Yazara göre resim
 

Büyük Dil Modelleri (LLM'ler), büyük miktarda metin verisi üzerinde eğitilmiş yeni bir yapay zeka türüdür. Başlıca yetenekleri, çok çeşitli istem ve isteklere yanıt olarak insan benzeri metinler oluşturmaktır. 

Eminim ChatGPT veya Google Gemini gibi popüler LLM çözümleriyle ilgili zaten deneyiminiz vardır. 

Peki bu güçlü modellerin nasıl bu kadar hızlı tepkiler verdiğini hiç merak ettiniz mi? 

Cevap LLMOps adı verilen özel bir alanda yatıyor. 

Konuya dalmadan önce bu alanın önemini görselleştirmeye çalışalım. 

Bir arkadaşınızla sohbet ettiğinizi düşünün. Beklediğiniz normal şey, bir soru sorduğunuzda hemen cevap vermeleri ve diyaloğun zahmetsizce akmasıdır. 

Sağ?

Bu sorunsuz değişim, kullanıcıların Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) ile etkileşimde bulunurken de beklediği şeydir. ChatGPT ile sohbet ettiğinizi ve her istem gönderdiğimizde birkaç dakika beklemek zorunda kaldığınızı düşünün, hiç kimse bunu kullanmaz, en azından ben kesinlikle kullanmazdım. 

Bu nedenle Yüksek Lisans'lar, dijital çözümlerinde bu konuşma akışını ve etkinliğini LLMOps alanıyla sağlamayı hedefliyor. Bu kılavuz, bu yepyeni alandaki ilk adımlarınızda yol arkadaşınız olmayı amaçlamaktadır. 

Büyük Dil Modeli İşlemleri'nin kısaltması olan LLMOps, LLM'lerin verimli ve güvenilir bir şekilde çalışmasını sağlayan perde arkası büyüsüdür. Bilinen MLOps'tan bir ilerlemeyi temsil eder ve özellikle LLM'lerin yarattığı benzersiz zorlukları ele almak için tasarlanmıştır. 

MLOps genel makine öğrenimi modellerinin yaşam döngüsünü yönetmeye odaklanırken, LLMOps özellikle LLM'ye özgü gereksinimlerle ilgilenir. 

OpenAI veya Anthropic gibi varlıkların modellerini web arayüzleri veya API aracılığıyla kullanırken, LLMOps perde arkasında çalışarak bu modelleri hizmet olarak erişilebilir hale getirir. Ancak özel bir uygulama için bir model dağıtırken LLMOps'un sorumluluğu bize aittir. 

Yani bunu bir tartışmanın akışıyla ilgilenen bir moderatör gibi düşünün. Moderatörün, her zaman kötü sözlerin olmadığından emin olarak ve sahte haberlerden kaçınmaya çalışarak sohbetin sorunsuz ve tartışmanın konusuna uygun şekilde ilerlemesini sağlaması gibi, LLMOps da LLM'lerin en yüksek performansta çalışmasını sağlayarak kusursuz kullanıcı deneyimleri sunmasını ve platformun güvenliğini kontrol etmesini sağlar. çıktı.

Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) ile uygulamalar oluşturmak, geleneksel makine öğreniminde görülenlerden farklı zorlukları beraberinde getirir. Bunları yönlendirmek için yenilikçi yönetim araçları ve metodolojileri geliştirildi ve LLMOps çerçevesi ortaya çıktı.

LLM destekli herhangi bir uygulamanın başarısı için LLMOps'un neden hayati önem taşıdığını burada bulabilirsiniz:

Yazara göre resim
 

1. Hız Önemlidir: Kullanıcılar LLM'lerle etkileşimde bulunurken anında yanıt beklerler. LLMOps, gecikmeyi en aza indirecek şekilde süreci optimize ederek makul bir zaman dilimi içinde yanıt almanızı sağlar.
2. Doğruluk Önemlidir: LLMOps, LLM'nin yanıtlarının doğruluğunu ve uygunluğunu garanti etmek için çeşitli kontroller ve kontroller uygular.
3. Büyüme için Ölçeklenebilirlik: LLM uygulamanız ilgi kazandıkça, LLMOps artan kullanıcı yüklerini karşılamak için kaynakları verimli bir şekilde ölçeklendirmenize yardımcı olur.
4. Güvenlik Her Şeyden Önemlidir: LLMOps, LLM sisteminin bütünlüğünü korur ve güçlü güvenlik önlemlerini uygulayarak hassas verileri korur.
5. Maliyet etkinliği: Yüksek Lisans'ları işletmek, önemli kaynak gereksinimleri nedeniyle mali açıdan zorlu olabilir. LLMOps, kaynak kullanımını verimli bir şekilde en üst düzeye çıkarmak için ekonomik yöntemleri devreye sokarak en yüksek performansın feda edilmemesini sağlar.

