Qu’est-ce que LLMOps ?

Les grands modèles de langage (LLM) sont une technologie clé pour la création d’applications d’IA générative, c’est-à-dire de logiciels qui utilisent l’IA pour générer des contenus inédits. Cependant, le développement, le déploiement et la gestion des LLM peuvent s’avérer difficiles en raison de la complexité des LLM et des grandes quantités de données avec lesquelles ils interagissent.

Les LLMOps contribuent à relever ces défis en proposant une approche cohérente et prévisible de la collaboration avec les LLM.

Aperçu des LLMOps

Les LLMOps, abréviation de Large Language Model Operations (ou opérations de grands modèles de langage), constituent l’ensemble des processus, pratiques et outils que les organisations utilisent pour déployer et gérer les LLM.

Les LLM sont des modèles d’apprentissage profond qui s’entraînent sur de grands volumes de données et constituent la pierre angulaire d’un certain nombre d’outils d’IA générative les plus innovants qui ont vu le jour ces dernières années. Il s’agit notamment de la plateforme OpenAI, qui utilise la famille de LLM GPT, et des LLM open source Llama développés par Meta.

Les LLM étant très complexes, il peut être difficile de les déployer et de les exploiter d’une manière qui réponde aux besoins et aux priorités d’une organisation donnée. Par exemple, une entreprise peut avoir besoin de contrôler les types de données auxquelles un LLM peut accéder afin d’atténuer les risques potentiels liés à la sécurité des données. L’entreprise peut également vouloir surveiller le comportement du LLM pour identifier des problèmes tels que des réponses lentes aux requêtes ou une incidence élevée d’hallucinations (c’est-à-dire des situations dans lesquelles le modèle génère des résultats inexacts).

Les LLMOps répondent à ces exigences en proposant une approche systématique et cohérente de la gestion des LLM. La mise en place d’une stratégie LLMOps aide les organisations à tirer pleinement parti des LLM tout en atténuant les défis opérationnels et les risques que pose la technologie LLM.

Pourquoi une approche LLMOps est-elle importante ?

Les LLMOps ne sont pas strictement nécessaires pour tirer parti des LLM ou de la technologie de l’IA générative. Toutefois, comme les LLMOps contribuent à normaliser et à systématiser le processus de développement et de gestion des LLM, elles permettent aux organisations de tirer le meilleur parti de l’IA générative, tout en contribuant à atténuer les risques.

À cet égard, les LLMOps sont similaires au cycle de vie du développement logiciel (SDLC), un ensemble de pratiques que les organisations utilisent généralement pour développer, déployer et gérer des logiciels. Théoriquement, il est envisageable de livrer des logiciels de manière chaotique, sans avoir établi un ensemble de processus SDLC cohérents. Néanmoins, agir de la sorte mènerait probablement à des pratiques de développement et de déploiement de logiciels inefficaces et sujettes aux risques, ce qui pousse la plupart des équipes à standardiser leurs opérations de livraison de logiciels en suivant le modèle SDLC. De la même manière, les LLMOps sont importantes pour apporter cohérence, prévisibilité, efficacité et évolutivité au processus d’utilisation des LLM.

Les LLMOps ne sont pas nécessaires pour les organisations qui utilisent la technologie d’IA générative uniquement via des solutions tierces dans lesquelles un fournisseur externe assume l’entière responsabilité de la gestion du développement, du déploiement et des opérations du LLM. Cependant, les entreprises qui construisent et/ou gèrent elles-mêmes des LLM, y compris des LLM qu’elles développent à partir de zéro, ainsi que des LLM de tiers qu’elles personnalisent, peuvent bénéficier des LLMOps pour rationaliser le processus.

Phase des LLMOps

Les LLMOps fonctionnent en divisant les processus de développement, de déploiement et d’exploitation du LLM en un ensemble d’étapes distinctes, notamment :

• Collecte des données : Collecte de grandes quantités de données à partir de diverses sources, telles que des livres, des articles et des forums Internet.
• Prétraitement des données : Cette étape consiste à nettoyer l’ensemble des données en remplaçant les valeurs manquantes, en supprimant les informations en double et en normalisant ou en mettant à l’échelle les données afin d’en assurer l’uniformité.
• Sélection du modèle : L’entreprise décide du modèle de base à utiliser pour répondre à un cas d’utilisation particulier. Il peut choisir un modèle existant développé par un tiers ou (s’il dispose des ressources et de l’expertise nécessaires en matière de développement de logiciels et de ML au sein de son personnel) il peut décider de créer son propre LLM.
• Évaluation du modèle : En introduisant des messages techniques dans le modèle et en analysant les résultats, l’entreprise évalue la performance du modèle dans le cas d’utilisation souhaité.
• Optimisation et mise au point : Pour améliorer l’adéquation du modèle à un cas d’utilisation cible, les ingénieurs l’optimisent à l’aide de techniques telles que le réglage fin (qui personnalise le comportement d’un modèle préentraîné afin qu’il réponde mieux à un ensemble spécifique de données).
• Déploiement : Une fois l’optimisation terminée, l’organisation peut déployer le modèle, ce qui le rend disponible pour une utilisation en production.
• Contrôle : Le contrôle continu évalue le comportement du modèle afin d’identifier les risques potentiels en matière de performance, de précision et de sécurité.

