DevOps са AI и LLMOps: од цевовода до модела који говори

Информатек Дигитал » Средства » DevOps са AI и LLMOps: од цевовода до модела који говори

Појава генеративне вештачке интелигенције и великих језичких модела потпуно је променила начин на који се софтвер гради, распоређује и користи. Имати добре ствари више није довољно. DevOps цевоводи нити применом класичних MLOps-оваКада уведете LLM у једначину, улазите у царство где модел говори, резонује, импровизује и понекад се понаша на непредвидиве начине.

У овом новом сценарију, Тимови морају да комбинују DevOps, AI и LLMOps како би управљали целим животним циклусом апликација заснованих на LLM-у.Од експериментисања и брзог инжењеринга до имплементације, праћења, безбедности и оптимизације трошкова, овај чланак спушта сву ту буку на земљу и води вас кроз, корак по корак, како да уклопите ChatOps, DevOps, MLOps, GenAIOps и LLMOps у модерно пословање.

Од DevOps-а и MLOps-а до LLMOps-а: зашто модел више није статичан

Годинама је приоритет инжењерских тимова био аутоматизовати испоруку софтвера и смањити трење између развоја и инфраструктуреТако је рођен DevOps: континуирана интеграција, континуирано распоређивање, инфраструктура као код, видљивост и култура сарадње која је елиминисала бескрајне предаје задатака између одељења.

Када су подаци постали део производа, појавило се MLOps као одговор на потребу за репродуктивношћу и праћењем модела машинског учењаПраксе као што су верзирање скупова података, оркестрација цевовода за обуку, детекција померања и континуирана евалуација предиктивних модела биле су стандардизоване.

Проблем је у томе LLM-ови крше многе претпоставке имплицитне у DevOps-овима и MLO-овимаОни нису статички API-ји или једноставне функције које враћају детерминистички број: они одговарају на природном језику, комбинују контекст, инструкције, алате и податке у реалном времену и могу произвести два различита излаза за исти улаз.

То подразумева да Није довољно само променити модел и његове тежинеТакође је неопходно контролисати упите, шаблоне, политике семантичке безбедности, ограничења, повезане алате, убризгани контекст, па чак и пословна правила која условљавају понашање система.

Шта је LLMOps и шта заправо решава?

Можемо видети LLMOps као оперативни оквир који омогућава безбедно, контролисано и одрживо распоређивање, одржавање и скалирање апликација заснованих на LLM-уТо је кишобран под којим коегзистирају DevOps праксе, MLOps и нове могућности специфичне за генеративне моделе.

У суштини, LLMOps се мање фокусира на „обуку савршеног модела“ а више на управљање његовим понашањем у продукцији.То укључује како су токови промптова дизајнирани и верзионисани, како су ЛЛМ-ови повезани са интерним изворима података, како се прате трошкови токена и латенција и како се управља семантичким ризицима (халуцинације, цурење информација, пристрасности, токсични одговори итд.).

Потребе које LLMOps решава, а које DevOps/MLOps сами по себи не покривају, укључују аспекти различити као што су праћење разговора, аутоматска процена квалитета одговора или А/Б поређење варијанти понашањаНе говоримо само о класичној тачности, већ и о доследности, усклађености са пословањем и безбедности.

Поред тога, Трошкови више нису ограничени на обуку и хостовање моделаСваки промпт, сваки проширени контекст и сваки истовремени позив покреће потрошњу GPU-а или токена у комерцијалним API-јима. Без LLMOps слоја који би ову потрошњу учинио видљивом и повезао је са опремом, услугама и случајевима употребе, рачун расте непредвидиво.

ChatOps + LLMOps + DevOps: операције постају разговорне

Један од најмоћнијих трендова је интеграција ChatOps-а и LLMOps-а унутар DevOps културеУместо да буду ограничени на контролне табле, скрипте и цевоводе, тимови почињу да управљају великим делом система из канала за ћаскање као што су Slack, Microsoft Teams или Discord.

ChatOps предлаже да се свакодневне операције (имплементације, упити у логове, поновна покретања, промене конфигурације) извршавају ботови унутар самог комуникационог канала, транспарентно целом тиму. Свака команда, акција и резултат се бележе у разговору.

Када се том приступу дода мастер студије права (LLM), појављује се нови слој интелигенције: Четботови који разумеју природни језик, тумаче намере и могу да извршавају сложене команде или анализирају ситуације без потребе да оператер памти сваку тачну скрипту или заставицу.

Типични примери ове конвергенције укључују то Бот, покретан LLM-ом, чита Прометејеве метрике и Локијеве логове Када неко напише „сервис групе X је спор“ и предложи акције као што су ескалација реплика, враћање на претходну верзију или покретање одређених тестова, све објашњено природним језиком.

