DevOps me AI dhe LLMOps: nga tubacioni në modelin që flet

Informatec Digital » Burime » DevOps me AI dhe LLMOps: nga tubacioni në modelin që flet

Ardhja e inteligjencës artificiale gjeneruese dhe modeleve të mëdha gjuhësore ka ndryshuar plotësisht mënyrën se si ndërtohet, vendoset dhe operohet softueri. Të kesh gjëra të mira nuk mjafton më. Kanalet DevOps as duke aplikuar MLOp-et klasikeKur futni një LLM në ekuacion, hyni në një fushë ku modeli flet, arsyeton, improvizon dhe nganjëherë sillet në mënyra të paparashikueshme.

Në këtë skenar të ri, Ekipet duhet të kombinojnë DevOps, IA dhe LLMOps për të qeverisur të gjithë ciklin jetësor të aplikacioneve të bazuara në LLM.Nga eksperimentimi dhe inxhinieria e shpejtë te vendosja, monitorimi, siguria dhe optimizimi i kostos, ky artikull e sjell të gjithë atë zhurmë në tokë dhe ju udhëzon hap pas hapi se si t'i përshtatni ChatOps, DevOps, MLOps, GenAIOps dhe LLMOps në një operacion modern.

Nga DevOps dhe MLOps te LLMOps: pse modeli nuk është më statik

Për vite me radhë, përparësia e ekipeve të inxhinierisë ishte automatizimi i ofrimit të softuerëve dhe të zvogëlojë fërkimet midis zhvillimit dhe infrastrukturësKështu lindi DevOps: integrim i vazhdueshëm, vendosje e vazhdueshme, infrastrukturë si kod, vëzhgueshmëri dhe një kulturë bashkëpunuese që eliminoi ndërprerjet e pafundme midis departamenteve.

Kur të dhënat u bënë pjesë e produktit, ato u shfaqën MLOps si përgjigje ndaj nevojës për riprodhueshmëri dhe gjurmueshmëri të modeleve të të mësuarit automatikPraktika të tilla si versionimi i të dhënave, orkestrimi i tubacionit të trajnimit, zbulimi i devijimit dhe vlerësimi i vazhdueshëm i modeleve parashikuese u standardizuan.

Problemi është se LLM-të thyejnë shumë nga supozimet e nënkuptuara në DevOps dhe MLOps.Ato nuk janë API statike ose funksione të thjeshta që kthejnë një numër deterministik: ato përgjigjen në gjuhë natyrore, përziejnë kontekstin, udhëzimet, mjetet dhe të dhënat në kohë reale dhe mund të prodhojnë dy rezultate të ndryshme për të njëjtën të dhënë hyrëse.

Kjo nënkupton që Nuk mjafton thjesht të ndryshosh modelin dhe peshat e tijËshtë gjithashtu e nevojshme të kontrollohen kërkesat, shabllonet, politikat e sigurisë semantike, kufizimet, mjetet e lidhura, konteksti i injektuar dhe madje edhe rregullat e biznesit që kushtëzojnë sjelljen e sistemit.

Çfarë është LLMOps dhe çfarë zgjidh në të vërtetë?

Ne mund t'i shohim LLMOps si Korniza operative që lejon vendosjen, mirëmbajtjen dhe shkallëzimin e sigurt, të kontrolluar dhe të qëndrueshëm të aplikacioneve të bazuara në LLM.Është një ombrellë nën të cilën bashkëjetojnë praktikat DevOps, MLOps dhe aftësitë e reja specifike për modelet gjeneruese.

Në esencë, LLMOps përqendrohet më pak në "trajnimin e modelit të përsosur" dhe më shumë në rregullimin e sjelljes së tij në prodhim.Ai përfshin mënyrën se si projektohen dhe versionohen flukset e shpejta, si lidhen LLM-të me burimet e brendshme të të dhënave, si monitorohen kostot e token-eve dhe vonesa, dhe si menaxhohet rreziku semantik (halucinacionet, rrjedhjet e informacionit, paragjykimet, përgjigjet toksike, etj.).