Composantes des LLMOps

À chacune de ces étapes, les LLMOps offrent les caractéristiques et les capacités suivantes :

• Gestion des données : Les LLMOps gèrent les données à tous les stades du cycle de vie du modèle, depuis les données de prétraitement et d’entraînement jusqu’aux données générées pendant l’inférence, en aidant à suivre et à consolider les ressources de données avec lesquelles les modèles sont capables d’interagir.
• Sécurité : Pour protéger les LLM contre les abus, les LLMOps surveillent et aident à atténuer les risques tels que les attaques par injection d’invites qui se produisent lorsque des acteurs malveillants insèrent des messages malveillants dans les modèles. Les LLMOps peuvent aider à gérer ce risque en évaluant la manière dont les utilisateurs interagissent avec les modèles et en détectant les invites malveillantes.
• Évolutivité : Pour s’assurer que les modèles peuvent gérer des charges de travail accrues et les demandes des utilisateurs sans compromettre les performances, les LLMOps aident à maintenir les opérations du modèle efficaces et évolutives. Par exemple, les LLMOps peuvent aider à détecter des retards importants entre le moment où les utilisateurs saisissent une demande et celui où le modèle répond, ce qui pourrait refléter un manque de ressources de calcul ou de mémoire au sein de l’infrastructure qui héberge le modèle.
• Contrôle des versions : Les LLMOps peuvent offrir des fonctions de contrôle de version qui aident les équipes à gérer plusieurs versions de modèles de langage. Le contrôle des versions permet de revenir facilement à une version antérieure d’un modèle au cas où une version plus récente présenterait des bogues ou des problèmes de sécurité.

Différences entre les LLMOps et les MLOps

Les LLMOps font partie de l’ensemble des pratiques et processus connus sous le nom d’opérations d’apprentissage automatique (Machine Learning Operations, ou MLOps). L’objectif des MLOps est de normaliser et de rationaliser les différents workflows nécessaires à la conception, au développement, à l’entraînement, au déploiement et à l’exploitation de modèles d’apprentissage automatique de toute nature.

Les LLM étant un type de modèle d’apprentissage automatique, ils peuvent être gérés selon les principes des MLOps. Cependant, MLOps prend également en charge d’autres types de modèles, et pas seulement les LLM. C’est le principal facteur de différenciation entre les MLOps en général et les LLMOps.

En outre, les LLMOps comprennent certaines considérations spéciales qui ne sont pas toujours pertinentes dans d’autres cas d’utilisation des MLOps, par exemple :

• Évolutivité massive : Pour être performants, les LLM nécessitent souvent des capacités d’extensibilité particulièrement rigoureuses, en raison des grandes quantités de données nécessaires à leur formation et du grand volume de requêtes qu’ils peuvent recevoir au cours de l’inférence. C’est pourquoi les LLMOps peuvent nécessiter un degré d’évolutivité plus élevé que les workflows MLOps plus traditionnels.
• Tuning : Le tuning tend à jouer un rôle plus important dans le développement du LLM que dans d’autres contextes MLOps. Cela s’explique principalement par le fait que dans les LLMOps, les équipes commencent souvent par un modèle générique de base qu’elles adaptent ensuite au cas d’utilisation prévu.
• Boucles de rétroaction : Dans de nombreux cas, l’un des objectifs des LLMOps est d’améliorer les opérations d’un modèle au fil du temps. C’est pourquoi les boucles de rétroaction, ou la capacité de recueillir des informations sur les performances du modèle, puis de les utiliser pour développer et déployer des versions améliorées du modèle, constituent un élément particulièrement important des LLMOps.
• Sécurité : En raison des problèmes de sécurité tels que les vulnérabilités potentielles d’injection d’invites, ainsi que du risque que les données qu’une organisation partage avec un LLM tiers puissent devenir visibles pour des organisations externes si elles ne sont pas gérées correctement, les LLMOps impliquent des protections spéciales en matière de sécurité et de protection de la confidentialité des données. Ces considérations peuvent ne pas être pertinentes dans les situations où une organisation déploie un modèle ML uniquement à usage interne, ce qui signifie qu’il n’y a aucun risque de fuite de données vers des tiers.

LLMOps avec JFrog ML

En tant que plateforme intégrale de gestion de modèles d’IA, JFrog ML aide les organisations à rationaliser les processus de construction, de déploiement, de gestion et de surveillance des LLM, ainsi que de tout type de modèle ML.

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