【LLMops】LLMOps：它是什么，为什么重要，以及如何实施

TL；DR

 

• LLMOps涉及管理大型语言模型（LLM）的整个生命周期，包括数据和提示管理、模型微调和评估、管道编排以及LLM部署。
• 虽然LLMOps与MLOps有很多相似之处，但它是独一无二的，因为它需要专门处理自然语言数据、快速响应管理和复杂的道德考虑。
• 检索增强生成（RAG）使LLM能够像高级搜索引擎一样提取和合成信息。然而，将原始LLM转换为可用于生产的应用程序带来了复杂的挑战。
• LLMOps包含最佳实践和多样化的工具环境。工具范围从数据平台到向量数据库、嵌入提供商、微调平台、提示工程、评估工具、编排框架、可观察性平台和LLM API网关。

大型语言模型（LLM），如Meta AI的LLaMA模型、MISTRAL AI的开放模型和OpenAI的GPT系列，都改进了基于语言的人工智能。这些模型擅长各种任务，如以惊人的准确性翻译语言、生成创造性写作，甚至编码软件。

一个特别值得注意的应用是检索增强生成（RAG）。RAG使LLM能够从庞大的数据库中提取相关信息来回答问题或提供上下文，充当一个发现、理解和集成信息的超级搜索引擎。

本文是LLMOps的全面指南。您将学到：

• LLMOps解决的独特挑战。
• LLMOps与传统MLOps实践的比较和区别。
• LLMOps的核心组件、工具和实践。
• LLMOps的未来是什么样子的。

什么是大型语言模型运算（LLMOps）？

LLMOps（大型语言模型操作）专注于操作大型语言模型（LLM）的整个生命周期，从数据和即时管理到模型培训、微调、评估、部署、监控和维护。

LLMOps是将LLM转变为可扩展、可生产的人工智能工具的关键。它解决了团队在部署大型语言模型时面临的独特挑战，简化了向最终用户的交付，并提高了可扩展性。

LLMOps涉及：

1. 基础设施管理：精简LLM部署的技术骨干，以支持稳健高效的模型操作。
2. 提示响应管理：通过持续的即时响应优化和质量控制，完善LLM支持的应用程序。
3. 数据和工作流协调：确保高效的数据管道管理和可扩展的工作流以实现LLM性能。
4. 模型的可靠性和道德：需要定期进行绩效监测和道德监督，以保持标准并解决偏见。
5. 安全性和合规性：保护LLM应用程序免受对抗性攻击并确保遵守法规。
6. 适应技术发展：将LLM的最新进展融入尖端定制应用程序。

机器学习操作（MLOps）与大型语言模型操作（LLMOps）

LLMOp属于MLOps（机器学习操作）。你可以把它看作是一个专注于大型语言模型的子学科。许多MLOps最佳实践适用于LLMOp，如管理基础设施、处理数据处理管道和维护生产中的模型。

主要区别在于，LLM的操作涉及额外的特殊任务，如即时工程、LLM链接和监测上下文相关性、毒性和幻觉。

下表提供了更详细的比较：

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

LLMOps的三个级别：团队如何实施LLMOps

跨各个部门的团队采用LLM通常从最简单的方法开始，并随着需求的发展而朝着更复杂和定制的实现方向发展。这条道路反映出致力于利用LLM的承诺、专业知识和资源水平不断提高。

LLMOp的三个级别：操作LLM API、微调和服务预先培训的LLM，以及从头开始培训和服务LLM。|来源：作者
 

使用现成的大型语言模型API

团队通常从现成的LLM API开始，如OpenAI的GPT-3.5，用于快速验证解决方案或将LLM功能快速添加到应用程序中。

对于资源紧张的小型团队或项目来说，这种方法是一个实用的切入点。虽然它为集成高级LLM功能提供了一条简单的途径，但这一阶段存在局限性，包括定制灵活性较低、对外部服务提供商的依赖以及随着扩展可能增加的成本。