Nevojat që adreson LLMOps, dhe që vetëm DevOps/MLops nuk i mbulojnë, përfshijnë aspekte të ndryshme si gjurmueshmëria e bisedës, vlerësimi automatik i cilësisë së përgjigjes ose krahasimi A/B i varianteve të sjelljesNuk po flasim vetëm për saktësinë klasike, por edhe për qëndrueshmërinë, përputhshmërinë me biznesin dhe sigurinë.

Përveç kësaj, Kostot nuk kufizohen më vetëm në trajnimin dhe mirëmbajtjen e modelitÇdo kërkesë, çdo kontekst i zgjeruar dhe çdo thirrje e njëkohshme shkakton konsumin e GPU-së ose token-it në API-të komerciale. Pa një shtresë LLMOps për ta bërë këtë konsum të dukshëm dhe për ta lidhur atë me pajisjet, shërbimet dhe rastet e përdorimit, fatura rritet në mënyrë të paparashikueshme.

ChatOps + LLMOps + DevOps: operacionet bëhen bisedore

Një nga trendet më të fuqishme është integrimin e ChatOps dhe LLMOps brenda kulturës DevOpsNë vend që të kufizohen vetëm në panele kontrolli, skripte dhe kanale rrjedhëse, ekipet po fillojnë të operojnë një pjesë të madhe të sistemit nga kanale chati si Slack, Microsoft Teams ose Discord.

ChatOps propozon që operacionet e përditshme (vendosjet, pyetjet e regjistrit, rinisjet, ndryshimet e konfigurimit) ekzekutohen nga bots brenda vetë kanalit të komunikimit, në mënyrë transparente për të gjithë ekipin. Çdo komandë, veprim dhe rezultat regjistrohet në bisedë.

Kur një LLM i shtohet kësaj qasje, shfaqet një shtresë e re inteligjence: Chatbot-e që kuptojnë gjuhën natyrore, interpretojnë qëllimet dhe mund të ekzekutojnë komanda komplekse ose të analizojnë situatat pa pasur nevojë që operatori të mbajë mend çdo skript ose flamur të saktë.

Shembuj tipikë të kësaj konvergjence përfshijnë atë Një bot, i mundësuar nga një LLM, lexon metrikat e Prometheus dhe regjistrat e Loki-t Kur dikush shkruan "shërbimi i grupit X është i ngadaltë" dhe sugjeron veprime të tilla si përshkallëzimi i replikave, kryerja e një rikthimi ose nisja e testeve specifike, të gjitha të shpjeguara në gjuhë natyrore.

Në një nivel kulturor dhe operacional, kjo përkthehet në Vendime më të shpejta, më pak ndërhyrje manuale në detyra të përsëritura dhe një përvojë më e qetë për ekipet DevOps, të cilët kalojnë nga shuarja e vazhdueshme e zjarreve në punën për përmirësime strategjike.

Parimet kryesore të ciklit jetësor të një LLM në prodhim

Drejtimi i një LLM serioze nuk është një projekt i vetëm, është një cikël që përsëritet dhe në të cilin çdo ndryshim mund të ndryshojë sjelljen e sistemitEdhe pse secila organizatë e përshtat atë me realitetin e vet, zakonisht ka gjashtë faza kryesore që ndërveprojnë me njëra-tjetrën.

E para është faza e trajnimit ose adaptimit të modelitKjo mund të shkojë nga përdorimi i një modeli themelor siç është deri te zbatimi i teknikave të akordimit të imët, LoRa ose teknikave të tjera të akordimit me të dhënat tuaja. Gjëja e rëndësishme këtu nuk është vetëm performanca, por lënia e një regjistrimi të plotë: grupe të dhënash, filtra të aplikuar, hiperparametra, versione tokenizer, arkitektura të testuara, etj.

Nëse kjo fazë është e improvizuar dhe jo e dokumentuar, modeli lind pa qeverisjeMë pas, do të jetë pothuajse e pamundur të shpjegohet pse reagon në atë mënyrë ose të përsëritet një rezultat specifik kur është e nevojshme në një audit.

