DevOps s AI a LLMOps: od pipeline k modelu, ktorý hovorí za všetko

Informatec Digital » Zdroje » DevOps s AI a LLMOps: od pipeline k modelu, ktorý hovorí za všetko

Príchod generatívnej umelej inteligencie a modelov rozsiahlych jazykov úplne zmenil spôsob, akým sa softvér vytvára, nasadzuje a prevádzkuje. Už nestačí mať dobré DevOps procesy alebo aplikovať klasické MLO : keď do rovnice zavediete LLM, vstúpite do sféry, kde model hovorí, uvažuje, improvizuje a niekedy sa správa nepredvídateľným spôsobom.

V tejto novej situácii musia tímy kombinovať DevOps, AI a LLMOps, aby riadili celý životný cyklus aplikácií založených na LLM , od experimentovania a promptného inžinierstva až po nasadenie, monitorovanie, zabezpečenie a optimalizáciu nákladov. Tento článok objasňuje zložitosti a krok za krokom vás prevedie procesom integrácie ChatOps, DevOps, MLOps, GenAIOps a LLMOps do modernej prevádzky.

Od DevOps a MLOps k LLMOps: prečo model už nie je statický

Inžinierske tímy roky uprednostňovali automatizáciu dodávok softvéru a znižovanie trenia medzi vývojom a infraštruktúrou . To viedlo k zrodu DevOps: kontinuálna integrácia, kontinuálne nasadzovanie, infraštruktúra ako kód, pozorovateľnosť a kultúra spolupráce, ktorá eliminovala nekonečné odovzdávanie úloh medzi oddeleniami.

Keď sa dáta stali súčasťou produktu, MLOps sa objavili ako reakcia na potrebu reprodukovateľnosti a sledovateľnosti modelov strojového učenia . Štandardizovali sa postupy, ako je verzovanie súborov údajov, orchestrácia tréningového kanála, detekcia driftu a priebežné vyhodnocovanie prediktívnych modelov.

Problém je v tom, že LLM porušujú mnohé predpoklady implicitne obsiahnuté v DevOps a MLOps . Nie sú to statické API ani jednoduché funkcie, ktoré vracajú deterministické číslo: reagujú v prirodzenom jazyku, kombinujú kontext, inštrukcie, nástroje a dáta v reálnom čase a dokážu pre ten istý vstup vytvoriť dva rôzne výstupy.

To znamená, že nestačí len verzovať model a jeho váhy ; je tiež potrebné kontrolovať výzvy, šablóny, politiky sémantickej bezpečnosti, obmedzenia, pripojené nástroje, vložený kontext a dokonca aj obchodné pravidlá, ktoré podmieňujú správanie systému.

Čo je LLMOps a čo vlastne rieši?

LLMOps môžeme vnímať ako operačný rámec, ktorý umožňuje bezpečné, kontrolované a udržateľné nasadzovanie, údržbu a škálovanie aplikácií založených na LLM . Je to zastrešujúci rámec, pod ktorým koexistujú postupy DevOps, MLOps a nové funkcie špecifické pre generatívne modely.

V podstate sa LLMOps menej zameriava na „trénovanie dokonalého modelu“ a viac na riadenie jeho správania v produkčnom prostredí . To zahŕňa spôsob, akým sa navrhujú a verzujú toky výziev, ako sa LLM pripájajú k interným zdrojom údajov, ako sa monitorujú náklady na tokeny a latencia a ako sa riadi sémantické riziko (halucinácie, úniky informácií, skreslenia, toxické reakcie atď.).

Potreby, ktoré LLMOps rieši a ktoré DevOps/MLOps samotné nedokážu pokryť, zahŕňajú aspekty od sledovateľnosti konverzácie, automatického vyhodnocovania kvality odpovedí až po A/B testovanie behaviorálnych variantov . Nehovoríme len o klasickej presnosti, ale aj o konzistentnosti, súladu s podnikaním a bezpečnosti.

Okrem toho, náklady už nie sú obmedzené len na trénovanie a hosting modelu : každá výzva, každý rozšírený kontext a každé súbežné volanie spúšťa spotrebu GPU alebo tokenov na komerčných API. Bez vrstvy LLMOps, ktorá by tieto výdavky zviditeľnila a prepojila ich so zariadeniami, službami a prípadmi použitia, účet rastie nepredvídateľne.

