Le piattaforme di operationalizzazione dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLMOps) consentono agli utenti di gestire, monitorare e ottimizzare i modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) mentre vengono integrati nelle applicazioni aziendali.
Questi strumenti facilitano non solo il deployment degli LLM, ma anche la loro manutenzione continua, il fine-tuning e l'iterazione. Con il software LLMOps, le aziende possono distribuire e operationalizzare gli LLM creati da data scientist, ingegneri di machine learning (ML) e sviluppatori per supportare una vasta gamma di casi d'uso, dai chatbot per l'assistenza clienti alla generazione di contenuti.
Le piattaforme LLMOps automatizzano il deployment, monitorano la salute del modello, le prestazioni e l'accuratezza, e si adattano ai dati o alle esigenze aziendali in evoluzione. Alcune di queste piattaforme supportano anche flussi di lavoro collaborativi per semplificare lo sviluppo e la manutenzione dei modelli basati su team, consentendo alle aziende di scalare l'uso degli LLM in modo efficace e ottenere un impatto aziendale misurabile.
Inoltre, gli strumenti LLMOps spesso forniscono funzionalità di sicurezza, provisioning e governance, garantendo che solo gli utenti autorizzati possano apportare modifiche alle versioni, regolare le impostazioni di deployment o accedere ai dati sensibili del modello.
Queste piattaforme possono differire in base alle parti del ciclo di vita degli LLM su cui si concentrano, come l'ottimizzazione dei prompt, l'addestramento personalizzato, la valutazione del modello, il deployment del modello e il monitoraggio continuo. Alcuni strumenti enfatizzano anche aspetti chiave come la spiegabilità del modello, l'aderenza alla conformità e il tracciamento delle prestazioni.
La maggior parte delle soluzioni LLMOps sono agnostiche rispetto al modello e supportano più framework, lingue e piattaforme per garantire un'integrazione senza soluzione di continuità nei flussi di lavoro aziendali esistenti. Mentre alcune piattaforme possono offrire ottimizzazioni specifiche per particolari LLM o framework, altre forniscono un supporto più ampio per un uso generico.
Questi strumenti possono anche includere capacità per aumentare i dati di addestramento, gestire la deriva del modello e supportare l'inferenza in tempo reale per output LLM efficienti.
Alcune piattaforme LLMOps offrono una gestione centralizzata dei modelli, consentendo alle aziende di governare tutti i loro LLM da un'unica interfaccia. Sebbene simili alle piattaforme generali di MLOps, gli strumenti LLMOps sono specializzati per affrontare le esigenze operative uniche degli LLM, concentrandosi sull'ottimizzazione delle prestazioni, la sicurezza e le guide specifiche del modello su una varietà di applicazioni basate sul linguaggio.
Per qualificarsi per l'inclusione nella categoria di Operationalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps), un prodotto deve:
Offrire una piattaforma per monitorare, gestire e ottimizzare gli LLM
Consentire l'integrazione degli LLM nelle applicazioni aziendali di un'organizzazione
Tracciare la salute, le prestazioni e l'accuratezza degli LLM distribuiti
Fornire uno strumento di gestione completo per supervisionare tutti gli LLM distribuiti in un'azienda
Offrire capacità per la sicurezza, il controllo degli accessi e la conformità specifica per l'uso degli LLM