Faza e dytë është vendosja, ku modeli del nga laboratori dhe hyn në prodhim. Në LLMOps, kjo nuk ka të bëjë vetëm me "vendosjen e tij në një enë": Ne duhet të vendosim çfarë pajisjesh duhet të përdorniSi të menaxhohet kujtesa për kontekste afatgjata, cilën topologji klasteri të aplikohet dhe si të shkallëzohet bazuar në trafik. pa rritje marramendëse të latencës ose pa kosto që bëhen të papërballueshme.

Këtu hyjnë në lojë gjërat monitorim i vazhdueshëm i orientuar drejt sjelljesNuk mjafton të shikosh CPU-në dhe RAM-in; është e nevojshme të monitorosh cilësinë semantike të përgjigjeve, stabilitetin e stilit, shkallën e gabimit, evolucionin e kostos për token, shfaqjen e përgjigjeve të rrezikshme ose jokoherente dhe ndryshimet në kohën e përgjigjes në modele të ndryshme përdorimi.

Në fazat e mëvonshme, kryhen detyrat e optimizimit dhe rregullimit të imët: prekni udhëzimet, rregulloni RAG-un, testoni variantet e modelit, kuantizoni, bëni testime A/B, ndryshoni politikat e sigurisë semantike ose përsosni rregullat e biznesitËshtë një proces pothuajse artizanal, ku të dhënat, inxhinieria dhe biznesi ulen së bashku për të vendosur se çfarë të përparësojnë.

Në fund të fundit, e gjithë kjo bie brenda shtresat e sigurisë dhe qeverisjes (kontrolli i aksesit, auditimi, parandalimi i rrjedhjeve, kufizimet e përdorimit, përputhshmëria rregullatore) dhe në një logjikë të përditësimit të vazhdueshëm, ku modeli dhe ekosistemi i tij përshtaten me ndryshimet në të dhëna, rregullore dhe nevoja të brendshme.

GenAIOps dhe qasja e rrjedhës së njoftimeve në Azure

Brenda universit LLMOps, ka propozime shumë specifike për strukturimin e këtij cikli jetësor. Një nga më të përparuarat në mjedisin e korporatave është GenAIOps me rrjedhë të shpejtë në Azure Machine Learning të integruar me Azure DevOps, i cili propozon një qasje shumë sistematike për ndërtimin e aplikacioneve të bazuara në LLM.

Rrjedha e kërkesave nuk është vetëm një redaktues i kërkesave; është një platformë e plotë për dizajnimin, testimin, versionimin dhe vendosjen e rrjedhave të ndërveprimit LLM, nga raste të thjeshta (një kërkesë e vetme) deri te orkestrime komplekse me nyje të shumta, mjete të jashtme, kontrolle dhe vlerësime automatike.

Një veçori kritike është depozita e centralizuar e rrjedhavee cila vepron si një bibliotekë korporative. Në vend që çdo ekip t'i ketë kërkesat e veta në dokumente të veçanta ose në depot e veta, ato konsolidohen në një depo të vetme të menaxhuar, me degë, rishikime dhe histori të qarta.

Përveç kësaj, platforma shton aftësi eksperimentimi të varianteve dhe hiperparametrave: Është e mundur të testohen kombinime të ndryshme të kërkesave, modeleve, cilësimeve të temperaturës ose politikave të sigurisë. në nyje të shumta të rrjedhës dhe krahasoni rezultatet me metrika të qarta.

Lidhur me vendosjen, GenAIOps me rrjedhën e njoftimeve Ai gjeneron imazhe Docker që përfshijnë si rrjedhën e punës ashtu edhe seancën e procesit.Këto janë gati për t'u ekzekutuar në mjedise të tilla si Azure App Services, Kubernetes ose procese të menaxhuara. Nga kjo bazë, vendosjet A/B janë të aktivizuara për të krahasuar versionet e rrjedhës në mjedise të botës reale.

Një tjetër pikë e fortë është menaxhimi i marrëdhënieve midis grupeve të të dhënave dhe rrjedhave. Çdo rrjedhë vlerësimi mund të funksionojë me grupe të dhënash të shumëfishta standarde dhe testimi.Kjo lejon validimin e sjelljeve në skenarë të ndryshëm përpara se t'ua lëmë diçka në dorë përdoruesve fundorë.

