El concepto de LLMOps

Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) son modelos de machine learning (aprendizaje automático) que comprenden y generan lenguaje humano.Los LLM, como GPT-3, LLaMA y Falcon, son herramientas que aprenden a partir de los datos para producir palabras y oraciones. A medida que evolucionan, las empresas necesitan implementar las prácticas recomendadas sobre el funcionamiento de estos modelos.Aquí es donde entran en juego las LLMOps.

Las operaciones de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMOps) son métodos operativos que se usan para gestionar estos modelos. Con ellas, el ciclo de vida de los LLM se gestiona y automatiza, desde el perfeccionamiento hasta el mantenimiento, para que los desarrolladores y los equipos los implementen, los controlen y los mantengan.

Si se considera que los LLM son un subconjunto de los modelos de machine learning, entonces las LLMOps son un modelo de lenguaje de gran tamaño equivalente a las operaciones de machine learning (MLOps). Las MLOps son un conjunto de prácticas para los flujos de trabajo cuyo objetivo es optimizar el proceso de implementación y mantenimiento de los modelos de machine learning. Pretenden establecer un proceso de evolución constante para integrar los modelos de machine learning al desarrollo de software. Del mismo modo, el objetivo de las LLMOps es que los equipos puedan experimentar con el ciclo de desarrollo e implementación de los LLM, repetir los procesos, implementarlos y mejorarlos de forma permanente.

Si bien las LLMOps y las MLOps comparten algunos aspectos, también tienen diferencias. Estas son algunas:

Aprendizaje: los modelos de machine learning tradicionales comúnmente se crean o se entrenan desde cero, pero los LLM se generan a partir de un modelo base y se perfeccionan con datos nuevos para mejorar el rendimiento de las tareas.

Ajuste: en el caso de los LLM, el perfeccionamiento mejora el rendimiento y aumenta la precisión, lo cual aporta más informaciones sobre un tema en especial al modelo. El perfeccionamiento de las indicaciones permite que los modelos realicen mejor ciertas tareas. Otra diferencia radica en el ajuste de los hiperparámetros. Para el machine learning tradicional, el perfeccionamiento se centra en la precisión. En el caso de los LLM, esta optimización es importante tanto para la precisión como para reducir los costos y la cantidad de energía que se requiere para el entrenamiento. Ambos modelos obtienen beneficios de la optimización del proceso de perfeccionamiento, pero en relación con diferentes aspectos. Por último, es importante mencionar a la generación aumentada por recuperación (RAG), un proceso de uso del conocimiento externo que garantiza que el LLM recopile datos precisos y específicos para generar mejores respuestas.

Retroalimentación: el aprendizaje por refuerzo a partir de la retroalimentación humana (RLHF) representa una mejora en cuanto al entrenamiento de los LLM. Estas contribuciones de las personas son fundamentales para el rendimiento de los modelos. Los LLM usan la retroalimentación para analizar la precisión, mientras que los modelos de machine learning tradicionales lo hacen mediante indicadores específicos.

Indicadores de rendimiento: los modelos de machine learning cuentan con indicadores de rendimiento precisos; los LLM, por su parte, tienen distintos conjuntos, como Bilingual Evaluation Understudy (BLEU) y Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation (ROUGE), los cuales requieren un análisis más complejo.

Actualmente, las operaciones LLMOps son el mejor método para supervisar y mejorar el rendimiento, y se pueden mencionar tres ventajas principales:

Eficiencia: las LLMOps permiten que los equipos desarrollen modelos más rápido, mejoran la calidad y se implementan de inmediato. Gracias a un enfoque para la gestión más optimizado, se colabora mejor en una plataforma que fomenta la comunicación, el desarrollo y la implementación.

Capacidad de ajuste: estas operaciones contribuyen a la capacidad de ajuste y la gestión, ya que permiten controlar y gestionar varios modelos para su integración y distribución o implementación continuas (CI/CD). Además, ofrecen una experiencia del usuario con mayor capacidad de respuesta mediante una mejor comunicación de los datos y sistema de respuesta. 

Reducción de riesgos: las LLMOps fomentan una mayor transparencia y establecen un mejor cumplimiento de las políticas del sector y la empresa.Mejoran la seguridad y la privacidad al proteger la información confidencial y evitar la exposición a riesgos.

Las LLMOps tienen varios usos.

Integración y distribución continuas (CI/CD): la CI/CD tiene como objetivo optimizar, agilizar y automatizar el ciclo de vida del desarrollo de los modelos. Gracias a ella, ya no es necesario que personas tengan que intervenir para obtener código nuevo, lo que se traduce en menos tiempo de inactividad y lanzamientos de código más rápidos. Las herramientas como Tekton, sobre la cual se basa Red Hat OpenShift Pipelines, contribuyen a los flujos de trabajo de los desarrolladores al automatizar las implementaciones en varias plataformas.

Recopilación, etiquetado y almacenamiento de datos: la recopilación de datos utiliza distintas fuentes para obtener información precisa. El etiquetado clasifica los datos, y el almacenamiento recopila y conserva la información digital que está asociada a la red.

Perfeccionamiento, interferencias y supervisión de modelos: con el perfeccionamiento, se optimizan los modelos para que realicen ciertas tareas de cada área. Las inferencias de los modelos permiten gestionar la producción según los conocimientos actuales y ejecutar acciones en función de la información inferida. Gracias a la supervisión de los modelos, que incluye los comentarios de personas, es posible recopilar y almacenar datos sobre el comportamiento de los modelos para entender la manera en que se relacionan con los datos de producción reales.

