Las plataformas de operacionalización de modelos de lenguaje grande (LLMOps) permiten a los usuarios gestionar, monitorear y optimizar modelos de lenguaje grande (LLM) a medida que se integran en aplicaciones empresariales.
Estas herramientas facilitan no solo el despliegue de LLMs, sino también su mantenimiento continuo, ajuste fino e iteración. Con el software LLMOps, las empresas pueden desplegar y operacionalizar LLMs construidos por científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático (ML) y desarrolladores para apoyar una amplia variedad de casos de uso, desde chatbots de soporte al cliente hasta generación de contenido.
Las plataformas LLMOps automatizan el despliegue, monitorean la salud del modelo, el rendimiento y la precisión, y se adaptan a los cambios de datos o necesidades empresariales. Algunas de estas plataformas también apoyan flujos de trabajo colaborativos para agilizar el desarrollo y mantenimiento de modelos en equipo, permitiendo a las empresas escalar el uso de LLMs de manera efectiva y lograr un impacto empresarial medible.
Además, las herramientas LLMOps a menudo proporcionan características de seguridad, aprovisionamiento y gobernanza, asegurando que solo los usuarios autorizados puedan realizar cambios de versión, ajustar configuraciones de despliegue o acceder a datos sensibles del modelo.
Estas plataformas pueden diferir según las partes del ciclo de vida del LLM en las que se centran, como la optimización de prompts, el entrenamiento personalizado, la evaluación del modelo, el despliegue del modelo y el monitoreo continuo. Algunas herramientas también enfatizan aspectos clave como la explicabilidad del modelo, la adherencia a la conformidad y el seguimiento del rendimiento.
La mayoría de las soluciones LLMOps son independientes del modelo y soportan múltiples marcos, lenguajes y plataformas para asegurar una integración fluida en los flujos de trabajo empresariales existentes. Mientras que algunas plataformas pueden ofrecer optimizaciones específicas para LLMs o marcos particulares, otras proporcionan un soporte más amplio para uso general.
Estas herramientas también pueden incluir capacidades para aumentar los datos de entrenamiento, gestionar la deriva del modelo y apoyar la inferencia en tiempo real para salidas eficientes de LLM.
Algunas plataformas LLMOps ofrecen gestión centralizada de modelos, permitiendo a las empresas gobernar todos sus LLMs desde una única interfaz. Aunque similares a las plataformas generales de MLOps, las herramientas LLMOps están especializadas para abordar las necesidades operativas únicas de los LLMs, centrándose en la optimización del rendimiento, la seguridad y las salvaguardas específicas del modelo en una variedad de aplicaciones basadas en lenguaje.
Para calificar para la inclusión en la categoría de Operacionalización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMOps), un producto debe:
Ofrecer una plataforma para monitorear, gestionar y optimizar LLMs
Habilitar la integración de LLMs en aplicaciones empresariales a lo largo de una organización
Rastrear la salud, el rendimiento y la precisión de los LLMs desplegados
Proporcionar una herramienta de gestión integral para supervisar todos los LLMs desplegados en una empresa
Ofrecer capacidades para seguridad, control de acceso y conformidad específicas para el uso de LLM