Platforma gjithashtu regjistron automatikisht versione të reja të të dhënave dhe rrjedhave vetëm kur ka ndryshime aktuale, dhe Ai gjeneron raporte gjithëpërfshirëse në formate të tilla si CSV dhe HTML. për të mbështetur vendimet e bazuara në të dhëna, jo në intuitë.

Katër fazat e GenAIOps me rrjedhë njoftimesh

Qasja GenAIOps e ndan ciklin jetësor në katër faza të diferencuara qartë, të cilat ndihmojnë në shmangien e kaosit tipik të "provojmë gjëra me IA dhe shohim çfarë ndodh".

Faza e parë, inicializimi, përqendrohet në Përcaktoni saktësisht objektivin e biznesit dhe mblidhni shembuj përfaqësues të të dhënaveKëtu përshkruhet struktura bazë e rrjedhës së shpejtë dhe projektohet arkitektura, e cila më pas do të rafinohet.

Në fazën e eksperimentimit, rrjedha zbatohet në ato të dhëna të mostrës dhe Vlerësohen variante të ndryshme të kërkesave, modeleve dhe konfigurimeve.Procesi përsëritet pa pushim derisa të gjendet një kombinim i pranueshëm që përmbush standardet minimale të cilësisë dhe konsistencës.

Më pas vjen faza e vlerësimit dhe rafinimit, ku Sete të dhënash më të mëdha dhe më të larmishme përdoren për të kryer teste krahasuese rigoroze.Vetëm kur rrjedha tregon performancë të qëndrueshme në përputhje me standardet e përcaktuara, ajo konsiderohet e gatshme për hapin tjetër.

Së fundmi, në fazën e implementimit, rrjedha optimizohet për ta bërë atë efikase dhe të vendoset në prodhim. duke përfshirë opsionet e vendosjes A/B, monitorimin, mbledhjen e reagimeve të përdoruesve dhe ciklet e përmirësimit të vazhdueshëmAsgjë nuk është e përcaktuar: rrjedha vazhdon të rregullohet bazuar në atë që vërehet në përdorim real.

Kjo metodologji është e paketuar në një shabllon depozite GenAIOps, me kanale të parapërgatitura me kodin e parë, dhe Mjete ekzekutimi lokale dhe të bazuara në cloud për zhvillimin, vlerësimin dhe vendosjen e aplikacioneve të bazuara në LLM pa e shpikur rrotën nga e para në secilin projekt.

Integrimi me Azure DevOps: depo, kanale dhe autentifikim

Për ta sjellë GenAIOps nga teoria në një organizatë reale, integrimi i tij me Azure DevOps është thelbësor. Shablloni tipik fillon me një depo në Azure Repos me dy degë kryesore, kryesore dhe zhvillimore, të cilat pasqyrojnë mjedise dhe strategji të ndryshme të promovimit të kodit.

Depozita e mostrës është klonuar nga GitHub, e lidhur me Azure Repos, dhe Zakonisht punojmë duke krijuar degë karakteristikash nga zhvillimi.Ndryshimet dërgohen nëpërmjet kërkesave "pull requests", të cilat aktivizojnë automatikisht kanalet e validimit dhe eksperimentimit.

Që Azure DevOps të bashkëveprojë me Azure Machine Learning dhe shërbime të tjera, ai është i konfiguruar një entitet shërbimi në Azure si një identitet teknikKy identitet përdoret në një lidhje shërbimi Azure DevOps, kështu që tubacionet autentifikohen pa ekspozuar çelësat në tekst të thjeshtë.

Zakonisht, ky entitet ka leje Pronari në abonimin ML ose burimin e punës, në mënyrë që Tubacionet mund të sigurojnë pikat fundore, të regjistrojnë modele dhe të përditësojnë politikat në dyqanet kryesore.Nëse doni të forconi sigurinë, mund ta përshtatni rolin në Kontribues duke përshtatur hapat e YAML që merren me lejet.

Për më tepër, në Azure DevOps krijohet një grup variablash që Ai ruan të dhëna të ndjeshme siç janë emri i lidhjes së shërbimit ose identifikuesit e burimeve.Këto variabla ekspozohen si një mjedis ndaj tubacioneve, duke shmangur kodimin e fortë të informacionit kritik në kod.

