DevOps с ИИ и LLMOps: от конвейера к говорящей модели.

Информатек Диджитал » Ресурсы » DevOps с ИИ и LLMOps: от конвейера к говорящей модели.

Появление генеративного искусственного интеллекта и больших языковых моделей полностью изменило способы разработки, развертывания и эксплуатации программного обеспечения. Уже недостаточно просто иметь хорошие вещи. Конвейеры DevOps ни путем применения классических MLOpsКогда в уравнение вводится LLM (Learning Learning and Materials — Магистр права), вы попадаете в область, где модель говорит, рассуждает, импровизирует и иногда ведет себя непредсказуемо.

В этом новом сценарии, Командам необходимо объединить DevOps, ИИ и LLMOps для управления всем жизненным циклом приложений на основе LLM.От экспериментов и оперативного проектирования до развертывания, мониторинга, безопасности и оптимизации затрат — эта статья поможет вам разобраться во всех нюансах и шаг за шагом покажет, как интегрировать ChatOps, DevOps, MLOps, GenAIOps и LLMOps в современную систему работы.

От DevOps и MLOps к LLMOps: почему модель больше не статична.

В течение многих лет приоритетом инженерных групп было автоматизировать доставку программного обеспечения и уменьшить трение между развитием и инфраструктурой.Так зародился DevOps: непрерывная интеграция, непрерывное развертывание, инфраструктура как код, наблюдаемость и культура сотрудничества, которая устранила бесконечную передачу информации между отделами.

Когда данные стали частью продукта, они проявились. MLOps как ответ на потребность в воспроизводимости и отслеживаемости моделей машинного обучения.Были стандартизированы такие методы, как версионирование наборов данных, организация процесса обучения, выявление отклонений и непрерывная оценка прогностических моделей.

Проблема в том, что LLM-ы опровергают многие предположения, присущие DevOps и MLOps.Это не статические API или простые функции, возвращающие детерминированное число: они отвечают на естественном языке, смешивают контекст, инструкции, инструменты и данные в режиме реального времени и могут выдавать два разных результата для одного и того же входного значения.

Это означает, что Недостаточно просто изменить модель и её веса.Также необходимо контролировать подсказки, шаблоны, политики семантической безопасности, ограничения, подключенные инструменты, внедряемый контекст и даже бизнес-правила, определяющие поведение системы.

Что такое LLMOps и какие задачи он решает на практике?

Мы можем рассматривать LLMOps как операционная структура, обеспечивающая безопасное, контролируемое и устойчивое развертывание, обслуживание и масштабирование приложений на основе LLM.Это своего рода зонтик, под которым сосуществуют практики DevOps, MLOps и новые возможности, специфичные для генеративных моделей.

По сути, LLMOps меньше фокусируется на «обучении идеальной модели» и больше на управлении ее поведением в производственной среде.В него входит описание того, как проектируются и версионируются потоки запросов, как LLM-ы подключаются к внутренним источникам данных, как отслеживаются затраты токенов и задержки, а также как управляются семантические риски (галлюцинации, утечки информации, предвзятость, токсичные реакции и т. д.).

К потребностям, которые удовлетворяет LLMOps, и которые не покрываются одними лишь DevOps/MLOps, относятся: Такие разнообразные аспекты, как отслеживание разговора, автоматическая оценка качества ответа или A/B-сравнение вариантов поведения.Речь идёт не только о классической точности, но и о согласованности, соответствии бизнес-целям и безопасности.

Кроме того, Затраты теперь не ограничиваются обучением и размещением модели.Каждый запрос, каждый расширенный контекст и каждый одновременный вызов запускают потребление ресурсов графического процессора или токенов в коммерческих API. Без уровня LLMOps, который бы сделал это потребление видимым и связал его с оборудованием, сервисами и сценариями использования, расходы растут непредсказуемо.