На културном и оперативном нивоу, ово се преводи у Брже одлуке, мање ручних интервенција у понављајућим задацима и глађе искуство за DevOps тимове, који прелазе са сталног гашења пожара на рад на стратешким побољшањима.

Кључни принципи животног циклуса LLM-а у продукцији

Вођење озбиљног мастер студија права није једнократни пројекат, већ циклус који се понавља и у којем свака промена може променити понашање системаИако свака организација прилагођава то својој стварности, обично постоји шест главних фаза које се међусобно надовезују.

Прва је фаза обуке или адаптације моделаОво може да варира од коришћења основног модела какав јесте до примене финог подешавања, LoRa или других техника подешавања са вашим сопственим подацима. Овде је важно не само да се перформансе, већ да се остави комплетан запис: скупови података, примењени филтери, хиперпараметри, верзије токенизатора, тестиране архитектуре итд.

Ако је ова фаза импровизована и није документована, модел се рађа без управљањаНакон тога, биће готово немогуће објаснити зашто реагује онако како реагује или поновити одређени резултат када је то потребно у ревизији.

Друга фаза је распоређивање, где модел напушта лабораторију и улази у производњу. У LLMOps-у, ово није само о „стављању у контејнер“: Морамо да одлучимо који хардвер користитиКако управљати меморијом за дуготрајне контексте, коју топологију кластера применити и како скалирати на основу саобраћаја без вртоглавог повећања латенције или недоступних трошкова.

Ту ствари долазе до изражаја континуирано праћење усмерено на понашањеНије довољно гледати CPU и RAM; неопходно је пратити семантички квалитет одговора, стабилност стила, стопу грешака, еволуцију цене по токену, појаву опасних или некохерентних одговора и промене у временима одзива под различитим обрасцима коришћења.

У каснијим фазама се спроводе задаци оптимизације и финог подешавања: додирните упите, подесите RAG, тестирајте варијанте модела, квантизујте, вршите A/B тестирање, мењајте политике семантичке безбедности или усавршавајте пословна правилаТо је готово занатски процес, где подаци, инжењеринг и пословање заједно одлучују чему да дају приоритет.

Коначно, све ово спада у слојеви безбедности и управљања (контрола приступа, ревизија, спречавање цурења, ограничења коришћења, усклађеност са прописима) и у логици континуираног ажурирања, где се модел и његов екосистем прилагођавају променама података, прописа и интерних потреба.

GenAIOps и приступ току обавештења у Azure-у

Унутар LLMOps универзума, постоје веома специфични предлози за структурирање овог животног циклуса. Један од најнапреднијих у корпоративном окружењу је GenAIOps са брзим током рада на Azure машинском учењу интегрисаном са Azure DevOps, који предлаже веома систематичан приступ изградњи апликација заснованих на LLM-у.

Ток промпта није само уређивач промпта; то је комплетна платформа за дизајнирање, тестирање, верзионисање и имплементацију LLM интеракцијских токова, од једноставних случајева (један упит) до сложених оркестрација са више чворова, спољних алата, контрола и аутоматских евалуација.

Критична карактеристика је централизовано складиште токовакоја делује као корпоративна библиотека. Уместо да сваки тим има своје задатке у одвојеним документима или сопственим спремиштима, они су обједињени у једно управљано спремиште, са јасним гранама, ревизијама и историјама.

Поред тога, платформа додаје могућности експериментисања са варијантама и хиперпараметрима: Могуће је тестирати различите комбинације упита, модела, подешавања температуре или безбедносних политика у више чворова тока и упоредите резултате са јасним метрикама.

Што се тиче распоређивања, GenAIOps са током обавештавања Генерише Докер слике које обухватају и ток рада и сесију процеса.Ови су спремни за покретање у окружењима као што су Azure App Services, Kubernetes или управљани процеси. На основу овога, A/B имплементације су омогућене за упоређивање верзија тока у реалним окружењима.

Још једна предност је управљање односима између скупова података и токова. Сваки ток евалуације може да ради са више стандардних и тестних скупова податакаОво омогућава валидацију понашања у различитим сценаријима пре него што се нешто стави у руке крајњих корисника.

Платформа такође аутоматски региструје нове верзије скупова података и токова само када дође до стварних промена, и Генерише свеобухватне извештаје у форматима као што су CSV и HTML. да подржи одлуке засноване на подацима, а не на интуицији.

