如何部署和管理大型語言模型？

編輯與審核 –
Anuj Saini
(數據科學總監, RPX)

大型語言模型 (LLMs)，例如 GPT 和 BERT，正在引領人工智慧的世界。

這些模型能夠理解和生成類似人類的文字，使它們在許多現實應用中非常有價值，從聊天機器人到內容創作。

然而，部署和管理這些模型並不容易。

這需要一系列步驟，以確保它們從創建到實際使用的過程中都能順利且合乎道德地運行。

本指南將帶您了解管理 LLM 的完整過程，涵蓋從部署和更新到監控性能和確保公平性的一切。

理解大型語言模型 (LLMs)

什麼是 LLMs？

大型語言模型 (LLMs) 是強大的人工智慧 (AI) 系統，旨在理解、生成和回應人類語言。

這些模型是使用各種文本數據構建的，並經過訓練以執行各種任務，例如回答問題、翻譯語言、撰寫內容，甚至進行對話。

一些流行的 LLM 例子包括：

GPT (生成預訓練變壓器)：由 OpenAI 創建的模型，以其生成類似人類的文本能力而聞名。

BERT (雙向編碼器表示法)：由 Google 開發的模型，專注於理解句子中單詞的上下文。

LLMs 的目的

LLMs 有幾個重要的目的，特別是在商業和技術領域。以下是它們的幫助方式：

1. 提升商業 KPI (關鍵績效指標)：

LLMs 可用於改善商業成果，例如提高客戶滿意度或擴大銷售。最知名的模型知道它們可以自動化客戶支持、進行客戶反饋分析，甚至創建市場行銷內容。

2. 推動 AI 應用的創新：

LLMs 推動了 AI 能做的事情的邊界。它們是許多令人興奮的技術的核心，例如聊天機器人、虛擬助手、自動內容創作，甚至是幫助創意領域（如寫作、音樂或藝術）的工具。

