Генеративный искусственный интеллект освобожден стратегии развертывания MLOps и LLM для программных инженеров

Генеративный искусственный интеллект освобожден стратегии развертывания MLOps и LLM для программных инженеров' Condensed 'Генеративный искусственный интеллект и стратегии развертывания MLOps и LLM для программных инженеров

Последний взрыв генеративного ИИ ознаменовывает собой сейсмический сдвиг в том, что возможно с моделями машинного обучения. Системы, такие как DALL-E 2, GPT-3 и Codex, указывают на будущее, где ИИ может имитировать уникальные навыки человека, такие как создание искусства, ведение разговоров и даже написание программного обеспечения. Однако эффективное развертывание и управление этими всплывающими моделями больших языковых моделей (LLM) представляет собой огромные вызовы для организаций. В этой статье представлены тактики решения, основанные на исследованиях, для плавной интеграции генеративного ИИ при использовании передовых практик MLOps. Показаны проверенные техники развертывания LLM для оптимизации эффективности, их мониторинга после внедрения в производство, непрерывного обновления для повышения производительности со временем и обеспечения их согласованной работы в различных продуктах и приложениях. Следуя представленной методологии, практики ИИ могут избежать распространенных проблем и успешно использовать мощь генеративного ИИ для создания бизнес-ценности и удовлетворенных пользователей.

Эпоха генеративного ИИ

Генеративный ИИ является свидетельством достижений в области искусственного интеллекта и представляет собой значительное отклонение от традиционных моделей. Этот подход сосредоточен на генерации нового контента, будь то текст, изображения или даже звук, на основе выявленных паттернов из огромного объема данных. Последствия таких возможностей являются глубокими. Различные отрасли, от индустрии жизненных наук до развлечений, переживают преобразовательные изменения благодаря применению генеративного ИИ. Будь то создание новых лекарственных соединений или производство музыки, влияние этой технологии неоспоримо и продолжает формировать будущее многих секторов.

Понимание LLM (большие языковые модели)

Большие языковые модели, обычно называемые LLM, являются подмножеством моделей искусственного интеллекта, разработанных для понимания и генерации текста, похожего на человеческий. Их способность обрабатывать и производить огромные объемы связного и контекстно соответствующего текста выделяет их. Однако те самые атрибуты, которые делают LLM революционными, также вносят сложности. Развертывание и предоставление эффективное этих моделей требует тонкого подхода, учитывая их размер и вычислительные требования. Сложности интеграции LLM в приложения подчеркивают необходимость специализированных стратегий и инструментов.

Фреймворки развертывания LLM

AI-оптимизированный vLLM

AI-оптимизированный vLLM – это специализированный фреймворк, разработанный для удовлетворения требований современных приложений ИИ. Его архитектура тщательно разработана для обработки обширных наборов данных, обеспечивая быстрые времена ответа даже в экстремальных условиях.

• Candle Минималистичное Машинное Обучение на Rust
• Понимание Flash-Attention и Flash-Attention-2 Путь к увеличению длины контекста языковых моделей
• Топ важных научных статей по компьютерному зрению на неделю с 4/9 по 10/9

Основные особенности

• Эффективная обработка данных: Способен обрабатывать большие наборы данных без значительной задержки
• Быстрые времена ответа: Оптимизирован для быстрых результатов
• Гибкая интеграция: Разработан для совместимости с различными приложениями и платформами

Преимущества

• Масштабируемость: Может легко обрабатывать увеличивающиеся нагрузки данных без ухудшения производительности
• Пользовательский интерфейс: Упрощает процесс интеграции модели и предсказания

Недостатки

• Требует ресурсов: Это может потребовать значительных вычислительных ресурсов для оптимальной производительности.
• Крутой кривой обучения: Несмотря на простоту использования, новичкам может потребоваться время, чтобы полностью освоить его возможности.

Пример кода

Offline Batch Service:

API Server:

GenAI Text Inference

GenAI Text Inference – это фреймворк, который выделяется своей адаптивностью и эффективностью в обработке задач на основе языка. Он предлагает упрощенный подход к генерации текста, акцентируя внимание на скорости и связности.

Основные особенности

• Адаптивная генерация текста: Способен производить контекстно соответствующий и связный текст
• Оптимизированная архитектура: Разработана для быстрой генерации текста
• Универсальное применение: Подходит для различных задач ИИ на основе текста, выходящих за пределы простой генерации

Преимущества

• Высококачественный вывод: Постоянно производит текст, который является связным и контекстно соответствующим
• Простота интеграции: Упрощенные API и функции позволяют легко внедрять его в проекты

Недостатки

• Специфичность: Великолепно подходит для текстовых задач, но может быть менее универсальным для непредназначенных для текста операций искусственного интеллекта.
• Требования к ресурсам: Оптимальная производительность может потребовать значительных вычислительных мощностей.

Пример кода для веб-сервера с интеграцией Docker

1. Код веб-сервера (app.py)

2. Dockerfile

3. Сборка и запуск контейнера Docker: Для сборки образа Docker и запуска контейнера обычно используются следующие команды:

4. Вызовы API: После запуска сервера внутри контейнера Docker можно делать вызовы API к конечной точке /generate_text с помощью инструментов, таких как curl или любой HTTP-клиент:

MLOps OpenLLM Platform: Глубокое исследование

Платформа MLOps OpenLLM является маяком в огромном море фреймворков искусственного интеллекта, особенно адаптированным для больших языковых моделей. Ее концепция дизайна облегчает беспроблемное развертывание, управление и масштабирование LLM в различных средах.

