOps oferă și suport execuție locală pentru experimentare rapidăPuteți clona depozitul de șabloane, crea un fișier .env în directorul rădăcină și defini conexiunile la Azure OpenAI sau la alte endpoint-uri compatibile din cadrul acestuia.

Aceste conexiuni includ parametri precum api_key, api_base, api_type și api_version și Acestea sunt menționate prin nume în cadrul fluxurilor (de exemplu, o conexiune numită „aoai” cu o versiune API specifică). În acest fel, același flux poate fi executat local și în cloud fără modificări ale codului.

Pentru a utiliza acest mod, pur și simplu creați un mediu virtual sau un conda și instalați dependențele necesare (promptflow, promptflow-tools, promptflow-sdk, openai, jinja2, python-dotenv etc.). De acolo, puteți scrie scripturi de testare într-un folder de execuție local și puteți rula experimente pe fluxurile definite.

Această dualitate cloud/on-premises se îmbină foarte bine cu o mentalitate DevOps matură: Este testat la scară mică la nivel local, validat formal în conducte și apoi promovat în medii de nivel superior cu controale și audituri.Totul este versionat în Git și conectat la Azure DevOps.

Instrumente tipice într-un ecosistem DevOps cu AI și LLMOps

Dincolo de oferta specifică Azure, un ecosistem DevOps modern cu inteligență artificială și LLMOps se bazează de obicei pe un set de instrumente care acoperă ChatOps, orchestrarea modelelor, monitorizarea și observabilitatea.

În stratul ChatOps, este obișnuit să se combine Slack cu roboți precum HubotMicrosoft Teams cu agenți bazați pe Power Virtual Agents sau Discord, împreună cu framework-uri precum Botpress sau Rasa, pentru a construi asistenți personalizați care se conectează cu conducte, sisteme de monitorizare și servicii interne.

În planul LLMOps/MLOps, acestea sunt frecvente platforme precum Kubeflow și MLflow pentru a gestiona pipeline-uri, înregistrări de modele și experimente, precum și instrumente specifice, cum ar fi Weights & Biases (W&B) pentru urmărirea avansată a metricilor, comparații de rulări sau vizualizări detaliate.

Pentru construirea de aplicații pe LLM, este obișnuit să se utilizeze framework-uri precum LangChain sau biblioteci de tip OpenLLMAceste soluții facilitează asamblarea lanțurilor de prompturi, a conectorilor la date externe, a instrumentelor și a agenților cu mai mulți pași. Simultan, apar soluții pentru observabilitatea specifică LLM, permițând monitorizarea prompturilor, a răspunsurilor, a costurilor și a calității.

În integrarea cu DevOps clasice, instrumente precum Jenkins sau GitLab CI rămân relevante pentru partea de CI/CD. Kubernetes și ArgoCD pentru implementare continuă în cloud-nativeși stive de observabilitate precum Prometheus, Grafana și Loki pentru metrici, tablouri de bord și jurnale.

Provocări, limitări și adoptare progresivă

Toată această implementare de practici și instrumente nu vine gratuită. Complexitatea gestionării prompturilor, versiunilor de model și variantelor de flux este considerabilă, mai ales când mai multe echipe lucrează în același timp —un scenariu în care este recomandabil să se aplice strategii precum GitOps pentru a coordona schimbările și implementările.

În plus, roboții ChatOps și LLM-urile însele au capacitatea de acțiune Acestea introduc riscuri considerabile de securitate dacă au permisiuni excesive în mediile de producție sau dacă suprafețele de expunere a datelor nu sunt controlate corespunzător.

La aceasta se adaugă dependența de modele open-source cu licențe sensibile sau API-uri comerciale ceea ce poate schimba condițiile, prețurile sau limitele. Și, pentru a înrăutăți lucrurile, evaluarea robustă a LLM-urilor în producție rămâne un domeniu deschis, cu multe întrebări încă fără răspuns.

Prin urmare, este logic să abordăm adoptarea LLMOps și ChatOps în cadrul DevOps. într-un mod progresiv și controlat, începând prin automatizarea sarcinilor repetitive cu boți simpli (reporniri, interogări în jurnal, etichetare a build-urilor etc.).

Ulterior, acestea pot fi introduse LLM pentru sarcini de asistență, clasificarea incidentelor sau asistență la depanareDe exemplu, prin explicarea erorilor pe baza jurnalelor sau prin propunerea de soluții de atenuare bazate pe documentația internă.

Odată ce operațiunea clasică de ML este stabilizată, este timpul să abordarea LLMOps cu modele lingvistice specializate pentru domenii precum serviciul clienți, DevSecOps sau QA, profitând de tot ceea ce s-a învățat în fazele anterioare.

Orizontul spre care indică toate aceste practici este un mediu de inginerie conversațional, predictiv și din ce în ce mai autonomunde o mare parte din dezvoltare și operare este exprimată în limbaj natural, iar inteligența artificială ajută la luarea unor decizii proactive cu privire la implementări, scalare sau reveniri la versiunea anterioară.

Cu acest puzzle pus la punct — DevOps, ChatOps, MLOps, GenAIOps și LLMOps — organizațiile au un cadru solid pentru construirea și susținerea sistemelor bazate pe LLM care oferă cu adevărat valoareMenținerea controlului asupra calității, costurilor, siguranței și alinierii cu afacerea, în loc să rămânem la prototipuri simple sau teste izolate care se destramă imediat ce ajung în producție.