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LLM(대형 언어 모델)은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하는 새로운 유형의 인공 지능입니다. 그들의 주요 능력은 광범위한 프롬프트와 요청에 응답하여 인간과 유사한 텍스트를 생성하는 것입니다. 

ChatGPT 또는 Google Gemini와 같은 인기 있는 LLM 솔루션에 대한 경험이 이미 있으실 것입니다. 

하지만 이러한 강력한 모델이 어떻게 그렇게 빛처럼 빠른 응답을 제공하는지 궁금한 적이 있습니까? 

그 답은 LLMOps라는 전문 분야에 있습니다. 

본격적으로 알아보기 전에 이 분야의 중요성을 시각화해 봅시다. 

친구와 대화를 나누고 있다고 상상해 보세요. 당신이 일반적으로 기대하는 것은 당신이 질문을 하면 즉시 대답을 해주고 대화가 자연스럽게 흘러간다는 것입니다. 

권리?

이러한 원활한 교환은 사용자가 LLM(대형 언어 모델)과 상호 작용할 때 기대하는 것입니다. ChatGPT와 채팅하고 프롬프트를 보낼 때마다 몇 분 동안 기다려야 한다고 상상해 보세요. 아무도 그것을 전혀 사용하지 않을 것입니다. 적어도 저는 확신하지 못할 것입니다. 

이것이 바로 LLM이 LLMOps 분야를 통해 디지털 솔루션에서 이러한 대화 흐름과 효율성을 달성하는 것을 목표로 하는 이유입니다. 이 가이드는 이 새로운 도메인의 첫 번째 단계에서 귀하의 동반자가 되는 것을 목표로 합니다. 

Large Language Model Operations의 약자인 LLMOps는 LLM이 효율적이고 안정적으로 작동하도록 보장하는 비하인드 스토리입니다. 이는 LLM이 제기하는 고유한 문제를 해결하기 위해 특별히 설계된 친숙한 MLOps의 발전을 나타냅니다. 

MLOps는 일반 기계 학습 모델의 수명 주기 관리에 중점을 두는 반면, LLMOps는 LLM 관련 요구 사항을 구체적으로 다룹니다. 

웹 인터페이스나 API를 통해 OpenAI 또는 Anthropic과 같은 엔터티의 모델을 사용할 때 LLMOps는 뒤에서 작동하여 이러한 모델을 서비스로 액세스할 수 있도록 합니다. 그러나 특수 애플리케이션을 위한 모델을 배포할 때 LLMOps의 책임은 우리에게 있습니다. 

따라서 토론의 흐름을 관리하는 중재자처럼 생각하십시오. 중재자가 대화를 원활하게 진행하고 토론 주제에 맞게 조정하면서 항상 나쁜 말이 없는지 확인하고 가짜 뉴스를 피하려고 노력하는 것처럼 LLMOps는 LLM이 최고의 성능으로 작동하고 원활한 사용자 경험을 제공하며 안전을 확인하도록 보장합니다. 산출.

LLM(대형 언어 모델)을 사용하여 애플리케이션을 만들면 기존 기계 학습에서 볼 수 있는 것과는 다른 문제가 발생합니다. 이를 탐색하기 위해 혁신적인 관리 도구와 방법론이 개발되어 LLMOps 프레임워크가 탄생했습니다.

LLM 기반 애플리케이션의 성공에 LLMOps가 중요한 이유는 다음과 같습니다.

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1. 속도가 핵심입니다: 사용자는 LLM과 상호작용할 때 즉각적인 응답을 기대합니다. LLMOps는 프로세스를 최적화하여 대기 시간을 최소화하고 합리적인 시간 내에 답변을 얻을 수 있도록 보장합니다.
2. 정확성 문제: LLMOps는 LLM 응답의 정확성과 관련성을 보장하기 위해 다양한 점검과 제어를 구현합니다.
3. 성장을 위한 확장성: LLM 애플리케이션이 인기를 얻으면 LLMOps는 리소스를 효율적으로 확장하여 증가하는 사용자 로드를 처리하는 데 도움이 됩니다.
4. 보안이 가장 중요합니다: LLMOps는 강력한 보안 조치를 시행하여 LLM 시스템의 무결성을 보호하고 민감한 데이터를 보호합니다.
5. 비용 효율성 : LLM 운영은 상당한 리소스 요구 사항으로 인해 재정적으로 까다로울 수 있습니다. LLMOps는 경제적인 방법을 활용하여 리소스 활용도를 효율적으로 극대화하고 최고 성능이 저하되지 않도록 보장합니다.

LLMOps는 LLM에 대한 프롬프트가 준비되어 있는지 확인하고 해당 응답이 최대한 빨리 사용자에게 돌아옵니다. 그러나 이는 전혀 쉽지 않습니다. 