微调和服务预先训练的大型语言模型

随着需求变得更加具体，现成的API被证明是不够的，团队开始微调预先训练的模型，如Llama-2-70B或Mistral 8x7B。这种中间立场平衡了定制和资源管理，因此团队可以将这些模型适应利基用例或专有数据集。

该过程比直接使用API更耗费资源。然而，它提供了一种量身定制的体验，利用了预先训练的模型的固有优势，而无需从头开始训练的高昂成本。这一阶段引入了一些挑战，如对特定领域的高质量数据的需求、过度拟合的风险以及解决潜在的许可问题。

训练和服务LLM

对于更大的组织或专门的研究团队来说，这一过程可能涉及从头开始培训LLM——当现有模型无法满足应用程序的独特需求或突破创新极限时，就会采取这一途径。

这种方法允许自定义模型的训练过程。然而，它需要对计算资源和专业知识进行大量投资。从头开始训练LLM是一个复杂而耗时的过程，并且不能保证生成的模型会超过预先存在的模型。

了解LLMOps组件及其在LLM生命周期中的作用

机器学习和应用程序团队越来越多地采用将LLM API与其现有技术堆栈集成的方法，对预先训练的模型进行微调，或者在极少数情况下从头开始训练模型。

LLMOps的关键组件、工具和实践包括：

1. 提示工程：管理和试验快速响应对。
2. 嵌入创建和管理：使用矢量数据库管理嵌入。
3. LLM链和代理：在LLMOps中，使用不同LLM提供的全方位功能至关重要。
4. LLM评估：使用内在和外在指标来全面评估LLM性能。
5. LLM服务和可观察性：部署LLM进行推理和管理生产资源使用。持续跟踪模型性能并整合人类洞察力以进行改进。
6. LLM API网关：从单个入口点消费、编排、扩展、监控和管理API，以将它们集成到生产应用程序中。

 

提示工程

提示工程包括精心设计查询（提示），引导LLM生成特定的、期望的响应。提示的质量和结构显著影响LLM的输出。在客户支持聊天机器人、内容生成和复杂任务性能等应用程序中，及时的工程技术确保LLM了解手头的具体任务并做出准确响应。

提示驱动LLM交互，精心设计的提示区分了命中和未命中的响应。这不仅仅取决于你问了什么，还取决于你如何问。有效的提示工程可以显著提高LLM驱动的应用程序的可用性和价值。

提示工程的主要挑战

• 制定有效的提示：找到能持续引发LLM期望反应的正确措辞，与其说是科学，不如说是艺术。
• 上下文相关性：确保提示为LLM提供足够的上下文，以生成适当和准确的响应。
• 可扩展性：为不同的任务、模型和应用程序管理和完善不断增长的提示库。
• 评估：衡量提示的有效性及其对LLM反应的影响。

提示的工程最佳实践

1. 迭代测试和细化：不断地对提示进行实验和细化。从一个基本的提示开始，并根据LLM的反应进行发展，使用a/B测试等技术来找到最有效的结构和措辞。
2. 结合上下文：始终在提示中包含足够的上下文，以指导LLM的理解和响应生成。这对于复杂或微妙的任务至关重要（考虑少镜头和思维链提示等技术）。
3. 监控提示性能：跟踪不同提示对结果的影响。使用响应准确性、相关性和及时性等关键指标来评估即时有效性。
4. 反馈循环：使用自动化和人工反馈不断改进即时设计。分析性能指标，并从用户或专家那里收集见解，以完善提示。
5. 自动提示选择：实现系统，使用提示性能的历史数据和当前请求的具体信息自动为给定任务选择最佳提示。
    

示例：聊天机器人的提示工程

1. 让我们想象一下，我们正在为客户服务开发一个聊天机器人。最初的提示可能很简单：“客户查询：延迟交货。”

但考虑到背景，我们预计会有更合适的回应。为LLM提供背景信息的提示可能如下所示：

“在过去的六个月里，该客户从我们商店购买了N次，订购了M次相同的产品。该产品的最新发货延迟了$T天。客户正在询问：$QUESTION。”

