DevOps зі штучним інтелектом та LLMOps: від конвеєра до моделі, яка говорить сама за себе

Інформатек Діджитал » Ресурси » DevOps зі штучним інтелектом та LLMOps: від конвеєра до моделі, яка говорить сама за себе

Поява генеративного штучного інтелекту та моделей великих мов програмування повністю змінила спосіб створення, розгортання та експлуатації програмного забезпечення. Мати хороші речі вже недостатньо. DevOps-конвеєри ані шляхом застосування класичних MLOpsКоли ви вводите LLM у рівняння, ви потрапляєте у сферу, де модель говорить, міркує, імпровізує та іноді поводиться непередбачувано.

У цьому новому сценарії, Командам необхідно поєднувати DevOps, ШІ та LLMOps для управління всім життєвим циклом застосунків на основі LLM.Від експериментів та оперативної розробки до розгортання, моніторингу, безпеки та оптимізації витрат, ця стаття зводить весь цей шум нанівець і крок за кроком розповідає, як вписати ChatOps, DevOps, MLOps, GenAIOps та LLMOps у сучасну операційну систему.

Від DevOps та MLOps до LLMOps: чому модель більше не статична

Роками пріоритетом інженерних команд було автоматизувати доставку програмного забезпечення та зменшити тертя між розвитком та інфраструктуроюТак народився DevOps: безперервна інтеграція, безперервне розгортання, інфраструктура як код, спостережуваність та культура співпраці, яка усунула нескінченні передачі обов'язків між відділами.

Коли дані стали частиною продукту, вони з'явилися MLOps як відповідь на потребу у відтворюваності та відстежуваності моделей машинного навчанняТакі практики, як керування версіями наборів даних, оркестрація навчальних конвеєрів, виявлення дрейфу та безперервна оцінка прогнозних моделей, були стандартизовані.

Проблема в тому LLM порушують багато припущень, неявно закладених у DevOps та MLOps.Вони не є статичними API чи простими функціями, що повертають детерміноване число: вони відповідають природною мовою, поєднують контекст, інструкції, інструменти та дані в режимі реального часу, і можуть створювати два різні виходи для одного й того ж вхідного сигналу.

Це означає, що Недостатньо просто змінити модель та її вагиТакож необхідно контролювати підказки, шаблони, політики семантичної безпеки, обмеження, підключені інструменти, введений контекст і навіть бізнес-правила, що обумовлюють поведінку системи.

Що таке LLMOps і що він насправді вирішує?

Ми можемо розглядати LLMOps як операційна структура, яка забезпечує безпечне, контрольоване та стале розгортання, обслуговування та масштабування застосунків на основі LLMЦе система, під якою співіснують практики DevOps, MLO та нові можливості, специфічні для генеративних моделей.

По суті, LLMOps менше зосереджений на «навчанні ідеальної моделі» та більше на управлінні її поведінкою у продакшені.Це включає в себе те, як проектуються та версіонуються потоки запитань, як LLM підключаються до внутрішніх джерел даних, як контролюються вартість токенів та затримка, а також як управляється семантичний ризик (галюцинації, витік інформації, упередження, токсичні реакції тощо).

Потреби, які задовольняє LLMOps, і які DevOps/MLOps самі по собі не покривають, включають такі різноманітні аспекти, як відстеження розмови, автоматична оцінка якості відповідей або A/B-порівняння варіантів поведінкиМи говоримо не лише про класичну точність, а й про послідовність, відповідність бізнесу та безпеку.

Крім того, Витрати більше не обмежуються навчанням та розміщенням моделіКожне запит, кожен розширений контекст і кожен одночасний виклик запускає споживання ресурсів графічним процесором або токеном у комерційних API. Без рівня LLMOps, який би зробив це споживання видимим і пов'язав його з обладнанням, послугами та варіантами використання, рахунок зростає непередбачувано.