이 프로세스에는 아래 이미지에서 볼 수 있는 여러 단계(주로 4단계)가 포함됩니다.  

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이 단계의 목표는 무엇입니까? 

모델이 프롬프트를 명확하고 이해하기 쉽게 만듭니다. 

다음은 이러한 단계에 대한 세부정보입니다.

1. 전처리

프롬프트는 첫 번째 처리 단계를 거칩니다. 첫째, 더 작은 조각(토큰)으로 나뉩니다. 그런 다음 오타나 이상한 문자가 정리되고 텍스트 형식이 일관되게 유지됩니다. 

마지막으로 토큰은 LLM이 이해할 수 있도록 숫자 데이터에 포함됩니다.

2. 접지

모델이 프롬프트를 처리하기 전에 모델이 더 큰 그림을 이해하는지 확인해야 합니다. 여기에는 LLM과 나눈 과거 대화를 참조하거나 외부 정보를 사용하는 것이 포함될 수 있습니다. 

또한 시스템은 프롬프트에 언급된 중요한 사항(이름이나 장소 등)을 식별하여 응답의 관련성을 더욱 높여줍니다.

3. 안전 점검:

안전 규칙을 설정하는 것과 마찬가지로 LLMOps는 프롬프트가 적절하게 사용되는지 확인합니다. 시스템은 민감한 정보나 잠재적으로 불쾌한 콘텐츠 등을 확인합니다. 

이러한 검사를 통과한 후에야 주요 작업인 LLM에 대한 프롬프트가 준비됩니다!

이제 LLM에서 프롬프트를 처리할 준비가 되었습니다. 그러나 그 결과도 분석하고 처리해야 합니다. 따라서 이를 확인하기 전에 네 번째 단계에서 몇 가지 추가 조정이 수행됩니다.

3. 후처리

프롬프트가 변환된 코드를 기억하시나요? 응답은 사람이 읽을 수 있는 텍스트로 다시 번역되어야 합니다. 그 후 시스템은 문법, 스타일, 명확성에 대한 응답을 다듬습니다.

이러한 모든 단계는 원활한 LLM 경험을 보장하는 보이지 않는 승무원인 LLMOps 덕분에 원활하게 수행됩니다. 

인상적이지, 그렇지?

다음은 잘 설계된 LLMOps 설정의 필수 구성 요소 중 일부입니다.

• 올바른 LLM 선택: 다양한 LLM 모델을 사용할 수 있는 LLMOps는 특정 요구 사항과 리소스에 가장 적합한 모델을 선택하는 데 도움을 줍니다.
• 특이성을 위한 미세 조정: LLMOps를 사용하면 기존 모델을 미세 조정하거나 직접 학습하여 고유한 사용 사례에 맞게 맞춤화할 수 있습니다.
• 신속한 엔지니어링: LLMOps는 LLM을 원하는 결과로 안내하는 효과적인 프롬프트를 만드는 기술을 제공합니다.
• 배포 및 모니터링: LLMOps는 배포 프로세스를 간소화하고 LLM 성능을 지속적으로 모니터링하여 최적의 기능을 보장합니다.
• 보안 보호 장치: LLMOps는 민감한 정보를 보호하기 위한 강력한 조치를 구현하여 데이터 보안을 우선시합니다.

LLM 기술이 계속 발전함에 따라 LLMOps는 향후 기술 개발에서 중요한 역할을 할 것입니다. ChatGPT 또는 Google Gemini와 같은 인기 있는 최신 솔루션의 성공의 대부분은 모든 요청에 ​​응답할 뿐만 아니라 우수한 사용자 경험을 제공하는 능력입니다. 

이것이 바로 LLMOps가 효율적이고 안정적이며 안전한 운영을 보장함으로써 더 많은 사람들에게 다가갈 다양한 산업 전반에 걸쳐 훨씬 더 혁신적이고 혁신적인 LLM 애플리케이션을 위한 길을 닦는 이유입니다. 

LLMOps에 대한 확실한 이해를 바탕으로 이러한 LLM의 기능을 활용하고 획기적인 애플리케이션을 만들 수 있는 준비가 잘 된 것입니다.
 
 

조셉 페레르 바르셀로나 출신의 분석 엔지니어입니다. 물리학공학과를 졸업하고 현재 인간 이동성에 적용되는 데이터 과학 분야에서 일하고 있다. 그는 데이터 과학 및 기술에 중점을 둔 시간제 콘텐츠 제작자입니다. Josep은 현장에서 진행 중인 폭발적인 적용을 다루면서 AI에 관한 모든 것에 대해 글을 씁니다.

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• 출처: https://www.kdnuggets.com/getting-started-with-llmops-the-secret-sauce-behind-seamless-interactions?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=getting-started-with-llmops-the-secret-sauce-behind-seamless-interactions