LLMOPs 与 MLOPs的区别

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，常常导致企业领导者、IT 分析师和决策者感到困惑。其中，有两个术语受到关注：LLMOps 与 MLOps。 虽然听起来很相似，但LLMOps和MLOps代表了不同的方法，可以显着影响组织如何利用人工智能技术的力量。 本文对 LLMOps 和 MLOP 进行了比较，让您获得必要的见解，促进根据您的业务目标和技术需求做出明智的决策。

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LLMOPS 代表大型语言模型操作，表示通过利用扩展语言模型来自动化和完善人工智能开发流程的策略或系统。LLMOP 工具促进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： 起点决定了后续的细化和微调，以使基础模型满足特定的应用领域。2.) 数据管理： 管理大量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.) 评估和基准测试： 根据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，它构成了一种结构化方法，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 的实际实现可以将机器学习无缝集成为人工智能应用的基础动力源。MLOps 的关键组成部分：

1. 建立运营能力： 创建基础设施以在现实场景中部署机器学习模型是 MLOps 的基石。

2. 工作流程自动化： 自动化机器学习工作流程，包括数据预处理、模型训练、部署和持续监控，是 MLOps 的基本目标。

LLMOps 与 MLOps 有何不同？LLMOps 是专门的，以利用大型语言模型为中心。同时，MLOps 的范围更广，涵盖各种机器学习模型和技术。从这个意义上说，LLMOps 被称为 LLM 的 MLOps。因此，两者在基础模型和方法论的具体关注点上存在分歧： 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对大量数据集进行更多的计算。部署 GPU 等专用硬件可加速数据并行操作。访问此类专用计算资源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蒸馏技术的重要性。迁移学习与从头开始构建的传统机器学习模型不同，法学硕士通常从基本模型开始，并使用新数据进行微调，以优化特定领域的性能。这种微调有利于特定应用程序获得最先进的结果，同时利用更少的数据和计算资源。人类反馈 训练大型语言模型的进步归功于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于评估模型性能具有相当大的价值。将此反馈循环集成到 LLMOps 管道中可以简化评估并收集数据以供将来的模型细化使用。超参数调整传统的机器学习主要涉及超参数调整以提高准确性，而法学硕士则引入了降低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极大地影响训练速度和成本。因此，尽管侧重点不同，但细致的调优过程跟踪和优化仍然与经典机器学习模型和法学硕士相关。性能指标传统的机器学习模型依赖于准确度、AUC 和 F1 分数等明确定义的指标，这些指标的计算相对简单。相比之下，评估法学硕士需要一系列不同的标准指标和评分系统，例如双语评估替补 (BLEU) 和面向回忆的 Gisting 评估替补 (ROUGE) - 在实施过程中需要特别关注。及时工程遵循指令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法学硕士做出准确可靠的答复至关重要。有效、及时的工程设计可以降低模型幻觉、即时操纵、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，并且可以与外部系统（例如向量数据库或网络搜索）进行交互。这些管道使法学硕士能够处理复杂的任务，例如知识库问答或基于文档集响应用户查询。在法学硕士申请开发中，重点通常转向构建和优化这些管道，而不是创建新颖的法学硕士。LLMOPS 与 MLOPS：优点和缺点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。让我们更深入地研究 LLMOps 和 MLOps 的优缺点，以便更好地比较它们：

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LLMOPS 优点

1. 开发简单：与 MLOPS 相比，LLMOPS 显着简化了 AI 开发。数据收集、预处理和标记等繁琐的任务已经过时，从而简化了流程。

2. 易于建模和部署： LLMOPS 避免了模型构建、测试和微调的复杂性，从而缩短了开发周期。此外，部署、监控和增强模型也变得轻松无忧。您可以直接利用扩展的语言模型作为 AI 应用程序的引擎。

3. 灵活且富有创意： 由于大型语言模型的多样化应用，LLMOPS 提供了更大的创意自由度。这些模型在文本生成、摘要、翻译、情感分析、问答等方面表现出色。

4. 高级语言模型： 通过利用 GPT-3、Turing-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，在各种语言任务中生成自然且连贯的文本。

LLMOPS 缺点

1. 限制和配额：  LLMOPS 存在令牌限制、请求配额、响应时间和输出长度等限制，影响其操作范围。

2. 有风险且复杂的集成： 由于 LLMOPS 依赖于测试阶段的模型，因此可能会出现潜在的错误和错误，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。脚本编写和工具利用成为不可或缺的组成部分，从而增加了复杂性。

MLOPS 优点

1. 简单的开发流程：  MLOPS简化了整个AI开发流程，从数据收集和预处理到部署和监控。

2. 准确可靠：  MLOPS通过标准化的数据验证、安全措施和治理实践，确保人工智能应用的准确性和可靠性。

3. 可扩展且稳健：  MLOPS 使 AI 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。

4. 丰富的工具接入：  MLOPS提供云计算、分布式计算、边缘计算等多种工具和平台的接入，增强开发能力。

MLOPS 缺点

1. 部署复杂：  MLOPS 带来了复杂性，需要跨各种任务（例如数据收集、预处理、部署和监控）花费时间和精力。

2. 灵活性和创造性较差：  MLOPS 虽然用途广泛，但将机器学习的应用限制在特定目的，通常采用不如扩展语言模型复杂的模型。

选择哪一个？在 MLOps 和 LLMOps 之间进行选择取决于您的具体目标、背景以及您正在从事的项目的性质。以下是一些帮助您做出明智决定的说明：1. 了解您的目标： 通过询问您是否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您的主要目标。 2. 项目要求： 通过检查您主要处理文本和语言相关任务还是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自然语言处理和理解，则 LLMOps 更相关。3. 资源和基础设施： 考虑您可以访问的资源和基础设施。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。4. 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更有经验来评估您的内部技能。您是否有具有机器学习、DevOps 或两者专业知识的成员？MLOps 通常涉及数据科学家、软件工程师和 DevOps 专业人员之间的协作，并且需要部署、监控和管理机器学习模型的专业知识。LLMOps 涉及使用大型语言模型、了解其功能并将其集成到应用程序中。5. 行业和用例： 探索您所在的行业以及您正在解决的特定用例。某些行业可能会非常青睐其中一种方法而不是另一种方法。LLMOps 可能在内容生成、聊天机器人和虚拟助理等行业更相关。6. 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个系统的组合。为什么我们需要 LLMOps？LLMOps的必要性  源于大型语言模型在彻底改变人工智能开发方面的潜力。虽然这些模型拥有巨大的功能，但有效地集成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 的实际用例在实际应用中，  LLMOps 正在塑造各个行业：内容生成： 利用语言模型自动创建内容，包括摘要、情感分析等。客户支持： 利用强大的语言模型增强聊天机器人和虚拟助手。数据分析： 从文本数据中提取见解，丰富决策过程。