Was ist LLMOps?

Large Language Models (LLMs), also große Sprachmodelle, sind eine Schlüsseltechnologie für die Entwicklung generativer KI-Anwendungen – Software, die mithilfe von KI neue Inhalte erzeugt. Allerdings ist die Entwicklung, Bereitstellung und Verwaltung von LLMs herausfordernd, da die Modelle äußerst komplex sind und mit riesigen Datenmengen arbeiten.

LLMOps hilft, diese Herausforderungen zu bewältigen, indem es einen konsistenten und vorhersehbaren Ansatz für den Umgang mit LLMs bietet.

Überblick über LLMOps

LLMOps – kurz für Large Language Model Operations – umfasst alle Prozesse, Methoden und Tools, die Unternehmen zur Bereitstellung und Verwaltung von LLMs einsetzen.

LLMs sind Deep-Learning-Modelle, die mit großen Datenmengen trainiert werden und die Basis einiger der aktuell innovativsten generativen KI-Plattformen bilden. Dazu gehören etwa die GPT-Modellfamilie von OpenAI oder die Llama Open-Source-LLMs von Meta.

Da LLMs extrem komplex sind, wird es schnell zu einer Herausforderung, sie so bereitzustellen und zu betreiben, dass sie den spezifischen Anforderungen des Unternehmens genügen. Zum Beispiel muss ein Unternehmen etwa kontrollieren, auf welche Daten ein LLM zugreifen kann und soll, um dadurch etwaige Sicherheitsrisiken zu minimieren. Außerdem möchte man in der Regel auch das  Verhalten des Modells monitoren, um Probleme wie lange Reaktionszeiten, aber auch „Halluzinationen“ (d. h. also falsche Aussagen des Modells) zu erkennen.

LLMOps begegnet diesen Herausforderungen mit einem systematischen und einheitlichen Ansatz zum Management der Sprachmodelle. Eine LLMOps-Strategie bietet Unternehmens die Chance, alle Vorteile von LLMs optimal zu nutzen und gleichzeitig operative Herausforderungen und Risiken minimieren.

Warum ist LLMOps relevant?

LLMOps ist nicht zwingend erforderlich, um von LLMs oder generativer KI zu profitieren, allerdings standardisiert und systematisiert LLMOps den Entwicklungs- und Verwaltungsprozess von LLMs erheblich und ermöglicht es Unternehmen, den maximalen Nutzen aus generativer KI zu ziehen und gleichzeitig die damit einhergehenden Risiken zu reduzieren

In dieser Hinsicht ähnelt LLMOps dem Software Development Lifecycle (SDLC) – einem bewährten Vorgehensmodell zur Entwicklung, Bereitstellung und Verwaltung von Software. Auch dort wäre es natürlich möglich, Software zu entwickeln, ohne den im SDLC definierten Prozessen zu folgen. Ohne SDLC-Prozesse wäre die Entwicklung aber ineffizient und risikobehaftet. Eben deswegen entscheiden sich die meisten Teams, ihre Prozesse auf der Grundlage des SDLC-Modells zu standardisieren.
Und ebenso bringt LLMOps Konsistenz, Vorhersehbarkeit, Effizienz und Skalierbarkeit in den Umgang mit Large Language Models.

Für Unternehmen, die generative KI ausschließlich über Drittanbieter-Lösungen nutzen, bei denen also externe Anbieter die vollständige Verwaltung der Sprachmodelle übernehmen, ist LLMOps nicht notwendig. Unternehmen und Teams, die aber eigene LLMs (weiter) entwickeln, adaptieren und betreiben, können erheblich von LLMOps-Ansätzen profitieren, da dadurch Abläufe optimiert werden.

Phasen von LLMOps

LLMOps unterteilt die Entwicklung, Bereitstellung und Verwaltung von LLMs in mehrere aufeinanderfolgende Phasen:

• Datensammlung: Erfassung großer Datenmengen aus Quellen wie Büchern, Artikeln oder Internetforen.
• Vorverarbeitung der Daten: Bereinigung der gesammelten Daten, Entfernung von Duplikaten, Skalierung und Normalisierung zur Sicherstellung einer einheitlichen Datenqualität.
• Modellauswahl: Auswahl eines geeigneten Grundmodells für den spezifischen Use-Case. Dabei kann entweder ein Modell eines Drittanbieters oder ein selbst entwickeltes Modell zum Einsatz kommen (wenn die entsprechenden Ressourcen hinsichtlich Softwareentwicklung und Machine-Learning vorhanden sind).
• Modellevaluierung: Durch gezielte Eingaben (Prompts) und Analyse der Ausgaben des Modells wird bewertet, wie gut sich das Sprachmodell für den geplanten Anwendungsfall schlägt.
• Optimierung und Fine-Tuning: Um das Modell für einen bestimmten Anwendungsfall zu optimieren, kommt es in dieser Phase zur Feinabstimmung ( indem das vorab trainierte Modell spezifischer auf die zu erwartenden Daten getrimmt wird)
• Bereitstellung: Ist die Optimierung abgeschlossen, kann das Modell für den Produktivbetrieb bereitgestellt werden.
• Überwachung: Im laufenden Betrieb sorgt ein Monitoring für die Erkennung von Leistungs-, Genauigkeits- und Sicherheitsproblemen.