ChatOps + LLMOps + DevOps: operácie sa stávajú konverzačnými

Jedným z najsilnejších trendov je integrácia ChatOps a LLMOps v rámci kultúry DevOps . Namiesto obmedzenia sa na dashboardy, skripty a procesné kanály začínajú tímy prevádzkovať významnú časť systému prostredníctvom chatovacích kanálov ako Slack, Microsoft Teams alebo Discord.

ChatOps navrhuje, aby denné operácie (nasadenie, dotazy do protokolov, reštartovanie, zmeny konfigurácie) vykonávali boty v rámci samotného komunikačného kanála , transparentne pre celý tím. Každý príkaz, akcia a výsledok sa zaznamenáva v konverzácii.

Keď sa k tomuto prístupu pridá LLM, objaví sa nová vrstva inteligencie: chatboti, ktorí rozumejú prirodzenému jazyku, interpretujú zámery a dokážu spúšťať zložité príkazy alebo analyzovať situácie bez toho, aby si operátor musel pamätať každý presný skript alebo príznak.

Medzi typické príklady tejto konvergencie patrí bot, poháňaný LLM, ktorý číta metriky z Prometheus a protokoly z Loki, keď niekto napíše „služba skupiny X je pomalá“ a navrhuje akcie, ako je škálovanie replík, vykonanie vrátenia zmien alebo spustenie špecifických testov, všetko vysvetlené v prirodzenom jazyku.

Na kultúrnej a operačnej úrovni sa to premieta do rýchlejšieho rozhodovania, menšieho množstva manuálnych zásahov do opakujúcich sa úloh a plynulejšieho zážitku pre tímy DevOps , ktoré prechádzajú od neustáleho hasenia požiarov k práci na strategických vylepšeniach.

Kľúčové princípy životného cyklu LLM v produkcii

Vedenie seriózneho programu LLM nie je jednorazový projekt; je to opakujúci sa cyklus, kde každá zmena môže zmeniť správanie systému . Hoci si ho každá organizácia prispôsobuje svojej vlastnej realite, zvyčajne existuje šesť hlavných, sebaposilňujúcich fáz.

Prvou fázou je trénovanie alebo adaptácia modelu , ktorá sa môže pohybovať od použitia základného modelu ako takého až po aplikáciu jemného doladenia, LoRa alebo iných techník ladenia s vlastnými údajmi. Dôležitý tu nie je len výkon, ale aj zanechanie kompletného záznamu: súbory údajov, použité filtre, hyperparametre, verzie tokenizátorov, testované architektúry atď.

Ak je táto fáza improvizovaná a nie je zdokumentovaná, model sa zrodí bez riadenia . Následne bude takmer nemožné vysvetliť, prečo reaguje tak, ako reaguje, alebo replikovať konkrétny výsledok, keď to bude potrebné pri audite.

Druhou fázou je nasadenie, kde model opúšťa laboratórium a vstupuje do produkcie. V LLMOps nejde len o „vloženie do kontajnera“: musíte sa rozhodnúť , aký hardvér použiť , ako spravovať pamäť pre dlhodobo bežiace kontexty, akú topológiu klastra použiť a ako škálovať podľa prevádzky bez toho, aby sa latencia prudko zvýšila alebo aby sa náklady stali nezvládnuteľnými.

Odtiaľ prichádza na rad nepretržité monitorovanie zamerané na správanie . Nestačí sa len pozerať na využitie CPU a RAM; je potrebné monitorovať sémantickú kvalitu odpovedí, stabilitu štýlu, mieru chybovosti, vývoj ceny za token, výskyt nebezpečných alebo nekonzistentných odpovedí a zmeny v čase odozvy pri rôznych vzorcoch používania.

V neskorších fázach sa vykonávajú optimalizačné a dolaďovacie úlohy: úprava výziev, úprava RAG, testovanie variantov modelu, kvantizácia, vykonávanie A/B testovania, zmena politík sémantickej bezpečnosti alebo spresňovanie obchodných pravidiel . Je to takmer remeselný proces, v ktorom sa dáta, inžinierstvo a obchod spoja, aby rozhodli o prioritách.

Nakoniec, toto všetko je zarámované do vrstiev zabezpečenia a riadenia (kontrola prístupu, audit, prevencia únikov, limity používania, dodržiavanie predpisov) a do logiky neustálej aktualizácie, kde sa model a jeho ekosystém prispôsobujú zmenám v údajoch, predpisoch a interným potrebám.