Las operaciones LLMOps tienen varias etapas o elementos, y hay prácticas recomendadas para cada una de ellas:

Análisis exploratorio de los datos (EDA): proceso que consiste en analizar los datos y prepararlos para el ciclo de vida del machine learning mediante la creación de conjuntos de datos.

• Recopilación de los datos: primer paso que se utiliza para entrenar el LLM que se recopiló de distintas fuentes, como archivos de código y redes sociales.
• Limpieza de los datos: una vez recopilados, los datos deben analizarse y prepararse para el entrenamiento. Esto implica eliminar los errores y la información duplicada, y corregir las inconsistencias.
• Análisis de los datos: el siguiente paso es analizar los datos para entender mejor sus características, lo cual incluye la identificación de casos atípicos y de patrones.

Preparación de los datos e ingeniería de las indicaciones: este proceso consiste en permitir que diferentes equipos compartan los datos, y en desarrollar indicaciones para los LLM.

• Preparación de los datos: los datos que se usan para entrenar a estos modelos se preparan de distintas maneras, lo cual incluye la síntesis y la conclusión de los que se recopilaron.
• Ingeniería de las indicaciones: se trata de la creación de indicaciones que se utilizan para los textos que garantizan que se obtenga el resultado deseado.

Perfeccionamiento del modelo: se refiere al uso de bibliotecas open source conocidas, como Hugging Face Transformers, para perfeccionar y mejorar el rendimiento del modelo.

• Entrenamiento del modelo: después de que se preparan los datos, se entrena o perfecciona el modelo con un algoritmo de machine learning que busca patrones.
• Evaluación del modelo: una vez que se entrenó el LLM, debe evaluarse su rendimiento. Para ello, se usa un conjunto de datos que no se utilizó durante el entrenamiento.
• Perfeccionamiento del modelo: cuando el LLM no da buenos resultados, puede perfeccionarse, lo cual implica modificar sus parámetros para mejorar el rendimiento.

Revisión y control del modelo: proceso que consiste en descubrir elementos, compartirlos y realizar aportes a los diferentes modelos de machine learning mediante plataformas de MLOps open source, como Kubeflow.

• Revisión del modelo: una vez que se perfeccionó el LLM, debe revisarse para garantizar que sea seguro y confiable, lo cual incluye comprobar los sesgos y los riesgos de seguridad.
• Control del modelo: se trata de la gestión del LLM durante todo su ciclo de vida e implica el seguimiento de su rendimiento, la incorporación de cambios a medida que sean requeridos y su eliminación cuando ya no sea necesario.

Inferencias y distribución del modelo: es el proceso de gestionar la frecuencia de actualización del modelo, los tiempos de solicitud de las inferencias y otros detalles de producción. 

• Distribución del modelo: una vez que se revisó y aprobó el LLM, puede llevarse a la producción y distribuirse a los usuarios mediante una interfaz de programación de aplicaciones (API).
• Inferencia del modelo: una aplicación puede hacer consultas a la API para que genere texto o responda preguntas. Esto puede realizarse de varias maneras, por ejemplo, mediante una interfaz de programación de aplicaciones de transferencia de estado representacional (API de REST) o una aplicación web.

Supervisión de los modelos y retroalimentación humana: se supervisan los modelos y los datos para detectar comportamientos negativos o poco comunes de los usuarios.

• Supervisión del modelo: una vez que se implementó el modelo, es necesario supervisarlo para asegurarse de que su rendimiento sea el esperado. Esto incluye realizar un seguimiento, identificar problemas e implementar los cambios necesarios.
• Retroalimentación humana: se usa para mejorar el rendimiento del LLM y puede llevarse a cabo proporcionando comentarios sobre el texto que genera o identificando los problemas de rendimiento que surjan.

La plataforma de LLMOps ofrece a los desarrolladores y a los equipos un entorno que fomenta la colaboración mediante el análisis de datos, el seguimiento de los experimentos, la ingeniería de las indicaciones y la gestión de los LLM. También se ocupa del traslado, la implementación y la supervisión de los modelos en entornos gestionados.Al contar con una mejor gestión de las bibliotecas, la plataforma permite disminuir los costos operativos y prescindir de personal técnico muy capacitado para llevar a cabo tareas, como el procesamiento de datos, la supervisión de los modelos y la implementación.

Red Hat® OpenShift®, la plataforma de aplicaciones de nube híbrida líder del sector que se basa en Kubernetes, agiliza la implementación de las aplicaciones que funcionan con inteligencia artificial en los diferentes entornos de nube híbrida, desde los centros de datos hasta el extremo de la red y varias nubes.

Con Red Hat OpenShift, las empresas pueden automatizar y simplificar la tarea repetitiva de integración de los modelos a los procesos de desarrollo de software, la implementación en la producción, la supervisión, el reentrenamiento y la reimplementación para lograr predicciones más precisas de forma permanente.

Red Hat OpenShift AI es una plataforma de MLOps flexible y con capacidad de ajuste que incluye herramientas para diseñar, implementar y gestionar las aplicaciones que utilizan la inteligencia artificial. Permite que los analistas de datos y los desarrolladores de aplicaciones simplifiquen la integración de la inteligencia artificial a las aplicaciones de manera segura y uniforme, según sea necesario. La plataforma OpenShift AI ofrece herramientas para respaldar todo el ciclo de vida de las pruebas y los modelos de inteligencia artificial/machine learning en las instalaciones y en la nube pública.

Al combinar las funciones de Red Hat OpenShift AI y Red Hat OpenShift en una única plataforma de aplicaciones de inteligencia artificial lista para las empresas, los equipos pueden trabajar juntos en un solo entorno colaborativo que promueve la uniformidad, la seguridad y la flexibilidad.