ChatOps + LLMOps + DevOps: операції стають розмовними

Одна з найпотужніших тенденцій – інтеграція ChatOps та LLMOps в культуру DevOpsЗамість того, щоб обмежуватися інформаційними панелями, скриптами та конвеєрами, команди починають керувати значною частиною системи з чат-каналів, таких як Slack, Microsoft Teams або Discord.

ChatOps пропонує щоденні операції (розгортання, запити журналів, перезавантаження, зміни конфігурації) виконуються ботами в самому каналі зв'язку, прозоро для всієї команди. Кожна команда, дія та результат записуються в розмові.

Коли до цього підходу додається LLM, з'являється новий рівень інтелекту: Чат-боти, які розуміють природну мову, інтерпретують наміри та можуть виконувати складні команди або аналізувати ситуації без необхідності оператору запам'ятовувати кожен точний скрипт чи прапорець.

Типовими прикладами такої конвергенції є те, що Бот, що працює на базі LLM, читає метрики Prometheus та журнали Loki Коли хтось пише «обслуговування групи X повільне» та пропонує такі дії, як ескалація реплік, відкат або запуск певних тестів, все це пояснюється природною мовою.

На культурному та операційному рівні це перетворюється на Швидші рішення, менше ручного втручання в повторювані завдання та більш плавний досвід для команд DevOps, які переходять від постійного гасіння пожеж до роботи над стратегічними вдосконаленнями.

Ключові принципи життєвого циклу LLM у виробництві

Ведення серйозного магістра права (LLM) — це не одноразовий проект, це цикл, який повторюється, і в якому кожна зміна може змінити поведінку системиХоча кожна організація адаптує це до власних реалій, зазвичай існує шість основних етапів, які взаємопов'язані один з одним.

Перший - це фаза навчання або адаптації моделіЦе може варіюватися від використання базової моделі як такої до застосування тонкого налаштування, LoRa або інших методів налаштування з власними даними. Тут важливо не лише продуктивність, а й повний запис: набори даних, застосовані фільтри, гіперпараметри, версії токенаізаторів, протестовані архітектури тощо.

Якщо цей етап імпровізований та не задокументований, модель народжується без управлінняПісля цього буде майже неможливо пояснити, чому воно реагує саме так, або повторити певний результат, коли це буде потрібно під час аудиту.

Другий етап – це розгортання, де модель залишає лабораторію та потрапляє у виробництво. У LLMOps це не просто «поміщення її в контейнер»: Ми маємо вирішити яке обладнання використовуватиЯк керувати пам'яттю для довготривалих контекстів, яку топологію кластера застосовувати та як масштабувати на основі трафіку без стрімкого зростання затримки або недоступних витрат.

Ось тут і починається справа безперервний моніторинг, орієнтований на поведінкуНедостатньо дивитися на процесор та оперативну пам'ять; необхідно контролювати семантичну якість відповідей, стабільність стилю, рівень помилок, еволюцію вартості одного токена, появу небезпечних або незв'язних відповідей та зміни часу відгуку за різних моделей використання.

На пізніших етапах виконуються завдання оптимізації та точного налаштування: торкатися підказок, коригувати RAG, тестувати варіанти моделі, квантувати, проводити A/B-тестування, змінювати політики семантичної безпеки або вдосконалювати бізнес-правилаЦе майже кустарний процес, де фахівці з даних, інженерії та бізнесу разом вирішують, яким пріоритетам надати пріоритет.

Зрештою, все це підпадає під рівні безпеки та управління (контроль доступу, аудит, запобігання витокам, обмеження використання, дотримання нормативних вимог) та в логіці постійного оновлення, де модель та її екосистема адаптуються до змін даних, правил та внутрішніх потреб.