GenAIOps a prístup k toku notifikácií v Azure

V rámci univerza LLMOps existujú veľmi špecifické návrhy na štruktúrovanie tohto životného cyklu. Jedným z najpokročilejších v podnikovom prostredí je GenAIOps s rýchlymi postupmi na Azure Machine Learning integrovanom s Azure DevOps , ktorý ponúka veľmi systematický prístup k vytváraniu aplikácií založených na LLM.

Tok výziev nie je len editor výziev; je to kompletná platforma na navrhovanie, testovanie, verzovanie a nasadzovanie interakčných tokov LLM , od jednoduchých prípadov (jedna výzva) až po komplexné orchestrácie s viacerými uzlami, externými nástrojmi, ovládacími prvkami a automatizovanými vyhodnoteniami.

Dôležitou funkciou je centralizované úložisko pracovných postupov , ktoré funguje ako firemná knižnica. Namiesto toho, aby každý tím mal svoje výzvy v samostatných dokumentoch alebo vlastných úložiskách, sú zlúčené do jedného spravovaného úložiska s prehľadnými vetvami, revíziami a históriami.

Platforma navyše pridáva možnosti experimentovania s variantmi a hyperparametrami: je možné testovať rôzne kombinácie výziev, modelov, nastavení teploty alebo bezpečnostných politík na viacerých uzloch toku a porovnávať výsledky s prehľadnými metrikami.

Pokiaľ ide o nasadenie, GenAIOps s tokom notifikácií generuje obrazy Dockeru, ktoré zapuzdrujú tok aj reláciu procesu a sú pripravené na spustenie v prostrediach, ako sú Azure App Services, Kubernetes alebo spravované procesy. Na tomto základe sú A/B nasadenia umožnené na porovnávanie verzií tokov v reálnych prostrediach.

Ďalšou silnou stránkou je správa vzťahov medzi súbormi údajov a tokmi. Každý hodnotiaci tok môže pracovať s niekoľkými štandardnými a testovacími súbormi údajov , čo umožňuje overenie správania v rôznych scenároch predtým, ako sa niečo predá koncovým používateľom.

Platforma tiež automaticky registruje nové verzie súborov údajov a tokov iba v prípade skutočných zmien a generuje komplexné správy vo formátoch ako CSV a HTML na podporu rozhodnutí založených na údajoch, nie na intuícii.

Štyri fázy GenAIOps s tokom notifikácií

Prístup GenAIOps rozdeľuje životný cyklus do štyroch jasne odlišných fáz, čo pomáha vyhnúť sa typickému chaosu typu „skúšame veci s AI a uvidíme, čo sa stane“.

Prvá fáza, inicializácia, sa zameriava na presné definovanie obchodného cieľa a zhromažďovanie reprezentatívnych príkladov údajov . V tejto fáze sa načrtne základná štruktúra postupu zadávania pokynov a navrhne sa architektúra, ktorá sa následne spresní.

Vo fáze experimentovania sa postup aplikuje na tieto vzorové údaje a vyhodnocujú sa rôzne variácie výziev, modelov a konfigurácií . Iterácia pokračuje, kým sa nenájde prijateľná kombinácia, ktorá spĺňa minimálne požiadavky na kvalitu a konzistenciu.

Nasleduje fáza hodnotenia a spresňovania, kde sa na dôkladné porovnávanie používajú väčšie a rozmanitejšie súbory údajov . Až keď tok preukáže konzistentný výkon v súlade s definovanými štandardmi, považuje sa za pripravený na ďalší krok.

Nakoniec, vo fáze implementácie, je pracovný postup optimalizovaný pre efektivitu a nasadený do produkčného prostredia, vrátane A/B testovania, monitorovania, spätnej väzby od používateľov a cyklov neustáleho zlepšovania . Nič nie je nikdy skutočne dokončené: pracovný postup sa neustále upravuje na základe pozorovaní reálneho používania.

Táto metodika je zabalená v šablóne repozitára GenAIOps s predpripravenými kanálmi založenými na kóde a lokálnymi a cloudovými nástrojmi na vykonávanie na vývoj, hodnotenie a spúšťanie aplikácií založených na LLM bez toho, aby sa pre každý projekt muselo znovu vynájsť koleso.

Integrácia s Azure DevOps: repozitáre, kanály a autentifikácia

Pre prenesenie GenAIOps z teórie do reálnej organizácie je kľúčová jeho integrácia s Azure DevOps. Typická šablóna začína repozitárom v Azure Repos s dvoma hlavnými vetvami, main a development , ktoré odrážajú rôzne prostredia a stratégie propagácie kódu.