ChatOps + LLMOps + DevOps: операционная деятельность становится диалоговой

Одна из самых мощных тенденций — интеграция ChatOps и LLMOps в культуру DevOpsВместо того чтобы ограничиваться панелями мониторинга, скриптами и конвейерами, команды начинают управлять значительной частью системы через чаты, такие как Slack, Microsoft Teams или Discord.

ChatOps предлагает автоматизировать ежедневные операции (развертывание, запросы к журналам, перезагрузки, изменения конфигурации). выполняются ботами непосредственно в канале связи., прозрачно для всей команды. Каждая команда, действие и результат записываются в переписке.

Когда к этому подходу добавляется LLM, появляется новый уровень интеллекта: Чат-боты, которые понимают естественный язык, интерпретируют намерения и могут выполнять сложные команды или анализировать ситуации. без необходимости для оператора запоминать каждый конкретный скрипт или флаг.

Типичными примерами такой конвергенции являются следующие: Бот, работающий на основе LLM, считывает метрики Prometheus и журналы Loki. Когда кто-то пишет «служба группы X работает медленно», предлагаются такие действия, как увеличение количества реплик, откат изменений или запуск специальных тестов, все это объясняется на естественном языке.

На культурном и операционном уровне это выражается в следующем: Принятие решений быстрее, меньше ручного вмешательства в повторяющиеся задачи и более комфортная работа для команд DevOps.которые переходят от постоянного решения текущих проблем к работе над стратегическими улучшениями.

Ключевые принципы жизненного цикла LLM в производстве

Проведение серьезной магистерской программы — это не разовый проект, это... Цикл, который повторяется, и в котором каждое изменение может изменить поведение системы.Хотя каждая организация адаптирует его к своим собственным реалиям, обычно выделяют шесть основных этапов, которые взаимосвязаны и дополняют друг друга.

Первый фаза обучения или адаптации моделиЭто может быть как использование базовой модели в неизменном виде, так и применение тонкой настройки, LoRa или других методов оптимизации с использованием собственных данных. Здесь важна не только производительность, но и полная запись: наборы данных, примененные фильтры, гиперпараметры, версии токенизатора, протестированные архитектуры и т. д.

Если этот этап импровизирован и не задокументирован, Модель рождается без управления.Впоследствии будет практически невозможно объяснить, почему оно реагирует именно так, или воспроизвести конкретный результат при необходимости в ходе аудита.

Второй этап — развертывание, когда модель покидает лабораторию и переходит в производственную среду. В LLMOps речь идет не просто о «помещении в контейнер»: Мы должны принять решение какое оборудование использоватьКак управлять памятью в контекстах с длительным временем выполнения, какую топологию кластера применять и как масштабировать систему в зависимости от трафика. без резкого увеличения задержки или непомерных затрат.

Вот тут-то и вступает в игру непрерывный мониторинг, ориентированный на поведениеНедостаточно просто смотреть на загрузку ЦП и ОЗУ; необходимо отслеживать семантическое качество ответов, стабильность стиля, частоту ошибок, изменение стоимости за токен, появление опасных или несогласованных ответов и изменения времени ответа при различных режимах использования.

На более поздних этапах выполняются задачи оптимизации и тонкой настройки: касаться подсказок, корректировать RAG, тестировать варианты моделей, квантовать, проводить A/B-тестирование, изменять политики семантической безопасности или уточнять бизнес-правилаЭто почти кустарный процесс, в ходе которого специалисты по данным, инженеры и представители бизнеса совместно определяют приоритеты.

В конце концов, всё это входит в... уровни безопасности и управления (контроль доступа, аудит, предотвращение утечек, ограничения использования, соответствие нормативным требованиям) и в логике непрерывного обновления, где модель и ее экосистема адаптируются к изменениям данных, нормативных требований и внутренних потребностей.

GenAIOps и подход к обработке уведомлений в Azure

В рамках концепции LLMOps существуют весьма специфические предложения по структурированию этого жизненного цикла. Одно из самых передовых в корпоративной среде — это GenAIOps с функцией оперативного управления процессом на платформе Azure Machine Learning, интегрированной с Azure DevOps., которая предлагает очень систематический подход к созданию приложений на основе LLM.