GenAIOps та підхід до потоку сповіщень в Azure

У всесвіті LLMOps існують дуже конкретні пропозиції щодо структурування цього життєвого циклу. Однією з найсучасніших у корпоративному середовищі є GenAIOps з оперативним виконанням завдань машинного навчання Azure, інтегрованого з Azure DevOps, який пропонує дуже систематичний підхід до створення застосунків на основі LLM.

Потік підказок — це не просто редактор підказок; це повноцінна платформа для проектування, тестування, керування версіями та розгортання потоків взаємодії LLM, від простих випадків (одна підказка) до складних оркестрацій з кількома вузлами, зовнішніми інструментами, елементами керування та автоматичними оцінками.

Критичною особливістю є централізоване сховище потоківяка діє як корпоративна бібліотека. Замість того, щоб кожна команда мала свої підказки в окремих документах або власних репозиторіях, вони об'єднані в єдине кероване репозиторій із чіткими гілками, редакціями та історією.

Крім того, платформа додає можливості експериментування з варіантами та гіперпараметрами: Можна протестувати різні комбінації підказок, моделей, налаштувань температури або політик безпеки у кількох вузлах потоку та порівняти результати з чіткими метриками.

Щодо розгортання, GenAIOps з потоком сповіщень Він генерує образи Docker, які інкапсулюють як робочий процес, так і сеанс процесу.Вони готові до роботи в таких середовищах, як Azure App Services, Kubernetes або керовані процеси. Завдяки цьому A/B-розгортання дозволяють порівнювати версії потоків у реальних середовищах.

Ще однією сильною стороною є управління зв'язками між наборами даних та потоками. Кожен процес оцінювання може працювати з кількома стандартними та тестовими наборами данихЦе дозволяє перевірити поведінку в різних сценаріях, перш ніж передати щось кінцевим користувачам.

Платформа також автоматично реєструє нові версії наборів даних та потоків лише тоді, коли є фактичні зміни, та Він генерує вичерпні звіти у форматах, таких як CSV та HTML. підтримувати рішення на основі даних, а не інтуїції.

Чотири фази GenAIOps з потоком сповіщень

Підхід GenAIOps розбиває життєвий цикл на чотири чітко розмежовані етапи, що допомагає уникнути типового хаосу «ми пробуємо щось зі штучним інтелектом і дивимося, що вийде».

Перший етап, ініціалізація, зосереджений на Чітко визначте бізнес-ціль та зберіть репрезентативні приклади данихТут окреслюється базова структура потоку підказок та проєктується архітектура, яка потім буде вдосконалена.

На етапі експерименту потік застосовується до цих вибіркових даних і Оцінюються різні варіанти підказок, моделей та конфігурацій.Процес невпинно повторюється, доки не буде знайдено прийнятну комбінацію, яка відповідає мінімальним стандартам якості та узгодженості.

Далі настає етап оцінювання та уточнення, де Для проведення ретельних порівняльних тестів використовуються більші та різноманітніші набори данихТільки тоді, коли потік демонструє стабільну продуктивність, що відповідає визначеним стандартам, він вважається готовим до наступного кроку.

Зрештою, на етапі впровадження, потік оптимізується для підвищення його ефективності та розгортання у виробництві. включаючи варіанти розгортання A/B-аналізу, моніторинг, збір відгуків користувачів та цикли постійного вдосконаленняНіщо не є остаточним: потік продовжує регулюватися на основі того, що спостерігається в реальних умовах використання.

Ця методологія упакована в шаблон репозиторію GenAIOps з попередньо створеними конвеєрами, що передбачають написання коду, та Локальні та хмарні інструменти виконання для розробки, оцінки та розгортання додатків на основі LLM без винаходження велосипеда в кожному проєкті.

Інтеграція з Azure DevOps: репозиторії, конвеєри та автентифікація

Щоб перенести GenAIOps з теорії в реальну організацію, ключовим є його інтеграція з Azure DevOps. Типовий шаблон починається з репозиторій в Azure Repos з двома основними гілками: main та development, які відображають різні середовища та стратегії просування коду.

