As plataformas de operacionalização de modelos de linguagem de grande porte (LLMOps) permitem que os usuários gerenciem, monitorem e otimizem modelos de linguagem de grande porte (LLM) à medida que são integrados em aplicações empresariais.
Essas ferramentas facilitam não apenas a implantação dos LLMs, mas também sua manutenção contínua, ajuste fino e iteração. Com o software LLMOps, as empresas podem implantar e operacionalizar LLMs construídos por cientistas de dados, engenheiros de aprendizado de máquina (ML) e desenvolvedores para apoiar uma ampla variedade de casos de uso, desde chatbots de suporte ao cliente até geração de conteúdo.
As plataformas LLMOps automatizam a implantação, monitoram a saúde do modelo, desempenho e precisão, e se adaptam a dados ou necessidades de negócios em mudança. Algumas dessas plataformas também suportam fluxos de trabalho colaborativos para agilizar o desenvolvimento e manutenção de modelos em equipe, permitindo que as empresas escalem o uso de LLMs de forma eficaz e alcancem um impacto mensurável nos negócios.
Além disso, as ferramentas LLMOps frequentemente fornecem recursos de segurança, provisionamento e governança, garantindo que apenas usuários autorizados possam fazer alterações de versão, ajustar configurações de implantação ou acessar dados sensíveis do modelo.
Essas plataformas podem diferir com base nas partes do ciclo de vida do LLM em que se concentram, como otimização de prompts, treinamento personalizado, avaliação de modelos, implantação de modelos e monitoramento contínuo. Algumas ferramentas também enfatizam aspectos-chave como explicabilidade do modelo, adesão a conformidades e rastreamento de desempenho.
A maioria das soluções LLMOps são agnósticas em relação ao modelo e suportam múltiplas estruturas, linguagens e plataformas para garantir uma integração perfeita nos fluxos de trabalho empresariais existentes. Enquanto algumas plataformas podem oferecer otimizações específicas para LLMs ou estruturas particulares, outras fornecem suporte mais amplo para uso de propósito geral.
Essas ferramentas também podem incluir capacidades para aumentar dados de treinamento, gerenciar deriva de modelos e suportar inferência em tempo real para saídas eficientes de LLM.
Algumas plataformas LLMOps oferecem gerenciamento centralizado de modelos, permitindo que as empresas governem todos os seus LLMs a partir de uma única interface. Embora semelhantes às plataformas gerais de MLOps, as ferramentas LLMOps são especializadas para atender às necessidades operacionais únicas dos LLMs, focando na otimização de desempenho, segurança e diretrizes específicas do modelo em uma variedade de aplicações baseadas em linguagem.
Para se qualificar para inclusão na categoria de Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLMOps), um produto deve:
Oferecer uma plataforma para monitorar, gerenciar e otimizar LLMs
Permitir a integração de LLMs em aplicações empresariais em toda a organização
Acompanhar a saúde, desempenho e precisão dos LLMs implantados
Fornecer uma ferramenta de gerenciamento abrangente para supervisionar todos os LLMs implantados em uma empresa
Oferecer capacidades para segurança, controle de acesso e conformidade específicas para o uso de LLM