Kernkomponenten von LLMOps

In jeder dieser Phasen bietet LLMOps spezifische Features und Mechanismen:

• Datenmanagement: LLMOps verwaltet Daten in allen Phasen des Modelllebenszyklus – von der Vorverarbeitung und den Trainingsdaten bis hin zu den Daten, die während der Inferenz generiert werden – indem es dabei hilft, die Daten-Ressourcen, mit denen die Modelle interagieren können, zu verfolgen und zu konsolidieren.
• Sicherheit: Um LLMs vor Missbrauch zu schützen, überwacht und schützt LLMOps Modelle auf potentielle Risiken hin, wie etwa Prompt-Injection-Angriffe, bei denen böswillige Prompts in das Modell eingespeist werden. Indem bewertet wird, wie Benutzer mit Modellen interagieren, können dank LLMOps böswillige Prompts schneller erkannt und entschärft werden.
• Skalierbarkeit: LLMOps hilft dabei, Effizienz und Skalierbarkeit des Modells im Betrieb zu gewährleisten und so sicherzustellen, dass auch bei steigenden Workloads und Nutzerinteraktionen das Modell ohne Performance-Einbußen arbeitet.
  LLMOps kann etwa dabei helfen, Verzögerungen zwischen der Benutzereingabe und der Antwort des Modells zu registrieren, was auf mangelnde Rechen- oder Speicherressourcen innerhalb der Infrastruktur, die das Modell hostet, zurückzuführen sein könnte.
• Versionskontrolle: LLMOps bieten eine Versionskontrolle, die Teams bei der Verwaltung verschiedener Versionen ihrer Sprachmodelle unterstützt. Durch eine  Versionskontrolle ist jederzeit ein einfaches Rollback auf eine frühere, stabile Version möglich, für den Fall, dass eine neuere Version Probleme bereitet.

Unterschiede zwischen LLMOps und MLOps

Was ist nun der Unterschied zwischen LLMOps und MLOps (Machine Learning Operations)? Tatsächlich gehört LLMOps zum übergeordneten Bereich von MLOps, das sich generell mit der Standardisierung und Optimierung von Workflows für maschinelles Lernen befasst.

Da LLMs eine spezielle Art von Machine-Learning-Modellen sind, können diese großen Sprachmodelle auch nach den Prinzipien von MLOps verwaltet werden.

Dennoch gibt es einige Besonderheiten, die LLMOps von MLOps abgrenzen:

• Massive Skalierbarkeit: Um eine entsprechende Leistung erbringen zu können, brauchen Large Language Models aufgrund der großen Datenmengen, die für das Training gebraucht werden, sowie der großen Menge an Anfragen, die sie während der Inferenz erhalten können, oft eine besonders leistungsfähige Skalierung. Deshalb braucht man bei LLMOps ein deutlich höheres Maß an Skalierbarkeit als bei herkömmlichen MLOps-Workflows.
• Fine-Tuning: Im Gegensatz zu anderen Machine-Learning-Modellen werden LLMs häufig auf einem generischen Grundmodell aufgebaut und dann durch Fine-Tuning für spezifische Anwendungen abgestimmt und anpasst.
• Feedback-Loops: In den meisten Fällen zielen LLMOps darauf ab, das Modell im Laufe der Zeit zu verbessern. Daher spielen Feedback-Loops – also die Fähigkeit, Feedback zur Modellleistung zu sammeln und diese für die Weiterentwicklung und Bereitstellung neuer, besserer Modellversionen zu verwenden – eine besonders wichtige Rolle in LLMOps.

Sicherheitsaspekte: LLMs sind anfällig für Angriffe wie Prompt Injection aber auch das Risiko, dass sensible Daten durch das Sprachmodell für Dritte einsehbar werden, spielt vor allem bei der Nutzung von LLMOps von Drittanbietern eine Rolle.
Daher sind hier spezielle Sicherheits- und Datenschutzmaßnahmen erforderlich, die über normales MLOps hinausgehen. Wird ein ML nur intern genutzt, kann es sein, dass diese Maßnahmen nicht relevant sind.

LLMOps mit JFrog ML

JFrog ML ist eine End-to-End-Plattform für das Management von KI-Modellen. Es hilft Unternehmen dabei, LLMs sowie andere Machine-Learning-Modelle effizient zu entwickeln, bereitzustellen, zu verwalten und zu überwachen.

Weitere Infos zu KI und ML finden Sie unten. Testen Sie unsere Plattform gerne indem Sie eine persönliche Demo anfordern, sich unter Webinar ansehen oder gleich mit einem kostenlosen Test loslegen!