kaeken(嘉永島健司)のTech探究ブログ

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LLMOps (Large Language Model Operations) まとめ

What Is LLMOps? | Databricks

以下は、テキストの要約です。「LLMOps」またはLarge Language Model Opsについてのテキストです。LLMOpsは、製品環境での大規模言語モデル（例：OpenAIのGPT、GoogleのBard、DatabricksのDollyなど）の運用管理に使用される実践、技術、ツールを指します。LLMOpsには、データサイエンティスト、DevOpsエンジニア、ITプロフェッショナルとの協力が含まれ、これらのモデルに関連する固有の課題に対処します。

LLMOpsに関する主要なポイントは次のとおりです：

  1. 伝統的なMLOpsとの違い：LLMOpsは、専門のハードウェア、転移学習、人間のフィードバック、ハイパーパラメータ調整、大規模言語モデルに固有の性能メトリクスなど、大規模言語モデルに特有の要因を考慮します。
  2. プロンプトエンジニアリング：指示に従うモデルのために適切なプロンプトの構造化は、信頼性のある応答を得るために重要です。
  3. LLMチェーンまたはパイプラインの構築：LLMパイプラインは、複雑なタスクのために複数のLLM呼び出しを結びつけます。
  4. LLMOpsの利点：LLMOpsは、大規模言語モデルの展開において効率性、拡張性、リスク削減を向上させます。
  5. LLMOpsの構成要素：LLMOpsはデータ分析、データ準備、プロンプトエンジニアリング、モデルの微調整、ガバナンス、モデルの提供、モニタリングなどを包括することがあります。
  6. ベストプラクティス：LLMOpsの各段階では、再現可能なデータ分析、オープンソースライブラリを使用したモデルの微調整、モデルのレビューとガバナンス、モデルの提供における自動化、アラート付きのモデルモニタリングなど、特定のベストプラクティスが必要です。
  7. LLMOpsプラットフォーム：LLMOpsプラットフォームは、大規模言語モデルの協力、実験の追跡、プロンプトエンジニアリング、モデル管理、展開、モニタリングを容易にします。

全体として、大規模言語モデルの複雑さと特定の要件を考慮して、LLMOpsは製品環境での効果的な管理と展開に不可欠です。

LLMOps - Large Language Model Operations

このテキストは、LLMOps（Large Language Model Operations）の利点を説明し、効率性、リスク削減、スケーラビリティの3つの主要な分野に分類しています。

  1. 効率性：

    • LLMOpsは、データサイエンティスト、MLエンジニア、DevOps、ステークホルダー間のコラボレーションを効率化し、迅速なコミュニケーションと洞察共有、モデル開発および展開の加速を実現します。
    • モデルトレーニングの最適化、適切なアーキテクチャの選択、モデルの剪定と量子化などのテクニックを活用することで、計算コストを削減します。
    • LLMOpsは、効率的なファインチューニング、監視、リソースの最適化に向けたGPUなどの適切なハードウェアリソースへのアクセスを確保します。
    • 高品質なデータセットの入手、クリーニング、トレーニング用途への利用を促進し、データ管理を簡素化します。
    • 学習率やバッチサイズなどのハイパーパラメータを改善し、DataOpsとの統合によりデータフローをスムーズにします。
    • タスクの自動化と迅速な実験を通じて反復とフィードバックループを加速させます。
    • モデルの作成から展開までのプロセスを効率化し、最適なパフォーマンスを提供します。

  2. リスク削減：

    • 機密情報の保護と脆弱性や不正アクセスの防止に貢献し、セキュリティとプライバシーを向上させます。
    • 規制要求への透明性と迅速な対応を提供し、組織や業界のポリシーとの適合性を確保します。

  3. スケーラビリティ：

    • 多数のモデルを監視、制御、管理、監視する際にデータの簡単なスケーラビリティと管理を可能にします。
    • より迅速なユーザーエクスペリエンスを提供するためにモデルの待ち時間を改善します。
    • 継続的な統合、提供、展開環境でのモデル監視によりスケーラビリティが簡素化されます。
    • LLMパイプラインを通じてコラボレーションを奨励し、競合を減少させ、リリースサイクルを加速させます。
    • データチーム間での協力を強化し、DevOpsとITとの競合を減少させ、リリース速度を向上させます。
    • 企業向けアプリケーションにとって重要な大量のリクエストを同時に処理する能力を提供します。

LLMOps：基盤モデルに基づくアプリケーション開発のワークフロー｜Weights & Biases Japan

記事「LLMOps：基盤モデルに基づくアプリケーション開発のワークフロー」は、Weights & Biases Japanによって書かれており、大規模言語モデル（LLM）の機能を活用し拡張してアプリケーションを開発・提供するためのワークフローについて論じています。この記事では、機械学習モデルの開発と運用を統合するMLOpsの重要性に焦点を当て、OpenAIやStability AIなどの先進的なAI開発企業がこれをどのように活用しているかを説明しています。

記事では、MLOpsのベストプラクティスをレビューし、これらがLLMOpsにどのように適用されているかを探ります。LLMOpsでは、社外で開発された基盤モデル（FM）を中心とする開発が重要であり、これらのモデルと自社データを適切に統合することが求められます。

MLOpsワークフローの主要な構成要素には以下のものがあります：

  1. MLモデル開発：データ収集、機械学習アルゴリズムによる実験、仮説の形成と検証が含まれます。
  2. デプロイメント：完成したモデルを提供するための推論APIの実装と、リリース前のリスク評価が行われます。
  3. インテグレーション：サービス提供のためのシステムやアプリケーションを開発し、テストを経てサービスを開始します。これを「プロダクション」ステージと呼びます。
  4. モニタリング：サービスやモデルの運用を監視し、ビジネス評価に基づいてモデルの継続的なアップデートとサービスの改善を行います。

また、記事はLLMの導入において、基盤モデルと自社開発のバランスについても触れています。新しい技術である生成AIに関する不確実性にもかかわらず、多くの企業がリスクを回避しながら「とりあえずやってみる」アプローチを採用しています。

LLMモデルの開発には、主に以下の三つのアプローチが存在します：

  1. LLM基盤モデルのゼロからの構築：膨大なリソースを必要とするため、取り組むことに躊躇する企業も多いですが、日本語に特化したLLMを自社で開発する取り組みが行われています。
  2. 追加学習でFMをファインチューニング：チャット型の応答やコード生成など、さまざまなタスクに対して基盤モデルをチューニングしてカスタマイズする方法です。
  3. 自社のデータを融合し、インコンテクストラーニング：すでに公開されているファインチューニング済みモデルを使用し、モデルに対するプロンプトの実行時に追加情報を提供することで、知識を拡張します。

最後に、記事ではMLOpsの効果的な導入と運用についてより深く知りたい方向けに、同社が公開しているコースを紹介しています。

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LLMOps - DeepLearning.AI