Четири фазе GenAIOps-а са током обавештавања

GenAIOps приступ разлаже животни циклус на четири јасно разграничене фазе, што помаже да се избегне типичан хаос „испробавамо ствари са вештачком интелигенцијом и видимо шта ће се десити“.

Прва фаза, иницијализација, фокусира се на Прецизно дефинишите пословни циљ и прикупите репрезентативне примере податакаОвде је описана основна структура тока промпта и дизајнирана је архитектура, која ће затим бити усавршена.

У фази експериментисања, ток се примењује на те узорке података и Процењују се различите варијанте упита, модела и конфигурација.Процес се непрестано понавља док се не пронађе прихватљива комбинација која задовољава минималне стандарде квалитета и конзистентности.

Затим долази фаза евалуације и усавршавања, где Већи и разноврснији скупови података користе се за спровођење ригорозних упоредних тестоваТек када ток показује конзистентне перформансе усклађене са дефинисаним стандардима, сматра се спремним за следећи корак.

Коначно, у фази имплементације, ток се оптимизује како би био ефикасан и примењен у производњи. укључујући опције A/B примене, праћење, прикупљање повратних информација корисника и циклусе континуираног побољшањаНишта није уклесано у камену: проток се наставља подешавати на основу онога што се примећује у стварној употреби.

Ова методологија је упакована у шаблон репозиторијума GenAIOps, са унапред изграђеним цевоводима који су прво усмерени на код, и Локални и cloud-базирани алати за извршавање за развој, процену и имплементацију LLM-базираних апликација без поновног измишљања топле воде у сваком пројекту.

Интеграција са Azure DevOps: репозиторијуми, цевоводи и аутентификација

Да би се GenAIOps превео из теорије у стварну организацију, кључна је његова интеграција са Azure DevOps-ом. Типичан шаблон почиње са репозиторијум у Azure Repos-у са две главне гране, главном и развојном, који одражавају различита окружења и стратегије промоције кода.

Пример репозиторијума је клониран са GitHub-а, повезан са Azure репозиторијумима и Обично радимо тако што креирамо гране функција из развоја.Промене се шаљу путем захтева за повлачење (pull requests), који аутоматски покрећу процесе валидације и експериментисања.

Да би Azure DevOps могао да комуницира са Azure Machine Learning и другим услугама, конфигурисан је сервисни ентитет у Azure-у као технички идентитетОвај идентитет се користи у вези са услугом Azure DevOps, тако да се цевоводи аутентификују без откривања кључева у обичном тексту.

Типично, овај ентитет има дозволе власника за ML претплату или радни ресурс, тако да Цевоводи могу да обезбеде крајње тачке, региструју моделе и ажурирају политике у кључним складиштимаАко желите да ојачате безбедност, можете прилагодити улогу на Сарадник прилагођавањем YAML корака који обрађују дозволе.

Поред тога, у Azure DevOps-у се креира група променљивих које Чува осетљиве податке као што су име везе са услугом или идентификатори ресурса.Ове променљиве су изложене као окружење цевоводима, избегавајући чврсто кодирање критичних информација у коду.

Конфигурисање локалних и удаљених спремишта вам омогућава да Развојна грана је заштићена политикама грана који захтевају извршавање цевовода захтева за повлачење пре него што се дозволи спајање. Овај цевовод обрађује валидације изградње и токове експериментисања, спречавајући увођење неисправних промена.

Када код уђе у фазу развоја, покреће се развојни цевовод који Укључује комплетне фазе CI и CD: покретање експеримената и евалуација, снимање токова у регистру модела Azure ML, имплементација крајњих тачака и димних тестова и интеграција на новокреираним крајњим тачкама.

Исти образац се реплицира кроз грану верзије или издања, повезану са производним окружењима. Тамо, CI/CD цевоводи за производњу понављају циклус експериментисања, евалуације и имплементацијеали на подацима на нивоу инфраструктуре и производње, уз већу контролу и додатне ручне прегледе ако је потребно.

Кључни детаљ је „преглед људске петље“ укључен у ове цевоводе: Након CI фазе, CD остаје закључан док га особа ручно не одобри. Наставак је из интерфејса Azure Pipelines. Ако се не одобри у одређеном року (на пример, 60 минута), извршење се одбија.

Локална имплементација и повезивање са провајдерима LLM-а

Не врти се све око цевовода: GenAIOps такође подржава локално извршење за брзо експериментисањеМожете клонирати спремиште шаблона, креирати .env датотеку у коренском директоријуму и дефинисати везе са Azure OpenAI или другим компатибилним крајњим тачкама унутар њега.