Зразок репозиторію клоновано з GitHub, пов'язано з Azure Repos та Зазвичай ми працюємо, створюючи гілки функцій з розробки.Зміни надсилаються через запити на внесення змін (pull requests), які автоматично запускають пайплайни перевірки та експериментування.

Для того, щоб Azure DevOps міг взаємодіяти з машинним навчанням Azure та іншими службами, його налаштовують сервісна сутність в Azure як технічна ідентифікаціяЦя ідентифікація використовується в підключенні служби Azure DevOps, тому конвеєри автентифіковані без розкриття ключів у звичайному тексті.

Зазвичай ця сутність має дозволи власника на підписку ML або робочий ресурс, щоб Конвеєри можуть надавати кінцеві точки, реєструвати моделі та оновлювати політики в ключових сховищах.Якщо ви хочете посилити безпеку, ви можете налаштувати роль на «Учасник», адаптувавши кроки YAML, які обробляють дозволи.

Крім того, в Azure DevOps створюється група змінних, які Він зберігає конфіденційні дані, такі як назва підключення служби або ідентифікатори ресурсів.Ці змінні надаються як середовище для конвеєрів, що дозволяє уникнути жорсткого кодування критичної інформації в коді.

Налаштування локальних та віддалених репозиторіїв дозволяє вам Гілка розробки захищена політиками гілок які вимагають виконання конвеєра запитів на злиття (pull request) перед дозволом на злиття. Цей конвеєр обробляє перевірки збірки та потоки експериментів, запобігаючи внесенню пошкоджених змін.

Після того, як код починає розробку, запускається конвеєр розробки, який Це включає повні фази КІ та КД: проведення експериментів та оцінок, запис потоків у реєстрі моделі Azure ML, розгортання кінцевих точок та тестів на дим, а також інтеграція на щойно створених кінцевих точках.

Той самий шаблон реплікується в гілці версії або випуску, підключеній до виробничих середовищ. Там, Конвеєри CI/CD для продакшену повторюють цикл експериментування, оцінювання та розгортання.але на основі даних інфраструктури та виробничого рівня, з посиленим контролем та додатковими ручними перевірками, якщо це необхідно.

Ключовою деталлю є «огляд людського циклу», включений до цих конвеєрів: Після фази CI компакт-диск залишається заблокованим, доки людина вручну не схвалить його. Продовження здійснюється з інтерфейсу Azure Pipelines. Якщо його не схвалено протягом певного часу (наприклад, 60 хвилин), виконання відхиляється.

Локальне впровадження та зв'язок з постачальниками LLM

Не все обертається навколо конвеєрів: GenAIOps також підтримує локальне виконання для швидкого експериментуванняВи можете клонувати репозиторій шаблонів, створити файл .env у кореневому каталозі та визначити підключення до Azure OpenAI або інших сумісних кінцевих точок у ньому.

Ці з’єднання включають такі параметри, як api_key, api_base, api_type та api_version, а також На них посилаються за іменем у потоках (наприклад, з’єднання під назвою «aoai» з певною версією API). Таким чином, той самий потік можна виконувати локально та в хмарі без змін коду.

Щоб скористатися цим режимом, просто створити віртуальне середовище або конду та встановити необхідні залежності (promptflow, promptflow-tools, promptflow-sdk, openai, jinja2, python-dotenv тощо). Звідти ви можете писати тестові скрипти в локальній папці виконання та запускати експерименти з визначеними потоками.

Ця дуальність хмарного/локального середовища чудово поєднується зі зрілим DevOps-менталітетом: Його тестують локально в невеликому масштабі, формально перевіряють у конвеєрах, а потім переносять у середовища вищого рівня з використанням засобів контролю та аудиту.Все версіонно в Git та підключено до Azure DevOps.

