生成式人工智能解放：MLOps和LLM部署策略的软件工程师

'Liberation of Generative Artificial Intelligence MLOps and LLM Deployment Strategies for Software Engineers.

生成式人工智能的最近爆发标志着机器学习模型所能实现的可能性的巨大变化。像DALL-E 2、GPT-3和Codex这样的系统指向了一个未来，人工智能可以模仿独特的人类技能，如创作艺术、进行对话，甚至编写软件。然而，有效地部署和管理这些新兴的大型语言模型（LLM）对组织来说是一个巨大的挑战。本文将为软件工程师提供基于研究支持的解决方案策略，通过利用MLOps最佳实践来平稳地集成生成式人工智能。详细介绍了部署LLM以实现优化效率的经过验证的技术，监控它们一旦投入生产，持续更新以提高性能，以及确保它们在各种产品和应用中协同工作。通过遵循所提出的方法论，人工智能从业者可以避免常见的陷阱，并成功利用生成式人工智能的力量创造商业价值和用户满意度。

生成式人工智能的时代

生成式人工智能是人工智能进步的证明，标志着与传统模型的显著分离。这种方法专注于根据从大量数据中识别出的模式生成新的内容，无论是文本、图像还是声音。这种能力的影响是深远的。从生命科学行业到娱乐行业，各个行业都在目睹生成式人工智能的应用带来的变革。无论是创造新型药物化合物还是制作音乐，这项技术的影响是不可否认的，并且继续塑造着众多领域的未来发展方向。

理解LLMs（大型语言模型）

大型语言模型，通常称为LLMs，是一类旨在理解和生成类似人类文本的人工智能模型。它们处理和生成大量连贯和相关的文本的能力使它们与众不同。然而，使LLMs革命性的属性也引入了复杂性。由于其尺寸和计算需求，高效地部署和提供这些模型需要一种细腻的方法。将LLMs集成到应用程序中的复杂性突显了对专门策略和工具的需求。

LLM部署框架

AI-优化的vLLM

AI-优化的vLLM是一个专门为当代人工智能应用需求而设计的框架。其架构经过精心设计，可以处理大量数据集，确保在各种困难条件下快速响应。

• Enterra Solutions创始人兼首席执行官Stephen DeAngelis – 访谈系列
• “以人工智能为主导的敏捷产品开发数字化战略”
• 使用timeit和cProfile对Python代码进行性能分析

主要特点

• 高效的数据处理：能够处理大型数据集而无需显著的延迟
• 快速响应时间：优化以快速完成任务，确保及时结果
• 灵活的集成：设计用于与各种应用和平台兼容

优点

• 可扩展性：可以轻松处理不断增加的数据负载而不影响性能
• 用户友好的界面：简化模型集成和预测过程

缺点

• 资源密集型：为了获得最佳性能，可能需要大量的计算资源。
• 学习曲线：虽然用户友好，但新手可能需要一些时间来充分利用其功能。

示例代码

离线批处理服务：

API服务器：

GenAI文本推理

GenAI文本推理是一个在处理基于语言的任务方面具有适应性和高效性的框架。它提供了一种简化的文本生成方法，强调速度和连贯性。

主要特点

• 自适应文本生成：能够产生相关和连贯的文本
• 优化的架构：专为快速文本生成任务而设计
• 多用途应用：适用于除了纯粹的生成之外的各种基于文本的人工智能任务

优点

• 高质量的输出：始终产生连贯和相关的文本
• 易于集成：简化的API和函数使其易于融入项目

缺点

• 特定性：虽然在文本任务中表现出色，但对于非文本的人工智能操作可能不太灵活。
• 资源需求：为了获得最佳性能，可能需要相当大的计算能力。

带有Docker集成的Web服务器示例代码

1. Web服务器代码（app.py）

2. Dockerfile

3. 构建和运行Docker容器：通常可以使用以下命令构建Docker镜像并运行容器：

4. 进行API调用：一旦服务器在Docker容器内运行起来，可以使用curl或任何HTTP客户端等工具对/generate_text端点进行API调用：

MLOps OpenLLM平台：深入了解

MLOps OpenLLM平台是人工智能框架中的一颗明灯，特别为大型语言模型量身定制。其设计理念有助于在各种环境中实现LLM的无缝部署、管理和扩展。

关键特性

• 可扩展的架构：既能处理小规模应用程序的需求，也能满足企业级系统的需求
• 直观的API：简化的接口降低学习曲线，提高开发者的生产力
• 针对LLM进行优化：专门针对大型语言模型的独特需求设计的组件