Konfigurimi i depove lokale dhe të largëta ju lejon të Dega e zhvillimit është e mbrojtur me politikat e degës që kërkojnë që një tubacion kërkese tërheqjeje të ekzekutohet përpara se të lejohet bashkimi. Ky tubacion trajton validimet e ndërtimit dhe rrjedhat e eksperimentimit, duke parandaluar futjen e ndryshimeve të prishura.

Sapo kodi të hyjë në zhvillim, aktivizohet një tubacion zhvillimi që Përfshin fazat e plota të CI dhe CD: ekzekutimi i eksperimenteve dhe vlerësimeve, regjistrimi i rrjedhave në regjistrin e modelit Azure ML, vendosja e pikave fundore dhe testeve të tymit, dhe integrimi në pikat fundore të krijuara rishtazi.

I njëjti model replikohet në të gjithë një degë versioni ose lëshimi, të lidhur me mjediset e prodhimit. Atje, Tubacionet CI/CD për prodhim përsërisin ciklin e eksperimentimit, vlerësimit dhe vendosjespor mbi të dhënat e nivelit të infrastrukturës dhe prodhimit, me kontroll më të madh dhe rishikime shtesë manuale nëse është e nevojshme.

Një detaj kyç është "rishikimi i lakut njerëzor" i përfshirë në këto tubacione: Pas fazës CI, CD mbetet i kyçur derisa një person ta miratojë manualisht atë. Vazhdimi është nga ndërfaqja e Azure Pipelines. Nëse nuk miratohet brenda një kohe të caktuar (për shembull, 60 minuta), ekzekutimi refuzohet.

Implementimi lokal dhe lidhja me ofruesit e LLM-së

Jo gjithçka sillet rreth tubacioneve: GenAIOps gjithashtu mbështet ekzekutim lokal për eksperimentim të shpejtëMund ta klononi depon e shabllonit, të krijoni një skedar .env në direktorinë rrënjë dhe të përcaktoni lidhjet me Azure OpenAI ose pika të tjera fundore të përputhshme brenda tij.

Këto lidhje përfshijnë parametra të tillë si api_key, api_base, api_type dhe api_version, dhe Ato referohen me emër brenda rrjedhave (për shembull, një lidhje e quajtur "aoai" me një version specifik të API-t). Në këtë mënyrë, e njëjta rrjedhë mund të ekzekutohet lokalisht dhe në cloud pa ndryshime në kod.

Për të përdorur këtë modalitet, thjesht krijoni një mjedis virtual ose conda dhe instaloni varësitë e nevojshme (promptflow, promptflow-tools, promptflow-sdk, openai, jinja2, python-dotenv, etj.). Nga aty, mund të shkruani skripte testimi në një dosje lokale ekzekutimi dhe të kryeni eksperimente në rrjedhat e përcaktuara.

Ky dualitet cloud/on-local përputhet shumë mirë me një mentalitet të pjekur DevOps: Testohet në një shkallë të vogël në nivel lokal, validohet zyrtarisht në tubacione dhe më pas promovohet në mjedise të nivelit më të lartë me kontrolle dhe auditim.Çdo gjë është e versionuar në Git dhe e lidhur me Azure DevOps.

Mjete tipike në një ekosistem DevOps me AI dhe LLMOps

Përtej ofertës specifike të Azure, një ekosistem modern DevOps me AI dhe LLMOps zakonisht mbështetet në një sërë mjetesh që mbulojnë ChatOps, orkestrimin e modelit, monitorimin dhe vëzhgueshmërinë.

Në shtresën ChatOps, është e zakonshme të kombinohen Përdor robotë si HubotMicrosoft bashkëpunon me agjentë të bazuar në Power Virtual Agents, ose Discord së bashku me korniza si Botpress ose Rasa për të ndërtuar asistentë të personalizuar që lidhen me tubacione, sisteme monitorimi dhe shërbime të brendshme.