Инструмент для создания подсказок — это не просто редактор подсказок; это Комплексная платформа для проектирования, тестирования, версионирования и развертывания интерактивных потоков LLM.от простых случаев (одна подсказка) до сложных оркестровок с множеством узлов, внешних инструментов, элементов управления и автоматических оценок.

Важнейшей особенностью является централизованное хранилище потоковкоторая действует как корпоративная библиотека. Вместо того чтобы у каждой команды были свои запросы в отдельных документах или собственных репозиториях, они объединены в единый управляемый репозиторий с четкими ветвями, версиями и историей изменений.

Кроме того, платформа расширяет возможности экспериментирования с вариантами и гиперпараметрами: Можно протестировать различные комбинации запросов, моделей, настроек температуры или политик безопасности. в нескольких узлах потока и сравнивать результаты с помощью наглядных метрик.

Что касается развертывания, GenAIOps с потоком уведомлений. Он генерирует образы Docker, которые инкапсулируют как рабочий процесс, так и сессию процесса.Эти решения готовы к запуску в таких средах, как Azure App Services, Kubernetes или управляемые процессы. На этой основе обеспечивается возможность A/B-тестирования для сравнения версий потоков в реальных условиях.

Ещё одним преимуществом является управление взаимосвязями между наборами данных и потоками информации. Каждый алгоритм оценки может работать с несколькими стандартными и тестовыми наборами данных.Это позволяет проверять поведение продукта в различных сценариях, прежде чем передавать его конечным пользователям.

Платформа также автоматически регистрирует новые версии наборов данных и потоков только при наличии фактических изменений. Программа генерирует подробные отчеты в таких форматах, как CSV и HTML. принимать решения, основываясь на данных, а не на интуиции.

Четыре фазы GenAIOps с потоком уведомлений

Подход GenAIOps разбивает жизненный цикл на четыре четко различимых этапа, что помогает избежать типичного хаоса, когда "мы пробуем разные варианты с ИИ и смотрим, что получится".

Первый этап, инициализация, сосредоточен на Точно определите бизнес-цель и соберите репрезентативные примеры данных.Здесь изложена базовая структура процесса обработки запросов и разработана архитектура, которая затем будет доработана.

На этапе эксперимента алгоритм применяется к этим выборочным данным, и Оцениваются различные варианты подсказок, моделей и конфигураций.Этот процесс неустанно повторяется до тех пор, пока не будет найдена приемлемая комбинация, отвечающая минимальным стандартам качества и стабильности.

Далее следует этап оценки и доработки, где Для проведения строгих сравнительных тестов используются более крупные и разнообразные наборы данных.Только когда процесс демонстрирует стабильную производительность, соответствующую установленным стандартам, он считается готовым к следующему этапу.

Наконец, на этапе внедрения процесс оптимизируется для повышения его эффективности и развертывается в производственной среде. включая варианты A/B-тестирования, мониторинг, сбор отзывов пользователей и циклы непрерывного совершенствования.Ничто не является незыблемым: процесс постоянно корректируется на основе наблюдений в реальных условиях.

Данная методология представлена ​​в виде шаблона репозитория GenAIOps, включающего предварительно созданные конвейеры, разработанные с учетом подхода «сначала код». Инструменты локального и облачного выполнения для разработки, оценки и развертывания приложений на основе LLM. не изобретая велосипед в каждом проекте.

Интеграция с Azure DevOps: репозитории, конвейеры и аутентификация.

Для того чтобы GenAIOps перешёл из теории в реальную практику, ключевое значение имеет интеграция с Azure DevOps. Типичный шаблон начинается с Репозиторий в Azure Repos с двумя основными ветками: main и development.которые отражают различные среды и стратегии продвижения кода.