优点

• 多功能性：适用于许多应用，从聊天机器人到内容生成系统
• 高效性：简化操作，确保快速响应时间和高吞吐量
• 社区支持：有着积极的社区支持，不断改进

缺点

• 初始设置复杂性：尽管平台用户友好，但初始设置可能需要更深入的理解。
• 资源密集性：对于较大的模型，该平台可能需要大量的计算资源。

Web服务器代码（server.py）：

进行API调用：在服务器处于活动状态时，可以向/generate端点发送API调用。以下是使用curl命令的简单示例：

RayServe：深入研究

RayServe是Ray生态系统的一个重要组成部分，已经在开发者和研究人员中获得了广泛的关注。它是一个从头开始设计的模型服务系统，可以快速将机器学习模型（包括大型语言模型）投入生产。

关键特性

• 无缝扩展性：RayServe可以在不修改代码的情况下从单台机器扩展到大型集群。
• 框架无关：支持任何机器学习框架的模型，没有限制。
• 批处理和调度：内置高级功能，如自适应批处理和调度，优化服务流程。

优点

• 灵活性：RayServe可以同时为多个模型提供服务，甚至可以为同一模型的多个版本提供服务。
• 性能：专为高性能设计，确保低延迟和高吞吐量
• 与Ray生态系统集成：作为Ray生态系统的一部分，它可以受益于Ray的能力，如分布式训练和细粒度并行性。

缺点

• 学习曲线：虽然功能强大，但新手可能在初始阶段感到困惑，因为它具有丰富的特性。
• 资源管理：在集群环境中，谨慎分配资源是必要的，以防止瓶颈。

Web服务器代码（serve.py）：

API调用查询：在RayServe服务器运行时，可以将API查询发送到/generate端点。以下是使用curl命令的示例：

软件工程师的考虑因素

随着技术环境的演变，软件工程师发现自己处于创新和实用性的交叉路口。部署大型语言模型（LLMs）也不例外。这些模型的广泛能力带来了工程师必须解决的挑战和考虑因素，以充分发挥它们的潜力。

部署LLMs的技巧和最佳实践：

• 资源分配：考虑到LLMs的计算量，确保足够的资源分配至关重要。这包括内存和处理能力，以使模型运行得到优化。
• 模型版本控制：随着LLMs的演变，保持透明的版本控制系统有助于跟踪变更、调试问题并确保可复现性。
• 监控和日志记录：密切关注模型的性能指标并记录异常，可以预防潜在问题，确保运行顺畅。
• 安全协议：考虑到LLMs可能处理的敏感数据，实施强大的安全措施是不可妥协的。这包括数据加密、安全的API端点和定期的漏洞评估。

CI/CD在MLOps中的作用

持续集成和持续部署（CI/CD）是MLOps实施的支柱。它们的重要性是多方面的：

• 流程化的更新：随着LLMs不断演进，CI/CD流水线确保更新、改进或错误修复能够无缝集成和部署，而不会中断现有服务。
• 自动化测试：在任何部署之前，自动化测试可以验证模型的性能，确保任何新变更不会对其功能产生负面影响。
• 一致性：CI/CD确保从开发到生产的环境保持一致，减轻“在我的机器上可以运行”的不良情况。
• 快速反馈循环：任何问题，无论是模型还是基础设施方面，都能够快速识别和纠正，从而构建更强大的系统。

总而言之，对于走向LLM部署之路的软件工程师来说，最佳实践与CI/CD的稳健性相结合，可以为MLOps不断演变的环境中的成功铺平道路。