LLMOps nedir? Büyük dil modellerini üretimde işletmek

LLMOps nedir?

LLMOps (Large Language Model Operations), büyük dil modeli tabanlı uygulamaları geliştirmeden üretime almaya, orada izlemeye ve sürekli iyileştirmeye kadar uzanan operasyonel süreçler ve uygulamalar bütünüdür. Bir sohbet asistanı, doküman özetleme servisi ya da kurumsal bilgi arama uygulaması canlıya alındığında yanıt kalitesi, gecikme, maliyet ve güvenlik gibi konular sürekli yönetilmek zorundadır.

LLMOps, MLOps disiplininin büyük dil modellerinin kendine özgü ihtiyaçlarına uyarlanmış halidir.

MLOps'tan farkı nedir?

MLOps, klasik makine öğrenmesi modellerinin eğitim, dağıtım ve izleme sürecini yönetir. LLMOps ise çoğu zaman hazır bir temel modeli kullanır ve odağı farklıdır.

Girdi: klasik modellerde özellik tabloları vardır; büyük dil modellerinde istemler (prompt), bağlam ve alınan dokümanlar vardır.

Değerlendirme: klasik modellerde doğruluk gibi sayısal ölçütler yeterli olabilir; dil modellerinde yanıtın doğruluğu, tutarlılığı ve uygunluğu çoğu zaman insan değerlendirmesi ya da başka bir model tarafından yapılan değerlendirme gerektirir.

Maliyet: yanıt başına işlenen metin miktarı doğrudan maliyeti belirler, bu yüzden maliyet yönetimi merkezi bir konudur.

Davranış denetimi: modelin zararlı, yanlış ya da gizli bilgi içeren yanıt üretmesini önleyen koruma katmanları gerekir.

LLMOps neleri kapsar?

• İstem ve yapılandırma yönetimi: istemlerin sürümlenmesi, test edilmesi ve değişikliklerin kontrollü yayılması.
• Dağıtım boru hattı: model, istem ve alma katmanının otomatik test ve kademeli yayın stratejileriyle canlıya alınması.
• Gözlemlenebilirlik ve iz kaydı: bir isteğin hangi adımlardan geçtiğini, hangi bağlamla hangi yanıtı ürettiğini izleyebilmek.
• Değerlendirme: çevrimdışı test kümeleri ve canlı kullanım verisiyle yanıt kalitesinin ölçülmesi.
• Maliyet ve kapasite yönetimi.
• Güvenlik, uyum ve yönetişim: veri sızıntısı, istem enjeksiyonu ve erişim denetimi.
• Olay yönetimi: kalite düşüşü ya da kesinti anında nasıl müdahale edileceği.

Küçük bir örnek

Örneğin bir şirket, çalışanların iç dokümanlara soru sorduğu bir asistan işletiyor. İstem metninde küçük bir değişiklik yapıldığında yanıtların kısalıp bazı ayrıntıları atladığı fark ediliyor. LLMOps uygulaması olan bir ekipte istem sürümlenmiştir, değişiklik önce çevrimdışı test kümesinde denenmiştir ve yayın kademeli yapılmıştır; sorun canlıya geçmeden yakalanır ya da eski sürüme hızla dönülür.

Uygulaması olmayan bir ekipte ise aynı değişiklik doğrudan canlıya alınır, sorun kullanıcı şikâyetiyle fark edilir ve neyin değiştiği izlenemez.

Nereden başlanır?

Başlangıç için üç adım yeterlidir. İlk adım, istemleri kod gibi sürüm denetimine almaktır. İkinci adım, uygulamanın ürettiği yanıtlar için küçük de olsa bir değerlendirme kümesi oluşturmaktır. Üçüncü adım, her isteğin girdisini, bağlamını, yanıtını, gecikmesini ve maliyetini kaydeden temel bir iz kaydı kurmaktır.

Bunlar yerleştikten sonra otomatik değerlendirme, kademeli yayın ve güvenlik denetimleri eklenir. Süreç ne kadar olgunlaşırsa, model ya da istem değişikliği o kadar güvenle yapılabilir.

Mindset programlarında LLMOps

Mindset kataloğundaki LLMOps: Üretimde Büyük Dil Modeli Operasyonu programı LLMOps çerçevesi ve olgunluk modeli, istem ve yapılandırma yönetimi, dağıtım boru hattı ve yayın stratejileri, gözlemlenebilirlik ve iz kaydı, çevrimiçi ve çevrimdışı değerlendirme, maliyet yönetimi ve kapasite, güvenlik uyum ve yönetişim ile olay yönetimi başlıklarını içerir. Yapay Zeka için MLOps ve LLMOps Temelleri programında ise CI/CD boru hatları, LLMOps, model izleme ve yeniden eğitim otomasyonu ile deney takibi konuları yer alır.