Në planin LLMOps/MLops, ato janë të shpeshta platforma si Kubeflow dhe MLflow për të menaxhuar rrjedhat e punës, të dhënat e modeleve dhe eksperimentet, si dhe mjete specifike si Peshat dhe Paragjykimet (W&B) për ndjekje të avancuar të metrikës, krahasime të ekzekutimeve ose vizualizime të thella.

Për ndërtimin e aplikacioneve në LLM, është e zakonshme të përdoret korniza si LangChain ose bibliotekat e tipit OpenLLMKëto zgjidhje lehtësojnë montimin e zinxhirëve të kërkesave, lidhësve me të dhënat e jashtme, mjeteve dhe agjentëve me shumë hapa. Njëkohësisht, po shfaqen zgjidhje për vëzhgueshmërinë specifike për LLM, duke mundësuar monitorimin e kërkesave, përgjigjeve, kostove dhe cilësisë.

Në integrimin me DevOps klasik, mjete si Jenkins ose GitLab CI mbeten të rëndësishme për pjesën CI/CD, Kubernetes dhe ArgoCD për vendosje të vazhdueshme në cloud-nativedhe grumbullime vëzhgueshmërie si Prometheus, Grafana dhe Loki për metrika, panele dhe regjistra.

Sfidat, kufizimet dhe miratimi progresiv

I gjithë ky zbatim i praktikave dhe mjeteve nuk vjen falas. Kompleksiteti i menaxhimit të kërkesave, versioneve të modelit dhe varianteve të rrjedhës është e konsiderueshme, veçanërisht kur disa ekipe punojnë në të njëjtën kohë —një skenar ku është e këshillueshme të zbatohet strategji si GitOps për të koordinuar ndryshimet dhe vendosjet.

Përveç kësaj, botët ChatOps dhe vetë LLM-të me kapacitetin për veprim Ato sjellin rreziqe të konsiderueshme sigurie nëse kanë leje të tepërta në mjediset e prodhimit ose nëse sipërfaqet e ekspozimit të të dhënave nuk kontrollohen siç duhet.

Shtohet kësaj edhe varësia nga modelet me burim të hapur me licenca të ndjeshme ose API komerciale të cilat mund të ndryshojnë kushtet, çmimet ose kufijtë. Dhe, për ta përkeqësuar situatën, vlerësimi i fuqishëm i LLM-ve në prodhim mbetet një fushë e hapur, me shumë pyetje ende pa përgjigje.

Prandaj, ka kuptim të adresohet miratimi i LLMOps dhe ChatOps brenda DevOps. në një mënyrë progresive dhe të kontrolluar, duke filluar duke automatizuar detyrat përsëritëse me robotë të thjeshtë (ristartime, pyetje regjistri, etiketim ndërtimi, etj.).

Më vonë, ato mund të prezantohen LLM për detyra mbështetëse, klasifikim incidentesh ose ndihmë për debuggingPër shembull, duke shpjeguar gabimet bazuar në regjistra ose duke propozuar masa zbutëse bazuar në dokumentacionin e brendshëm.

Pasi operacioni klasik i ML të jetë stabilizuar, është koha për të adresoni LLMOps me modele të specializuara gjuhësore për fusha të tilla si shërbimi ndaj klientit, DevSecOps ose QA, duke përfituar nga gjithçka që është mësuar në fazat e mëparshme.

Horizonti drejt të cilit tregojnë të gjitha këto praktika është një mjedis inxhinierik bisedor, parashikues dhe gjithnjë e më autonomku pjesa më e madhe e zhvillimit dhe funksionimit shprehet në gjuhë natyrore dhe IA ndihmon në marrjen e vendimeve proaktive në lidhje me vendosjet, shkallëzimin ose rikthimet prapa.

Me këtë enigmë në vend—DevOps, ChatOps, MLOps, GenAIOps dhe LLMOps—organizatat kanë një kornizë e fortë për ndërtimin dhe mbështetjen e sistemeve të bazuara në LLM që ofrojnë vërtet vlerëRuajtja e kontrollit mbi cilësinë, kostot, sigurinë dhe përputhshmërinë me biznesin, në vend që të mbeteni me prototipa të thjeshta ose teste të izoluara që prishen sapo arrijnë në prodhim.