在此提示模板中，将注入来自CRM系统的各种信息：

$N表示客户在过去六个月内进行的购买总数。
$M表示客户订购该特定产品的次数。
$T详细说明了最近发货的延迟天数。
$QUESTION是客户对延迟提出的具体问题。
有了这个提供给聊天机器人的详细上下文，它可以做出回应，承认客户的频繁光顾和延迟产品的具体问题。

通过以即时工程最佳实践为基础的迭代过程，我们可以改进这一提示，以确保聊天机器人有效地理解和解决客户的细微问题。

嵌入创建和管理

创建和管理嵌入是LLMOps中的一个关键过程。它涉及将文本数据转换为数字形式，称为嵌入，在高维向量空间中表示单词、句子或文档的语义。

嵌入对于LLM理解自然语言至关重要，使其能够执行文本分类、问答等任务。

矢量数据库和检索增强生成（RAG）是这种情况下的关键组成部分：

• 矢量数据库：专门设计用于高效存储和管理嵌入的数据库。它们支持高速相似性搜索，这对于需要在大型数据集中找到最相关信息的任务来说是至关重要的。
• 检索增强生成（RAG）：RAG将矢量数据库的检索能力与LLM的生成能力相结合。来自语料库的相关信息被用作上下文以生成响应或执行特定任务。

嵌入创建和管理的主要挑战

• 嵌入质量：确保嵌入准确地表示文本的语义具有挑战性，但对检索和生成任务的有效性至关重要。
• 矢量数据库的效率：在大型动态数据集中平衡检索速度和准确性需要优化索引策略和基础设施。
   

嵌入创建和管理最佳实践

1. 定期更新：不断更新矢量数据库中的嵌入和语料库，以反映最新的信息和语言使用情况。
2. 优化：使用数据库优化，如近似最近邻（ANN）搜索算法，以平衡检索任务的速度和准确性。
3. 与LLM的集成：将矢量数据库和RAG技术与LLM集成，以利用检索和生成过程的优势。

示例：查询矢量数据库以获取客户服务交互的LLM

考虑一家使用LLM通过聊天机器人提供客户支持的公司。聊天机器人是在大量客户服务互动的基础上进行训练的。当客户提出问题时，LLM将此查询转换为向量，并查询向量数据库以查找类似的过去查询及其响应。

该数据库有效地检索最相关的交互，使聊天机器人能够提供准确且符合上下文的响应。这种设置提高了客户满意度，增强了聊天机器人的学习能力和适应性。

LLM链和智能体

LLM链和代理协调多个LLM或其API，以解决单个LLM可能无法有效处理的复杂任务。链是指顺序处理步骤，其中一个LLM的输出充当另一个LLM的输入。代理是使用一个或多个LLM来执行和管理应用程序中的任务的自治系统。

链和代理允许开发人员创建复杂的应用程序，这些应用程序可以理解上下文、生成更准确的响应并处理复杂的任务。

LLM链和代理的主要挑战

• 集成复杂性：组合多个LLM或API在技术上可能具有挑战性，需要仔细的数据流管理。
• 性能和一致性：确保集成系统保持高性能并产生一致的输出。
• 错误传播：在链中，来自一个模型的错误可能会级联，影响整个系统的有效性。
   

LLM链和代理商最佳实践

• 模块化设计：采用模块化方法，每个组件都可以独立更新、更换或调试。这提高了系统的灵活性和可维护性。
• API网关：使用API网关管理应用程序和LLM之间的交互。这简化了集成，并为监控和安全性提供了一个单点。
• 错误处理：实现强大的错误检测和处理机制，以最大限度地减少系统某个部分的错误对整个应用程序性能的影响。
• 性能监控：持续监控每个组件和整个系统的性能。使用特定于应用程序中每个LLM角色的指标来确保最佳操作。
• 统一的数据格式：标准化链中所有LLM的数据格式，以减少转换开销并简化数据流。
   

示例：处理客户服务请求的LLM链

想象一下，一个客户服务聊天机器人可以处理从技术支持到一般信息的各种查询。聊天机器人使用LLM链，其中：

• 第一个LLM解释用户的查询并确定请求的类型。
• 根据请求类型，专门的LLM生成详细的响应或从知识库中检索相关信息。
• 第三个LLM对响应进行了细化，以确保其与公司的品牌声音相匹配。
   