Пример репозитория клонирован из GitHub, связан с Azure Repos, и Обычно мы работаем, создавая ветки разработки новых функций на основе существующих.Изменения отправляются через запросы на слияние (pull requests), которые автоматически запускают конвейеры проверки и экспериментирования.

Для взаимодействия Azure DevOps с Azure Machine Learning и другими службами необходимо выполнить соответствующую настройку. сервисный объект в Azure как техническое удостоверениеЭтот идентификатор используется при подключении к службе Azure DevOps, поэтому аутентификация конвейеров осуществляется без раскрытия ключей в открытом виде.

Как правило, эта сущность имеет права владельца на подписку на машинное обучение или рабочий ресурс, поэтому Конвейеры могут инициализировать конечные точки, регистрировать модели и обновлять политики в хранилищах ключей.Если вы хотите повысить уровень безопасности, вы можете изменить роль на «Участник», адаптировав шаги YAML, отвечающие за управление правами доступа.

Кроме того, в Azure DevOps создается группа переменных, которая В нем хранятся конфиденциальные данные, такие как имя подключения к службе или идентификаторы ресурсов.Эти переменные предоставляются конвейерам обработки данных в качестве среды, что позволяет избежать жесткого кодирования критически важной информации в коде.

Настройка локальных и удаленных репозиториев позволяет вам... Ветвь разработки защищен политиками ветвления. Для этого требуется выполнение конвейера обработки запросов на слияние (pull request) перед разрешением слияния. Этот конвейер обрабатывает проверки сборки и экспериментальные процессы, предотвращая внесение неработающих изменений.

Как только код переходит в стадию разработки, запускается конвейер разработки, который Он включает в себя полные фазы CI и CD.: проведение экспериментов и оценок, запись потоков в реестр моделей Azure ML, развертывание конечных точек и дымовых тестов, а также интеграция с вновь созданными конечными точками.

Та же самая схема повторяется в разных версиях или ветках релизов, связанных с производственными средами. Там, Конвейеры CI/CD для производственной среды повторяют цикл экспериментирования, оценки и развертывания.но на уровне инфраструктуры и производства, с более строгим контролем и дополнительными ручными проверками при необходимости.

Ключевой деталью является "проверка человеческим фактором", включенная в эти конвейеры обработки данных: После этапа CI (Continuous Incremental Increment) CD остается заблокированным до тех пор, пока кто-либо не подтвердит его вручную. Продолжение осуществляется через интерфейс Azure Pipelines. Если оно не будет одобрено в течение определенного времени (например, 60 минут), выполнение будет отклонено.

Локальная реализация и взаимодействие с поставщиками программ магистратуры в области права.

Не всё вращается вокруг конвейеров: GenAIOps также поддерживает локальное выполнение для быстрого экспериментированияВы можете клонировать репозиторий шаблонов, создать файл .env в корневом каталоге и определить в нем подключения к Azure OpenAI или другим совместимым конечным точкам.

Эти соединения включают такие параметры, как api_key, api_base, api_type и api_version, и Они упоминаются по имени в рамках потоков. (например, соединение с именем "aoai" и определенной версией API). Таким образом, один и тот же процесс можно выполнить локально и в облаке без изменений в коде.

Для использования этого режима просто Создайте виртуальное окружение или используйте conda и установите необходимые зависимости. (promptflow, promptflow-tools, promptflow-sdk, openai, jinja2, python-dotenv и т. д.). Оттуда вы можете писать тестовые скрипты в локальной папке для выполнения и запускать эксперименты на определенных потоках.

Такое сочетание облачных и локальных решений отлично сочетается со зрелым подходом DevOps: Он тестируется в небольших масштабах на местном уровне, проходит формальную валидацию в рамках конвейеров обработки данных, а затем внедряется в среды более высокого уровня с контролем и аудитом.Все данные версионируются в Git и подключены к Azure DevOps.

Типичные инструменты в экосистеме DevOps с использованием ИИ и LLMOps

Помимо специфических возможностей Azure, современная экосистема DevOps с использованием ИИ и LLMOps обычно опирается на Набор инструментов, охватывающих ChatOps, оркестрацию моделей, мониторинг и наблюдаемость..