Типові інструменти в екосистемі DevOps зі штучним інтелектом та LLMOps

Окрім специфічної пропозиції Azure, сучасна екосистема DevOps зі штучним інтелектом та LLMOps зазвичай спирається на набір інструментів, що охоплюють ChatOps, оркестрацію моделей, моніторинг та спостережуваність.

У шарі ChatOps поширеною є комбінування Slack з ботами, такими як HubotMicrosoft Teams працює з агентами на базі Power Virtual Agents або Discord разом із такими фреймворками, як Botpress або Rasa, для створення власних помічників, які підключаються до конвеєрів, систем моніторингу та внутрішніх служб.

У площині LLMOps/MLOps вони часто зустрічаються платформи, такі як Kubeflow та MLflow для керування конвеєрами, записами моделей та експериментами, а також спеціальні інструменти, такі як Ваги та зміщення (W&B) для розширеного відстеження метрик, порівняння прогонів або поглибленої візуалізації.

Для створення застосунків на LLM зазвичай використовується фреймворки, такі як бібліотеки типу LangChain або OpenLLMЦі рішення сприяють складанню ланцюжків запитань, конекторів до зовнішніх даних, інструментів та багатоетапних агентів. Одночасно з'являються рішення для спостережуваності, специфічної для LLM, що дозволяють контролювати запити, відповіді, витрати та якість.

В інтеграції з класичним DevOps, такі інструменти, як Jenkins або GitLab CI, залишаються актуальними для частини CI/CD, Kubernetes та ArgoCD для безперервного розгортання в хмаріта стеки спостережуваності, такі як Prometheus, Grafana та Loki, для метрик, інформаційних панелей та журналів.

Проблеми, обмеження та поступове впровадження

Усе це впровадження практик та інструментів не дається безкоштовно. Складність керування підказками, версіями моделей та варіантами потоків є значним, особливо коли кілька команд працюють одночасно — сценарій, коли доцільно застосовувати стратегії, такі як GitOps координувати зміни та розгортання.

Крім того, боти ChatOps та самі LLM-магістри мають можливість діяти Вони створюють значні ризики для безпеки якщо вони мають надмірні дозволи у виробничому середовищі або якщо поверхні розкриття даних не контролюються належним чином.

До цього додається ще й залежність від моделей з відкритим кодом з конфіденційними ліцензіями або комерційними API що може змінити умови, ціни чи обмеження. І, що ще гірше, надійна оцінка LLM у виробництві залишається відкритою областю, де багато питань досі не вирішені.

Тому має сенс розглянути питання впровадження LLMOps та ChatOps в рамках DevOps. прогресивним та контрольованим чином, починаючи з автоматизації повторюваних завдань за допомогою простих ботів (перезавантаження, запити журналів, тегування збірок тощо).

Пізніше їх можна ввести LLM для завдань підтримки, класифікації інцидентів або допомоги з налагодженнямНаприклад, пояснюючи помилки на основі журналів або пропонуючи способи їх усунення на основі внутрішньої документації.

Як тільки класична операція машинного навчання стабілізується, настав час звертатися до LLMOps за допомогою спеціалізованих мовних моделей для таких областей, як обслуговування клієнтів, DevSecOps або QA, використовуючи все, що було вивчено на попередніх етапах.

Горизонт, до якого вказують усі ці практики, є розмовне, прогнозне та дедалі автономніше інженерне середовищеде значна частина розробки та експлуатації виражається природною мовою, а штучний інтелект допомагає приймати проактивні рішення щодо розгортання, масштабування або відкату.

З огляду на цю головоломку — DevOps, ChatOps, MLOps, GenAIOps та LLMOps — організації мають надійна основа для побудови та підтримки систем на основі LLM, які дійсно приносять користьПідтримка контролю над якістю, витратами, безпекою та відповідністю бізнесу, замість того, щоб залишатися з простими прототипами або ізольованими тестами, які руйнуються, щойно потрапляють у виробництво.