LLMOps, isteminizin LLM için hazır olmasını ve yanıtının mümkün olduğunca hızlı bir şekilde size geri dönmesini sağlar. Ancak bu hiç de kolay değil. 

Bu süreç, aşağıdaki resimde görülebileceği üzere, çoğunlukla 4 olmak üzere birkaç adımdan oluşur.  

Yazara göre resim
 

Bu adımların amacı? 

İstemin model için açık ve anlaşılır olmasını sağlamak. 

İşte bu adımların dökümü:

1. Ön işleme

Bilgi istemi ilk işlem adımından geçer. İlk önce daha küçük parçalara (jetonlara) bölünür. Daha sonra yazım hataları veya tuhaf karakterler temizlenir ve metin tutarlı bir şekilde biçimlendirilir. 

Son olarak, LLM'nin anlayabilmesi için jetonlar sayısal verilere gömülür.

2. topraklama

Model istemimizi işlemeden önce modelin büyük resmi anladığından emin olmalıyız. Bu, LLM ile yaptığınız geçmiş görüşmelere atıfta bulunmayı veya dışarıdan gelen bilgileri kullanmayı içerebilir. 

Ek olarak sistem, yanıtı daha da alakalı hale getirmek için istemde bahsedilen önemli şeyleri (isimler veya yerler gibi) tanımlar.

3. Güvenlik Kontrolü:

Tıpkı güvenlik kurallarının belirlenmiş olması gibi, LLMOps da istemin uygun şekilde kullanılmasını sağlar. Sistem, hassas bilgiler veya potansiyel olarak rahatsız edici içerik gibi şeyleri kontrol eder. 

Ancak bu kontrolleri geçtikten sonra bilgi istemi ana eyleme (LLM) hazırdır!

Artık istemimiz LLM tarafından işlenmeye hazır. Ancak çıktısının da analiz edilmesi ve işlenmesi gerekiyor. Yani bunu görmeden önce, dördüncü adımda birkaç ayarlama daha gerçekleştirilir:

3. İşlem Sonrası

İstemin dönüştürüldüğü kodu hatırlıyor musunuz? Yanıtın tekrar insan tarafından okunabilir metne çevrilmesi gerekiyor. Daha sonra sistem, dilbilgisi, stil ve netlik açısından yanıtı geliştirir.

Sorunsuz bir LLM deneyimi sağlayan görünmez ekip üyesi LLMOps sayesinde tüm bu adımlar sorunsuz bir şekilde gerçekleşir. 

Etkileyici, değil mi?

İyi tasarlanmış bir LLMOps kurulumunun temel yapı taşlarından bazıları şunlardır:

• Doğru LLM'yi Seçmek: Çok çeşitli LLM modelleri mevcut olduğundan LLMOps, özel ihtiyaçlarınıza ve kaynaklarınıza en uygun olanı seçmenize yardımcı olur.
• Özgüllük için İnce Ayar: LLMOps, mevcut modellerde ince ayar yapmanızı veya kendi modellerinizi eğitmenizi ve bunları benzersiz kullanım durumunuza göre özelleştirmenizi sağlar.
• Hızlı Mühendislik: LLMOps, sizi LLM'yi istenen sonuca doğru yönlendirecek etkili yönlendirmeler oluşturma teknikleriyle donatır.
• Dağıtım ve İzleme: LLMOps, dağıtım sürecini kolaylaştırır ve LLM'nin performansını sürekli izleyerek optimum işlevsellik sağlar.
• Güvenlik Korumaları: LLMOps, hassas bilgileri korumak için sağlam önlemler uygulayarak veri güvenliğine öncelik verir.

LLM teknolojisi gelişmeye devam ederken, LLMOps gelecek teknolojik gelişmelerde kritik bir rol oynayacaktır. ChatGPT veya Google Gemini gibi en yeni popüler çözümlerin başarısının büyük bir kısmı, yalnızca her türlü isteği yanıtlamakla kalmayıp aynı zamanda iyi bir kullanıcı deneyimi sunma yetenekleridir. 

Bu nedenle LLMOps, verimli, güvenilir ve güvenli çalışmayı sağlayarak, çeşitli sektörlerde daha fazla insana ulaşacak daha yenilikçi ve dönüştürücü LLM uygulamalarının önünü açacaktır. 

LLMOps'a ilişkin sağlam bir anlayışa sahip olduğunuzda, bu LLM'lerin gücünden yararlanmak ve çığır açan uygulamalar oluşturmak için iyi bir donanıma sahip olursunuz.
 
 

Josep Ferrer Barselonalı bir analitik mühendisidir. Fizik mühendisliğinden mezun oldu ve şu anda insan hareketliliğine uygulanan veri bilimi alanında çalışıyor. Veri bilimi ve teknolojisine odaklanan yarı zamanlı bir içerik yaratıcısıdır. Josep, sahada devam eden patlamanın uygulanmasını kapsayan yapay zeka ile ilgili her şeyi yazıyor.

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: 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