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在人工智能和机器学习快速发展的环境中，新的术语和概念频繁出现，经常在商业领袖、IT分析师和决策者中造成混乱。其中，有两个术语变得突出：LLMOps与MLOps。
虽然听起来很相似，但LLMOps和MLOps代表了不同的方法，可以显著影响组织如何利用人工智能技术的力量。
本文比较了LLMOP和MLOP，为您提供必要的见解，促进根据您的业务目标和技术需求做出明智的决策。
什么是LLMOps？
LLMOPS代表大型语言模型操作，表示通过使用扩展的语言模型来自动化和完善人工智能开发管道的策略或系统。LLMOP工具促进了这些实质性语言模型的持续集成，作为人工智能应用程序的底层后端或驱动力。
LLMOps的关键组成部分：
1.）基础模型的选择：一个起点决定了后续的细化和微调，以使基础模型适应特定的应用领域。
2.）数据管理：管理大量的数据对于准确的语言模型操作至关重要。
3.）部署和监控模型：确保语言模型的高效部署及其持续监控，确保性能一致。
4.）评估和基准：对照标准化基准对精炼模型进行严格评估，有助于衡量语言模型的有效性。
什么是MLOps？
MLOps是机器学习操作的缩写，是一种结构化的方法，旨在通过利用机器学习的力量来自动化和增强人工智能开发过程的操作方面。MLOps的实际实现允许将机器学习作为人工智能应用的基础动力进行无缝集成。
MLOps的关键组成部分：
- 建立运营能力：创建在现实场景中部署ml模型的基础设施是MLOps的基石。
- 工作流自动化：自动化机器学习工作流，包括数据预处理、模型训练、部署和连续监控，是MLOps的基本目标。
LLMOps与MLOps有何不同？
LLMOps是专门的，并且以使用大型语言模型为中心。与此同时，MLOps的范围更广，涵盖了各种机器学习模型和技术。从这个意义上讲，LLMOp被称为LLM的MLOps。因此，这两者在对基础模型和方法的具体关注上存在分歧：
计算资源
训练和部署大型语言模型以及完善广泛的语言模型需要在大量数据集上进行更多的计算。像GPU这样的专用硬件被部署用于加速数据并行操作。对这种专用计算资源的访问对于模型训练和部署至关重要。此外，解决推理成本强调了模型压缩和提取技术的重要性。
迁移学习
与从头开始构建的传统ML模型不同，LLM通常从基本模型开始，使用新数据进行微调，以优化特定领域的性能。这种微调有助于为特定应用提供最先进的结果，同时利用更少的数据和计算资源。
人为反馈
训练大型语言模型的进步归功于来自人类反馈的强化学习（RLHF）。鉴于LLM任务的开放性，最终用户的人工输入对评估模型性能具有相当大的价值。将此反馈回路集成到LLMOps管道中可以简化评估并收集数据以用于未来的模型精化。
超参数调整
虽然传统的ML主要涉及超参数调整以提高准确性，但LLM引入了减少训练和推理成本的附加维度。调整批量大小和学习率等参数可以显著影响训练速度和成本。因此，细致的调整过程跟踪和优化仍然适用于经典ML模型和LLM，尽管关注点不同。
性能指标
传统的ML模型依赖于定义良好的指标，如准确性、AUC和F1分数，这些指标计算起来相对简单。相比之下，评估LLM需要一系列不同的标准指标和评分系统，如双语评估替考（BLEU）和面向回忆的Gisting evaluation替考（ROUGE），在实施过程中需要特别关注。
提示工程
遵循说明的模型可以处理复杂的提示或指令集。制作这些提示模板对于确保LLM做出准确可靠的响应至关重要。有效、及时的工程设计可以降低模型幻觉、即时操作、数据泄露和安全漏洞的风险。
构建LLM管道
LLM管道将多个LLM调用串在一起，并可以与外部系统（如矢量数据库或web搜索）对接。这些管道使LLM能够处理复杂的任务，如知识库问答或基于文档集响应用户查询。在LLM应用程序开发中，重点通常转向构建和优化这些管道，而不是创建新的LLM。
LLMOPS与MLOPS：优势与劣势
在决定哪种技术最适合您的业务时，重要的是要考虑每种技术的优点和缺点。让我们深入了解LLMOp和MLOps的优缺点，以便更好地进行比较：