Ове везе укључују параметре као што су api_key, api_base, api_type и api_version, и На њих се позива по имену унутар токова (на пример, веза под називом „aoai“ са одређеном верзијом API-ја). На овај начин, исти ток се може извршити локално и у облаку без промена кода.

Да бисте користили овај режим, једноставно креирајте виртуелно окружење или конду и инсталирајте потребне зависности (promptflow, promptflow-tools, promptflow-sdk, openai, jinja2, python-dotenv, итд.). Одатле можете писати тест скрипте у локалној фасцикли за извршавање и покретати експерименте на дефинисаним токовима.

Ова дуалност облака/локалног пословања се веома добро уклапа са зрелим DevOps начином размишљања: Тестира се локално у малом обиму, формално валидира у процесима развоја, а затим се промовише у окружења вишег нивоа уз контроле и ревизију.Све је верзионисано у Гиту и повезано са Azure DevOps-ом.

Типични алати у DevOps екосистему са AI и LLMOps

Поред специфичне понуде коју нуди Azure, модерни DevOps екосистем са AI и LLMOps-ом се обично ослања на скуп алата који покривају ChatOps, оркестрацију модела, праћење и видљивост.

У ChatOps слоју је уобичајено комбиновање Слак са ботовима попут ХуботаMicrosoft Teams сарађује са агентима заснованим на Power Virtual Agents-има или Discord-у, заједно са оквирима као што су Botpress или Rasa, како би направио прилагођене асистенте који се повезују са цевоводима, системима за праћење и интерним услугама.

У LLMOps/MLOps равни, они су чести платформе попут Kubeflow и MLflow за управљање цевоводима, записима модела и експериментима, као и специфичним алатима као што су тежине и пристрасности (W&B) за напредно праћење метрика, поређења извршавања или детаљне визуелизације.

За изградњу апликација на LLM-у, уобичајено је користити фрејмворци попут библиотека типа LangChain или OpenLLMОва решења олакшавају састављање ланаца упита, конектора са спољним подацима, алата и вишестепених агената. Истовремено, појављују се решења за LLM-специфичну видљивост, омогућавајући праћење упита, одговора, трошкова и квалитета.

У интеграцији са класичним DevOps-ом, алати попут Jenkins-а или GitLab CI-ја остају релевантни за CI/CD део, Кубернетес и АргоЦД за континуирано распоређивање у облакуи стекове за посматрање као што су Prometheus, Grafana и Loki за метрике, контролне табле и логове.

Изазови, ограничења и постепено усвајање

Сва ова примена пракси и алата не долази бесплатно. Сложеност управљања упитима, верзијама модела и варијантама тока је значајно, посебно када више тимова ради истовремено — сценарио у којем је препоручљиво применити стратегије попут GitOps-а да координира промене и распоређивања.

Поред тога, ChatOps ботови и сами LLM-ови са капацитетом за акцију Они представљају значајне безбедносне ризике ако имају прекомерне дозволе у ​​производним окружењима или ако површине изложености података нису правилно контролисане.

Овоме се додаје и зависност од модела отвореног кода са осетљивим лиценцама или комерцијалним API-јима што може променити услове, цене или ограничења. И, да ствар буде гора, робусна евалуација LLM-ова у производњи остаје отворено подручје, са многим питањима која су још увек без одговора.

Стога је логично обратити пажњу на усвајање LLMOps-ова и ChatOps-ова унутар DevOps-а. на прогресиван и контролисан начин, почевши од аутоматизације понављајућих задатака помоћу једноставних ботова (поновна покретања, упити у логове, означавање изградње итд.).

Касније, могу бити уведени LLM за задатке подршке, класификацију инцидената или помоћ при отклањању грешакаНа пример, објашњавањем грешака на основу логова или предлагањем решења за ублажавање на основу интерне документације.

Када се класично машинско учење стабилизује, време је да адресирати LLMOps помоћу специјализованих језичких модела за домене као што су корисничка служба, DevSecOps или QA, користећи све научено у претходним фазама.

Хоризонт ка коме све ове праксе указују је разговорно, предиктивно и све аутономније инжењерско окружењегде се велики део развоја и рада изражава природним језиком, а вештачка интелигенција помаже у доношењу проактивних одлука о имплементацији, скалирању или враћању на претходна стања.

Са овом слагалицом на месту – DevOps, ChatOps, MLOps, GenAIOps и LLMOps – организације имају солидан оквир за изградњу и одржавање система заснованих на мастер студијама учења (LLM) који заиста пружају вредностОдржавање контроле над квалитетом, трошковима, безбедношћу и усклађеношћу са пословањем, уместо да се остане на једноставним прототиповима или изолованим тестовима који се распадају чим стигну у производњу.