Основные особенности

• Масштабируемая архитектура: Создана для обработки требований как масштабных приложений, так и систем на уровне предприятия
• Интуитивные API: Упрощенные интерфейсы, которые уменьшают порог обучения и повышают производительность разработчика
• Оптимизирована для LLM: Специализированные компоненты, учитывающие уникальные требования больших языковых моделей

Преимущества

• Универсальность: Подходит для многих приложений, от чат-ботов до систем генерации контента
• Эффективность: Стримленные операции, обеспечивающие быстрое время ответа и высокую пропускную способность
• Поддержка сообщества: Поддерживается активным сообществом, способствующим непрерывному улучшению

Недостатки

• Сложность начальной настройки: Несмотря на то, что платформа дружественна к пользователю, начальная настройка может потребовать глубокого понимания.
• Интенсивность использования ресурсов: Платформа может требовать значительных вычислительных ресурсов для больших моделей.

Код веб-сервера (server.py):

Вызовы API: При активной работе сервера вызовы API могут быть направлены на конечную точку /generate. Вот простой пример использования команды curl:

RayServe: Подробное исследование

RayServe, важная компонента экосистемы Ray, набирает популярность среди разработчиков и исследователей. Это система обслуживания моделей, разработанная с нуля для быстрого развертывания моделей машинного обучения, включая большие языковые модели, в рабочую среду.

Основные особенности

• Плавная масштабируемость: RayServe может масштабироваться от одной машины до большого кластера без изменений в коде.
• Не привязанность к фреймворкам: Поддерживает модели из любых фреймворков машинного обучения без ограничений.
• Пакетная обработка и планирование: Встроенные расширенные функции, такие как адаптивная пакетная обработка и планирование, оптимизируют процесс обслуживания.

Преимущества

• Гибкость: RayServe может одновременно обслуживать несколько моделей или даже несколько версий одной модели.
• Производительность: Разработан для высокой производительности, обеспечивая низкую задержку и высокую пропускную способность
• Интеграция с экосистемой Ray: Будучи частью экосистемы Ray, он получает преимущества возможностей Ray, таких как распределенное обучение и детализированная параллельность.

Недостатки

• Крутой кривой обучения: Несмотря на мощь, новичкам может быть сложно из-за его обширных возможностей.
• Управление ресурсами: В кластерной среде необходимо тщательное распределение ресурсов, чтобы избежать узких мест.

Код веб-сервера (serve.py):

Запросы для вызовов API: При работе сервера RayServe можно отправлять запросы API на конечную точку /generate. Вот пример использования команды curl:

Рекомендации для программистов-инженеров

По мере развития технологического ландшафта программисты-инженеры оказываются на перекрестке инноваций и практичности. Развертывание больших языковых моделей (LLMs) не является исключением из этой динамики. С их обширными возможностями эти модели представляют вызовы и соображения, с которыми инженеры должны справиться, чтобы раскрыть их полный потенциал.

Советы и лучшие практики для развертывания LLMs:

• Выделение ресурсов: Учитывая вычислительные затраты LLMs, обеспечение адекватного выделения ресурсов необходимо. Это включает в себя как память, так и вычислительные возможности, обеспечивая оптимальную работу модели.
• Версионирование моделей: Поскольку LLMs развиваются, поддержка прозрачной системы версионирования может помочь отслеживать изменения, устранять проблемы и обеспечивать воспроизводимость.
• Мониторинг и журналирование: Внимательное отслеживание показателей производительности модели и регистрация аномалий может предупредить потенциальные проблемы, обеспечивая бесперебойную работу.
• Протоколы безопасности: Учитывая чувствительность данных, с которыми может работать LLMs, осуществление надежных мер безопасности является неотъемлемым условием. Это включает в себя шифрование данных, безопасные конечные точки API и регулярную оценку уязвимостей.

Роль CI/CD в MLOps

Непрерывная интеграция и непрерывное развертывание (CI/CD) являются основополагающими элементами реализации MLOps. Их значимость многогранна:

• Оптимизация обновлений: Поскольку LLMs постоянно развиваются, CI/CD-пайплайны обеспечивают безопасную интеграцию и развертывание обновлений, улучшений или исправлений ошибок без нарушения работы существующих служб.
• Автоматизированное тестирование: Перед развертыванием автоматизированные тесты могут проверить производительность модели, гарантируя, что новые изменения не негативно влияют на ее функциональность.
• Консистентность: CI/CD обеспечивает однородную среду от разработки до производства, снижая вероятность проблемы “на моей машине все работает”.
• Быстрый цикл обратной связи: Любые проблемы, будь то с моделью или инфраструктурой, быстро выявляются и устраняются, что приводит к созданию более надежной системы.

В заключение, для программистов-инженеров, следующих пути развертывания LLMs, сочетание лучших практик и надежности CI/CD может проложить путь к успеху в постоянно меняющемся мире MLOps.