LLMOPS Pros
- 简单开发：与MLOPS相比，LLMOPS显著简化了人工智能开发。数据收集、预处理和标记等繁琐的任务变得过时，从而简化了流程。
- 易于建模和部署：LLMOPS避开了模型构建、测试和微调的复杂性，实现了更快的开发周期。此外，部署、监控和增强模型也变得轻而易举。你可以直接利用扩展的语言模型作为你的人工智能应用程序的引擎。
- 灵活性和创造性：由于大型语言模型的多样性应用，LLMOPS提供了更大的创造性自由度。这些模型擅长文本生成、摘要、翻译、情感分析、问答等。
- 高级语言模型：通过利用GPT-3、图灵NLG和BERT等高级模型，LLMOPS使您能够利用数十亿或数万亿参数的力量，在各种语言任务中提供自然连贯的文本生成。
LLMOPS Cons
- 限制和配额：LLMOPS具有令牌限制、请求配额、响应时间和输出长度等限制，影响其操作范围。
- 风险和复杂的集成：由于LLMOPS依赖于处于测试阶段的模型，潜在的bug和错误可能会出现，从而引入风险和不可预测性。此外，将大型语言模型集成为API需要技术技能和理解能力。脚本和工具利用率成为不可或缺的组成部分，增加了复杂性。
MLOPS优点
- 简单的开发过程：MLOPS简化了整个人工智能开发过程，从数据收集和预处理到部署和监控。
- 准确可靠：MLOPS通过标准化的数据验证、安全措施和治理实践确保人工智能应用程序的准确性和可靠性。
- 可扩展且强大：MLOPS使人工智能应用程序能够无缝处理大型复杂的数据集和模型，并根据流量和负载需求进行扩展。
- 访问各种工具：MLOPS提供了对云计算、分布式计算和边缘计算等许多工具和平台的访问，增强了开发能力。
MLOPS Cons
- 部署复杂：MLOPS在数据收集、预处理、部署和监控等各种任务中引入了复杂性，需要耗费大量时间和精力。
- 灵活性和创造性较差：虽然MLOPS是通用的，但它将机器学习的应用局限于特定的目的，通常使用的模型不如扩展的语言模型复杂。
选择哪一个？
在MLOps和LLMOps之间进行选择取决于您的具体目标、背景和所从事项目的性质。以下是一些帮助您做出明智决定的说明：
- 了解你的目标：通过询问你是专注于高效部署机器学习模型（MLOps）还是使用GPT-3（LLMOps）等大型语言模型来定义你的主要目标。
- 项目要求：通过检查你是否主要处理与文本和语言相关的任务或更广泛的机器学习模型来考虑项目的性质。如果您的项目严重依赖于自然语言处理和理解，那么LLMOps更相关。
- 资源和基础设施：想想你可以访问的资源和基础结构。MLOps可能涉及建立模型部署和监控的基础设施。由于大型语言模型的计算需求，LLMOps可能需要大量的计算资源。
- 评估专业知识和团队组成：通过询问您是否在机器学习、软件开发或两者方面都更有经验来评估您的内部技能？您是否有拥有机器学习、DevOps或两者兼有专业知识的成员？MLOps通常涉及数据科学家、软件工程师和DevOps专业人员之间的合作，需要部署、监控和管理机器学习模型的专业知识。LLMOp涉及使用大型语言模型，了解它们的功能，并将它们集成到应用程序中。
- 行业和用例：探索您所处的行业以及您正在解决的具体用例。一些行业可能会大力支持一种方法而非另一种方法。LLMOp可能在内容生成、聊天机器人和虚拟助理等行业更具相关性。
- 混合方法：请记住，MLOps和LLMOps之间没有严格的划分。有些项目可能需要两种系统的组合。
为什么我们需要LLMops？
LLMOps的必要性源于大型语言模型在革命性人工智能开发中的潜力。虽然这些模型具有巨大的功能，但有效地整合它们需要复杂的策略来处理复杂性、促进创新并确保合乎道德的使用。
LLMOps的真实使用案例
在实际应用中，LLMOps正在塑造各种行业：
- 内容生成：利用语言模型自动化内容创建，包括摘要、情绪分析等。
- 客户支持：通过强大的语言模型增强聊天机器人和虚拟助理。
- 数据分析：从文本数据中提取见解，丰富决策过程。
进一步阅读
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