На уровне ChatOps часто используется сочетание различных подходов. Используйте Slack с ботами, такими как Hubot.Microsoft Teams с агентами на основе Power Virtual Agents или Discord с использованием таких фреймворков, как Botpress или Rasa, для создания пользовательских помощников, которые взаимодействуют с конвейерами обработки данных, системами мониторинга и внутренними сервисами.

В плоскости LLMOps/MLOps они встречаются часто. такие платформы, как Kubeflow и MLflow для управления конвейерами обработки данных, записями моделей и экспериментами, а также для использования специализированных инструментов, таких как Weights & Biases (W&B), для расширенного отслеживания метрик, сравнения результатов выполнения или подробной визуализации.

Для разработки приложений на основе LLM обычно используется фреймворки, такие как LangChain или библиотеки типа OpenLLMЭти решения облегчают сборку цепочек запросов, коннекторов к внешним данным, инструментов и многоэтапных агентов. Одновременно появляются решения для мониторинга, специфичные для LLM, позволяющие отслеживать запросы, ответы, затраты и качество.

В контексте интеграции с классическим DevOps такие инструменты, как Jenkins или GitLab CI, остаются актуальными для обеспечения непрерывной интеграции и непрерывной доставки (CI/CD). Kubernetes и ArgoCD для непрерывного развертывания облачных приложений.а также системы мониторинга, такие как Prometheus, Grafana и Loki, для сбора метрик, создания панелей мониторинга и ведения журналов.

Проблемы, ограничения и постепенное внедрение

Внедрение всех этих методов и инструментов не обходится бесплатно. Сложность управления подсказками, версиями моделей и вариантами рабочих процессов. это значительно, особенно когда несколько команд работают одновременно — сценарий, в котором целесообразно применить стратегии, такие как GitOps для координации изменений и развертывания.

Кроме того, боты для чат-операций и сами студенты магистратуры обладают возможностью принимать решения. Они создают значительные риски для безопасности. если у них избыточные права доступа в производственных средах или если поверхности доступа к данным не контролируются должным образом.

К этому следует добавить зависимость от моделей с открытым исходным кодом, имеющих конфиденциальные лицензии или коммерческие API. Это может изменить условия, цены или ограничения. И, что еще хуже, надежная оценка LLM в производстве остается открытой областью, и многие вопросы до сих пор остаются без ответа.

Поэтому имеет смысл рассмотреть внедрение LLMOps и ChatOps в рамках DevOps. в прогрессивной и контролируемой форме.Начнем с автоматизации повторяющихся задач с помощью простых ботов (перезагрузки, запросы к логам, присвоение тегов сборкам и т. д.).

Позже их можно будет ввести. Магистр права (LLM) для выполнения задач поддержки, классификации инцидентов или оказания помощи в отладке.Например, путем объяснения ошибок на основе журналов событий или предложения мер по их устранению на основе внутренней документации.

После стабилизации работы классического алгоритма машинного обучения настаёт время... решайте задачи LLMOps с помощью специализированных языковых моделей. для таких областей, как обслуживание клиентов, DevSecOps или контроль качества, используя все знания, полученные на предыдущих этапах.

Горизонт, к которому указывают все эти практики, — это разговорная, прогнозирующая и все более автономная инженерная средагде большая часть разработки и эксплуатации осуществляется на естественном языке, а ИИ помогает принимать упреждающие решения о развертывании, масштабировании или откате.

Благодаря этой головоломке, состоящей из DevOps, ChatOps, MLOps, GenAIOps и LLMOps, организации получили возможность... надежная основа для создания и поддержки систем на основе LLM, которые действительно приносят пользу.Поддержание контроля над качеством, затратами, безопасностью и соответствием бизнес-целям, вместо того чтобы ограничиваться простыми прототипами или изолированными испытаниями, которые терпят крах, как только доходят до стадии производства.