Ukážkový repozitár je naklonovaný z GitHubu, prepojený s Azure Repos a bežný pracovný postup zahŕňa vytváranie vetiev funkcií z vývojového adresára . Zmeny sa potom odosielajú prostredníctvom pull requestov, ktoré automaticky spúšťajú overovacie a experimentálne kanály.

Aby mohla služba Azure DevOps interagovať so službou Azure Machine Learning a ďalšími službami, je v službe Azure nakonfigurovaný objekt služby ako technická identita . Táto identita sa používa v pripojení služby Azure DevOps, čo umožňuje overovanie kanálov bez zverejnenia jasných kľúčov.

Táto entita má zvyčajne povolenia vlastníka pre predplatné ML alebo pracovný zdroj, čo umožňuje kanálom poskytovať koncové body, registrovať modely a aktualizovať politiky v úložiskách kľúčov . Pre zvýšenie zabezpečenia je možné ju zmeniť na rolu prispievateľa úpravou krokov YAML, ktoré spracovávajú povolenia.

Okrem toho sa v Azure DevOps vytvorí skupina premenných, ktoré ukladajú citlivé údaje, ako napríklad názov pripojenia služby alebo identifikátory zdrojov . Tieto premenné sú vystavené kanálom ako prostredie, čím sa zabráni nutnosti pevne kódovať kritické informácie do kódu.

Konfigurácia lokálnych a vzdialených repozitárov umožňuje chrániť vývojovú vetvu pomocou politík vetiev , ktoré vyžadujú spustenie kanála pull request pred zlúčením. Tento kanál spracováva overovania zostavení a experimentálne toky, čím zabraňuje zavedeniu poškodených zmien.

Po vstupe kódu do vývoja sa spustí vývojový kanál, ktorý zahŕňa kompletné fázy CI a CD : spúšťanie experimentov a hodnotení, registráciu postupov v registri modelov Azure ML, nasadenie koncových bodov a dymových testov a integráciu na novovytvorených koncových bodoch.

Rovnaký vzorec sa replikuje do vetvy verzií alebo vydaní, ktorá je pripojená k produkčným prostrediam. Tam kanály CI/CD pre produkciu opakujú cyklus experimentovania, hodnotenia a nasadenia , ale na infraštruktúre a dátach na produkčnej úrovni, s väčšou kontrolou a dodatočnými manuálnymi kontrolami, ak je to potrebné.

Kľúčovou funkciou je „cyklická kontrola ľudským kontroverzným procesom“, ktorá je súčasťou týchto kanálov: po fáze CI je CD zablokované, kým osoba manuálne neschváli pokračovanie z rozhrania Azure Pipelines. Ak nie je schválené v stanovenom čase (napríklad 60 minút), vykonanie sa zamietne.

Lokálna implementácia a prepojenie s poskytovateľmi LLM

Nie všetko sa deje cez kanály: GenAIOps tiež podporuje lokálne vykonávanie pre rýchle experimentovanie . Môžete naklonovať úložisko šablón, vytvoriť súbor .env v koreňovom adresári a definovať pripojenia k Azure OpenAI alebo iným kompatibilným koncovým bodom v ňom.

Tieto pripojenia zahŕňajú parametre ako api_key, api_base, api_type a api_version a v rámci postupov sa na ne odkazuje podľa názvu (napríklad pripojenie s názvom „aoai“ s konkrétnou verziou rozhrania API). To umožňuje spustenie toho istého postupu lokálne aj v cloude bez zmien kódu.

Ak chcete použiť túto metódu, jednoducho vytvorte virtuálne prostredie alebo conda a nainštalujte potrebné závislosti (promptflow, promptflow-tools, promptflow-sdk, openai, jinja2, python-dotenv atď.). Odtiaľ môžete písať testovacie skripty v lokálnom priečinku vykonávania a spúšťať experimenty s definovanými postupmi.

Táto dualita cloudu/on-premise dokonale zodpovedá zrelému DevOps mysleniu: testovanie v malom rozsahu sa vykonáva lokálne, formálne overovanie sa vykonáva v procesných kanáloch a potom sa vykonávajú nasadenia do väčších prostredí s kontrolami a auditom . Všetko je verzované v Gite a prepojené s Azure DevOps.

