LLMOps与MLOps：了解区别
LLMOps与MLOps：深入了解区别
大型语言模型目前非常流行，随之而来的是对更好的管理、组织和规划的需求。正如机器学习推动了MLOps的发展一样，强大的语言模型（LLMs）也推动了LLMOps的发展。
虽然MLOps和LLMOps有很多相似之处，比如确保数据清洁以及部署中没有重大缺陷，但这两个领域也存在一些关键的差异。在这里，我们将重点探讨MLOps和LLMOps之间的相似性和差异，尤其是后者在未来几个月中的重要性。
重点
LLMOps专注于LLMs的运营管理，而MLOps专注于所有的机器学习模型。这意味着数据科学家需要特别注意语言模型和基于文本数据集的细微差异，例如考虑语言学、语境、领域和潜在的计算成本。
总之，尽管MLOps和LLMOps有许多重叠之处，但它们是数据科学中完全不同的子领域，意味着需要涉及不同的框架、工具、技能和流程。
挑战
从事大型语言模型的数据科学家面临着一些传统MLOps项目中不存在的独特挑战。例如，LLMs通常比用于机器学习的传统数据集要大得多，因此在训练和评估时具有较高的计算成本。因此，团队在监控和评估这些模型时需要更加警惕，以避免偏见、幻觉等潜在问题。
Iguazio的市场副总裁Sahar Dolev-Blitental指出：“在面向用户的应用中安全地部署LLMs是一个新的复杂挑战，这使得MLOps比以往任何时候都更重要。”她继续说道：“这些模型的体积要大得多，需要多个GPU才能运行，因此优化和量化对于降低成本和增加延迟是重要的。与可以在一段时间内无需重新训练的简单模型不同，LLMs需要一个由实时验证、响应监控和从人类反馈中进行强化学习的反馈闭环。”
活动 – ODSC West 2023
线下和线上会议
10月30日至11月2日
加入我们，深入了解最新的数据科学和人工智能趋势、工具和技术，从LLMs到数据分析，从机器学习到可持续的AI。
益处
传统的MLOps对于开发大型语言模型可能比没有好，但注意这些独特的考虑因素可以使语言模型受益。特别是LLMOps可以从更好的性能、可靠性和可伸缩性中受益，就像MLOps一样。然而，通过LLMops，可以提高基于语言的输出的性能，更好地理解语言上下文，并可能降低计算成本。
成熟度
相较于MLOps，LLMOps是一个较新的领域，可用的成熟工具和资源较少。这意味着LLMOps团队可能需要开发自己的工具和流程，或者依赖混合使用开源和商业解决方案。这可能涉及一套与MLOps所需的技能不同的技能，并留下更多问题待解答。例如，启动工程如何适配到流程中？
结论
尽管LLMOps还处于初级阶段，但我们可以通过借鉴已经建立起来的MLOps领域的经验来开始使用它们。不是选择其中之一，而是决定对于您的组织来说哪个更合适，考虑成本、资源、人员和时间。现在关键是及时了解日益发展的LLMs领域，特别是因为世界现在更加关注语言模型。在今年10月30日至11月2日的ODSC West 2023是了解最新动态的最佳场所。通过专门致力于NLP和LLMs的完整主题，您将享受关于这个快节奏领域的演讲、会议、活动等内容。
确认会议议程包括：
- 使用功能存储库个性化LLMs
- 大型语言模型的评估技术
- 使用开源工具和LLMs构建专家问答机器人
- 了解大型模型的情况
- 通过联合系统优化对开源大型模型进行细调训练
- 使用LlamaIndex在数据上构建基于LLM的知识工作者
- 使用data2vec进行通用和高效的自监督学习
- 朝着可解释和语言无关的LLMs迈进
- 在Slack消息上进行LLMs的细调训练
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