Les plateformes d'opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps) permettent aux utilisateurs de gérer, surveiller et optimiser les grands modèles de langage (LLM) lorsqu'ils sont intégrés dans des applications commerciales.
Ces outils facilitent non seulement le déploiement des LLM, mais aussi leur maintenance continue, leur ajustement et leur itération. Avec le logiciel LLMOps, les entreprises peuvent déployer et opérationnaliser les LLM construits par des data scientists, des ingénieurs en apprentissage automatique (ML) et des développeurs pour soutenir une grande variété de cas d'utilisation, allant des chatbots de support client à la génération de contenu.
Les plateformes LLMOps automatisent le déploiement, surveillent la santé, la performance et la précision des modèles, et s'adaptent aux données ou aux besoins commerciaux changeants. Certaines de ces plateformes prennent également en charge des flux de travail collaboratifs pour rationaliser le développement et la maintenance des modèles en équipe, permettant aux entreprises de faire évoluer l'utilisation des LLM de manière efficace et d'obtenir un impact commercial mesurable.
De plus, les outils LLMOps offrent souvent des fonctionnalités de sécurité, de provisionnement et de gouvernance, garantissant que seuls les utilisateurs autorisés peuvent apporter des modifications de version, ajuster les paramètres de déploiement ou accéder aux données sensibles des modèles.
Ces plateformes peuvent différer en fonction des parties du cycle de vie des LLM sur lesquelles elles se concentrent, telles que l'optimisation des invites, la formation personnalisée, l'évaluation des modèles, le déploiement des modèles et la surveillance continue. Certains outils mettent également l'accent sur des aspects clés tels que l'explicabilité des modèles, le respect de la conformité et le suivi des performances.
La plupart des solutions LLMOps sont agnostiques en termes de modèles et prennent en charge plusieurs frameworks, langages et plateformes pour assurer une intégration transparente dans les flux de travail commerciaux existants. Alors que certaines plateformes peuvent offrir des optimisations spécifiques pour des LLM ou des frameworks particuliers, d'autres fournissent un support plus large pour une utilisation à usage général.
Ces outils peuvent également inclure des capacités pour augmenter les données d'entraînement, gérer la dérive des modèles et prendre en charge l'inférence en temps réel pour des sorties LLM efficaces.
Certaines plateformes LLMOps offrent une gestion centralisée des modèles, permettant aux entreprises de gouverner tous leurs LLM à partir d'une interface unique. Bien que similaires aux plateformes MLOps générales, les outils LLMOps sont spécialisés pour répondre aux besoins opérationnels uniques des LLM, en se concentrant sur l'optimisation des performances, la sécurité et les garde-fous spécifiques aux modèles sur une variété d'applications basées sur le langage.
Pour être inclus dans la catégorie de l'opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps), un produit doit :
Offrir une plateforme pour surveiller, gérer et optimiser les LLM
Permettre l'intégration des LLM dans les applications commerciales à travers une organisation
Suivre la santé, la performance et la précision des LLM déployés
Fournir un outil de gestion complet pour superviser tous les LLM déployés dans une entreprise
Offrir des capacités de sécurité, de contrôle d'accès et de conformité spécifiques à l'utilisation des LLM