该链利用单个LLM的优势，提供单一模式无法单独实现的全面、用户友好的客户服务体验。

LLM评估和测试

LLM评估技术评估模型在各个维度的性能，包括准确性、一致性、偏差和可靠性。这一过程采用了内在的衡量标准，如单词预测的准确性和困惑度，以及外在的方法，如人在环测试和用户满意度调查。这是一种全面的方法，可以了解LLM在不同场景中对提示的解释和响应情况。

在LLMOps中，评估LLM对于确保模型提供有价值、连贯和无偏见的输出至关重要。由于LLM应用于从客户服务到内容创建的广泛任务，因此其评估必须反映应用程序的复杂性。

LLM评估和测试的主要挑战

• 综合指标：评估LLM的细微理解和处理各种任务的能力是一项挑战。传统的机器学习指标，如准确性或精密度，通常不适用。
• 偏见和公平性：识别和减轻LLM输出中的偏见，以确保所有用户交互的公平性是一个重大障碍。
• 评估场景相关性：确保评估场景准确地表示应用程序上下文并捕捉典型的交互模式。
• 整合反馈：将人工反馈有效地整合到模型改进过程中需要仔细的协调。
   

LLM评估和测试最佳实践

• 任务特定指标：对于客观的绩效评估，使用与任务相关的指标（例如，BLEU用于翻译，ROUGE用于文本相似性）。
• 偏见和公平性评估：使用LangKit和TruLens等公平性评估工具来检测和解决偏见。这有助于识别和纠正扭曲的反应。
• 真实世界测试：创建模拟实际用户交互的测试场景，以评估模型在现实条件下的性能。
• 基准：使用Original MMLU或Hugging Face的Open LLM排行榜等基准来衡量您的LLM与既定标准的比较情况。
• 无参考评估：使用另一个更强的LLM来评估LLM的输出。有了G-Eval这样的框架，这项技术可以绕过对直接人类判断或黄金标准参考的需求。G-Eval应用具有思想链（CoT）的LLM和表单填充范式来评估LLM输出。

示例场景：使用内在和外在指标评估客户服务聊天机器人

想象一下，部署LLM来处理客户服务查询。评估过程将包括：

• 设计涵盖脚本查询、历史交互和假设新场景的测试用例。
• 采用多种指标来评估反应的准确性、相关性、反应时间和连贯性。
• 收集来自人类评估者的反馈，以判断回复的质量。
• 识别偏差或不准确，以微调模型并进行后续重新评估。

LLM部署：服务、监控和可观察性

LLM部署包括将LLM引入生产环境的过程和技术。这包括协调模型更新，在在线和批量推理模式之间进行选择以提供预测，并建立有效支持这些操作的基础设施。适当的部署和生产管理确保LLM能够无缝运行，以提供及时和相关的输出。

监控和可观察性是关于跟踪LLM在生产中的性能、运行状况和运营指标，以确保它们以最佳和可靠的方式运行。部署策略会影响响应时间、资源效率、可扩展性和整体系统性能，直接影响用户体验和运营成本。

LLM部署、监控和可观察性的主要挑战

• 高效推理：平衡LLM的计算需求与及时、资源高效的响应生成需求。
• 模型更新和管理：确保生产中模型的顺利更新和管理，并将停机时间降至最低。
• 性能监控：随着时间的推移跟踪LLM的性能，尤其是在检测和解决模型漂移或幻觉等问题时。
• 用户反馈集成：将用户反馈纳入模型改进周期。
   

LLM部署和可观测性最佳实践

• 用于LLM的CI/CD：使用连续集成和部署（CI/CD）管道来自动化模型更新和部署。
• 优化推理策略：
  • 对于批处理，请使用静态批处理来提高吞吐量。
  • 对于在线推理，应用算子融合和权重量化技术可以获得更快的响应和更好的资源使用。
• 生产验证：定期用合成或真实的例子测试LLM，以确保其性能与预期一致。
• 矢量数据库：为内容检索应用程序集成矢量数据库，以有效管理可扩展性和实时响应需求。
• 可观察性工具：使用能够为LLM性能提供全面可观察器的平台，包括功能日志（提示完成对）和操作度量（系统运行状况、使用统计数据）。
• 人在环（HITL）反馈：将直接的用户反馈纳入部署周期，以不断完善和改进LLM输出。