Typické nástroje v ekosystéme DevOps s AI a LLMOps

Okrem konkrétneho návrhu spoločnosti Azure sa moderný ekosystém DevOps s umelou inteligenciou a LLMOps zvyčajne spolieha na súbor nástrojov, ktoré pokrývajú ChatOps, orchestráciu modelov, monitorovanie a pozorovateľnosť.

Vo vrstve ChatOps je bežné kombinovať Slack s botmi ako Hubot , Microsoft Teams s agentmi založenými na Power Virtual Agents alebo Discord spolu s frameworkami ako Botpress alebo Rasa na vytvorenie vlastných asistentov, ktorí sa pripájajú k kanálom, monitorovacím systémom a interným službám.

V oblasti LLMOps/MLOps sú platformy ako Kubeflow a MLflow bežné na správu procesov, záznamov modelov a experimentov, okrem špecifických nástrojov, ako sú Weights & Biases (W&B), na pokročilé sledovanie metrík, porovnávanie behov alebo hĺbkové vizualizácie.

Vytváranie aplikácií na LLM zvyčajne zahŕňa používanie frameworkov ako LangChain alebo knižníc ako OpenLLM , ktoré uľahčujú zostavovanie reťazcov výziev, konektorov k externým údajom, nástrojov a viackrokových agentov. Súčasne sa objavujú riešenia pre pozorovateľnosť špecifickú pre LLM, ktoré umožňujú monitorovanie výziev, odpovedí, nákladov a kvality.

V integrácii s klasickými DevOps nástrojmi ako Jenkins alebo GitLab CI zostávajú relevantné pre časť CI/CD, Kubernetes a ArgoCD pre kontinuálne nasadzovanie v cloude a zásobníky pozorovateľnosti ako Prometheus, Grafana a Loki pre metriky, dashboardy a logove.

Výzvy, obmedzenia a postupné prijímanie

Všetko toto nasadenie postupov a nástrojov nie je zadarmo. Zložitosť správy výziev, verzií modelov a variantov pracovných postupov je značná, najmä keď pracuje viacero tímov súčasne – v scenári, kde sú stratégie ako GitOps užitočné na koordináciu zmien a nasadení.

Okrem toho, ChatOps boty a LLM s akčnými funkciami predstavujú značné bezpečnostné riziká , ak majú nadmerné oprávnenia v produkčných prostrediach alebo ak nie sú plochy vystavenia údajov riadne kontrolované.

K tomu sa pridáva spoliehanie sa na modely s otvoreným zdrojovým kódom s citlivými licenciami alebo komerčné API , ktoré môžu zmeniť podmienky, ceny alebo limity. A čo je ešte horšie, robustné hodnotenie LLM v produkčnom prostredí zostáva otvorenou oblasťou s mnohými nezodpovedanými otázkami.

Preto má zmysel pristupovať k zavádzaniu LLMOps a ChatOps v rámci DevOps progresívnym a kontrolovaným spôsobom , počnúc automatizáciou opakujúcich sa úloh pomocou jednoduchých botov (reštarty, dotazy do protokolov, označovanie zostavení atď.).

Neskôr možno LLM zaviesť pre úlohy podpory, klasifikáciu incidentov alebo pomoc pri ladení , napríklad vysvetľovanie chýb z protokolov alebo navrhovanie zmierňujúcich opatrení na základe internej dokumentácie.

Keď sa klasická ML operácia stabilizuje, je čas pustiť sa do LLMOps so špecializovanými jazykovými modelmi pre domény ako zákaznícky servis, DevSecOps alebo QA, pričom sa využije všetko, čo sa naučilo v predchádzajúcich fázach.

Horizont, na ktorý všetky tieto postupy smerujú, je konverzačné, prediktívne a čoraz autonómnejšie inžinierske prostredie , kde sa veľká časť vývoja a prevádzky vyjadruje v prirodzenom jazyku a umelá inteligencia pomáha robiť proaktívne rozhodnutia o nasadení, škálovaní alebo vrátení zmien.

S touto skladačkou – DevOps, ChatOps, MLOps, GenAIOps a LLMOps – majú organizácie solídny rámec na budovanie a udržiavanie systémov založených na LLM, ktoré skutočne prinášajú hodnotu , pričom si udržiavajú kontrolu nad kvalitou, nákladmi, bezpečnosťou a súladom s podnikaním, namiesto toho, aby zostali len pri prototypoch alebo izolovaných testoch, ktoré sa rozpadnú hneď po uvedení do produkcie.