示例场景：部署客户服务聊天机器人

想象一下，您负责实现LLM支持的聊天机器人以获得客户支持。部署过程将包括：

• CI/CD管道：使用GitLab CI/CD（或GitHub操作工作流）来自动化部署过程。当您改进聊天机器人时，这些工具可以处理自动测试和滚动更新，因此您的LLM始终运行最新代码而不会停机。
• 使用OpenLLM与Kubernetes进行在线推理：为了处理实时交互，请使用BentML的OpenLLM将LLM部署在Kubernete集群中，使用它来管理容器化应用程序以获得高可用性。将其与无服务器的BentoCloud或AWS等云平台上的自动扩展组相结合，以确保您的资源符合需求。
• 矢量数据库与Milvus：集成Milvus，一个专门构建的矢量数据库，以快速管理和检索信息。在这里，LLM将提取上下文数据，以告知其响应，并确保每次互动尽可能相关和个性化。
• 使用LangKit和WhyLabs进行监测：使用LangKit收集操作指标，并在WhyLabs中可视化遥测。它们一起提供了系统运行状况和性能的实时概览，使您能够对任何LLM功能（漂移、毒性、数据泄露等）或操作问题（系统停机、延迟等）做出及时反应。
• 使用Label Studio的人在环（HITL）：使用Label Studio（一种注释工具）建立一个HITL过程，用于实时反馈。这允许人类监督员监督机器人的响应，在必要时进行干预，并不断注释将用于通过主动学习改进模型的数据。
   

大型语言模型API网关

LLM API允许您在应用程序中集成预先训练的大型语言模型，以执行翻译、问答和内容生成等任务，同时将部署和操作委托给第三方平台。

LLM API网关对于有效管理对多个LLM API的访问至关重要。它解决了诸如身份验证、负载分配、API调用转换和系统提示处理等操作挑战。

LLM AI网关解决的主要挑战

• API集成复杂性：由于不同的API规范和要求，管理与多个LLM API的连接和交互在技术上可能具有挑战性。
• 成本控制：监控和控制与对LLM服务的高容量API调用相关的成本。
• 性能监控：确保最佳性能，包括管理延迟和有效处理请求失败或超时。
• 安全性：保护应用程序和LLM API服务之间传输的敏感API密钥和数据。
   

LLM AI网关最佳实践

• API选择：选择最符合应用程序需求的LLM API，使用基准来指导您选择特定任务。
• 性能监控：持续监控API性能指标，调整使用模式以保持最佳运行。
• 请求缓存：实现缓存策略以避免冗余请求，从而降低成本。
• LLM跟踪日志记录：实现API交互的日志记录，使调试更容易，深入了解API行为和潜在问题。
• 版本管理：使用API版本管理来管理从开发到生产的不同应用程序生命周期阶段。

示例场景：为多语言客户支持聊天机器人使用LLM API网关

想象一下，开发一个多语言客户支持聊天机器人，利用各种LLM API进行实时翻译和内容生成。聊天机器人每天必须处理数千个用户查询，需要多种语言的快速准确回复。

• API网关的作用：LLM API网关管理与LLM API的所有交互，有效地分发请求并在可用API之间进行加载平衡，以保持快速响应时间。
• 操作优势：网关通过集中化API密钥管理来提高安全性。它还为重复查询实现缓存以优化成本，并使用性能监视来随着API的更新或改进进行调整。
• 成本和性能优化：通过其成本管理功能，网关提供费用明细，以确定需要优化的领域，例如更积极地调整提示策略或缓存。
   

将其整合在一起：LLMOps用例

在本节中，您将学习如何使用提供有关健康和身心健康主题信息的RAG系统的示例，将LLMOps最佳实践和组件介绍到您的项目中。

描述：RAG系统架构。该应用程序的工作方式是将源数据分割成块，通过LLM将这些块转换为矢量表示，然后将它们存储在矢量数据库中。当接收到用户查询时，系统从向量数据库中检索与上下文最相关的数据，利用LangChain的RetrievalQA等组件根据这些信息制定响应，然后通过API将该响应返回给用户。|来源：作者
 

定义问题

第一步明确阐述了RAG应用程序旨在解决的挑战。在我们的案例中，该应用程序旨在帮助用户了解复杂的健康状况，为健康生活提供建议，并提供对治疗和补救措施的见解。

开发文本预处理管道

• 数据摄取：使用Unstructured.io从健康论坛、医学期刊和健康博客中摄取数据。接下来，通过清理、规范文本并将其拆分为可管理的块来对这些数据进行预处理。
• 文本到嵌入的转换：使用Cohere将处理后的文本数据转换为嵌入，这为各种与健康相关的主题提供了丰富的语义理解。
• 使用矢量数据库：将这些嵌入存储在Qdrant中，它非常适合在高维空间中进行相似性搜索和检索。
   

实现推理组件

• API网关：使用Portkey的AI网关实现API网关。该网关将解析用户查询，并将它们转换为LLM的提示。
• 用于上下文检索的矢量数据库：使用Qdrant的矢量搜索功能基于查询嵌入检索前k个相关上下文。
• 检索增强生成（RAG）：创建一个检索问答系统，将用户的查询和检索到的上下文输入LLM。要生成响应，您可以使用预先训练的HuggingFace模型（例如，meta美洲驼/Lama-2-7b、google/gemma-7b）或OpenAI的模型（例如gpt-3.5-turbo或gpt-4），该模型针对健康和身心健康主题进行了微调。

测试和完善应用程序

• 向用户学习：实施用户反馈机制，收集有关应用程序性能的见解。
• 监控应用程序：使用TrueLens监控响应，并使用测试时间过滤来动态改进数据库、语言模型和检索系统。
• 增强和更新：根据最新的健康信息和用户反馈定期更新应用程序，以确保它仍然是一种宝贵的资源。
   

LLMOps的现状与未来

LLMOps的格局随着部署和管理LLM的各种解决方案而不断发展。

在本文中，我们研究了关键组件、实践和工具，如：

• 嵌入和矢量数据库：存储和管理训练和查询LLM所需的大量嵌入的中央存储库，针对快速检索和高效扩展进行了优化。
• LLM提示：设计和制作指导LLM生成所需输出的有效提示对于有效利用语言模型至关重要。
• LLM链和代理：在LLMOps中，使用不同LLM提供的全方位功能至关重要。
• LLM评估和测试：系统评估方法（内在和外在指标），用于衡量LLM的性能、准确性和可靠性，确保其在部署前后符合要求的标准。
• LLM服务和可观察性：使经过训练的LLM可用的基础设施和过程通常涉及到部署到云或边缘计算环境。实时监控LLM性能的工具和实践包括跟踪错误、偏差和漂移，并使用人工或人工智能生成的反馈来不断完善和改进模型。
• LLM API网关：允许用户和应用程序轻松与LLM交互的接口，通常提供额外的控制层、安全层和可扩展性。

未来，景观将更加注重：

• 可解释性和可解释性：随着LLMOps技术的改进，可解释性功能也将随之改进，这些功能可以帮助您了解LLM是如何获得其输出的。这些功能将让用户和开发人员深入了解模型的操作，而不考虑应用程序。
• 监测和可观察性方面的进步：虽然当前的监测解决方案提供了对模型性能和健康状况的深入了解，但人们越来越需要为LLM量身定制的更细致、实时的可观察器工具。
• 在低资源环境中进行微调的进展：创新战略正在出现，以解决LLM的高资源需求。模型修剪、量化和知识提取等技术引领潮流，使模型在降低计算需求的同时保持性能。

此外，对更高效的转换器架构和设备上训练方法的研究有望使LLM训练和部署在低资源环境中更容易访问。