運行 LLMs

在現實應用中部署 LLMs

一旦大型語言模型 (LLM) 開發和訓練完成，下一步就是讓模型對用戶或其他系統可用，以便它可以開始執行任務，例如回答問題或開發內容。

從開發到部署：

在開發階段，LLMs 通常在 Jupyter 筆記本等環境中進行測試，數據科學家在這裡實驗模型。

部署模型的一種常見方法是使用 API (應用程式介面)，這使其他軟體能與模型進行通信。例如，網站或應用程式可以訪問模型以實時生成回應。

Flask 是一個流行的 Python 框架，通常用於創建可以通過 API 服務 LLMs 的網頁應用程式。

部署的關鍵考量：

可擴展性：模型應能管理不斷增長的用戶數量，而不會變慢或崩潰。

延遲：模型必須快速回應。高延遲和回應延遲可能會導致用戶失去興趣。

用戶可訪問性：模型應易於用戶互動，無論是通過聊天機器人、虛擬助手還是內容生成工具。

刷新和更新模型

LLMs 需要定期更新以保持準確性。隨著新數據的進入，模型從舊數據中學到的模式可能會改變，模型的表現可能會下降。因此，模型刷新是必不可少的。

為什麼刷新是必需的：

隨著時間的推移，數據模式可能會改變，這表明模型可能無法理解最新的數據。

刷新步驟：

管道自動化：自動化更新模型的過程對於加快刷新過程至關重要。這可以通過設置自動化管道來完成。

版本控制：跟蹤不同版本的模型非常重要。當模型被刷新時，會創建新版本，以便可以比較舊版本並在需要時切換回去。

平穩退役舊模型：在更新模型時，應平穩退役舊版本，以避免與仍在互動的用戶發生問題。

監控 LLM 性能

在部署和刷新 LLMs 之後，持續觀察模型在現實應用中的運行狀況至關重要。

監控工具如 MLflow：

像 MLflow 這樣的工具有助於通過提供儀表板和分析來跟蹤模型的實施情況。這些工具顯示模型的運行效果以及是否需要進行一些調整。

跟蹤關鍵指標和檢測模型漂移：跟蹤準確性、回應時間和用戶參與度等指標至關重要，以確保模型持續滿足期望。

模型漂移：隨著時間的推移，模型可能會因為訓練數據不再準確而表現變差。及早檢測這種漂移並重新訓練模型對於保持性能至關重要。

LLMs 的 MLOps

什麼是 MLOps？

MLOps 將 DevOps 和機器學習實踐結合起來，以管理模型的生命周期。它簡化了從開發到部署和監控的過程，確保模型可靠、可擴展並持續改進。

將 DevOps 原則應用於機器學習：

MLOps 將 DevOps 實踐應用於機器學習，自動化數據收集、模型訓練、測試、部署和監控等任務。這幫助團隊有效地管理大規模的機器學習專案。

MLOps 生命週期的組成部分

MLOps 涵蓋機器學習模型的完整生命週期，確保其不斷發展並保持最佳性能：

數據收集和準備：收集和清理數據是生命週期的第一步。這包括確保數據對於訓練模型是相關和高質量的。

模型選擇、微調和評估：選擇合適的機器學習模型至關重要。選定後，使用訓練數據對其進行微調以提高性能。

部署和持續監控：模型部署後，持續監控確保其按預期運行。這會跟蹤準確性、回應時間和用戶反饋等指標，並進行必要的調整。

LLMs 的 CI/CD 管道：持續集成 (CI) 和持續交付 (CD) 管道在 MLOps 中至關重要，自動化機器學習模型的集成和部署。

CI/CD 的重要性

持續集成：自動測試和集成代碼變更，確保系統保持穩定。

持續交付：自動將代碼變更部署到生產環境，提高速度和可靠性。

建立有效的管道：CI/CD 管道應支持測試、預備和生產環境，確保模型在實際部署前在每個階段正常運行。

容器化：容器化是 MLOps 中的一項重要實踐，特別是對於部署大型模型如 LLMs，使用 Docker 等工具打包整個模型生態系統。

打包整個模型生態系統：容器包括模型、依賴項、配置和必要的環境，確保無論部署位置如何，行為一致。

確保各環境的一致性：容器保證模型在所有環境中（如開發、測試、預備和生產）表現一致，使部署可靠且可預測。

道德和負責任的 AI 實踐

隨著大型語言模型 (LLMs) 的廣泛使用，確保負責任的 AI 實踐變得非常重要。關鍵要素包括：

1. 解決偏見：AI 模型可能會從訓練數據中繼承偏見，導致不公平的結果。識別和減輕這些偏見在訓練和輸出中至關重要。

2. 確保公平性和問責制：AI 系統必須公平、透明且可問責。企業應確保其模型對用戶是可解釋和可信的。

3. 生成 AI 的護欄：生成 AI，如 LLMs，具有濫用的潛力，特別是在開發有害或欺騙性內容時。為了防止風險的可能性，實施保護措施至關重要：

4. 防止濫用：AI 系統應具備保護措施，如審核工具，以阻止有害或冒犯性內容，確保道德輸出。

5. 平衡準確性和道德：AI 模型必須在高準確性和道德考量之間取得平衡，調整輸出以符合社會價值，即使這會稍微影響性能。

6. 遵循法規：隨著 AI 的發展，全球標準確保負責任的使用。遵守法規對於建立信任和道德發展至關重要。

7. 數據隱私和 AI 道德：AI 必須遵循數據隱私法（例如 GDPR）和道德準則，確保負責任地處理個人數據並遵循當地法規。

建議閱讀：AI 道德與發展

LLM 管理的未來趨勢

1. 技術進步

LLMs 的演變受到持續技術創新的驅動。隨著 LLMs 變得更加複雜，新發展正在改善它們的能力：

2. 驅動 LLM 演變的創新：

更高效的架構：新架構使 LLMs 在訓練時間和資源使用方面更加高效。

更好的訓練方法：訓練技術的創新，如轉移學習和無監督學習，正在改善模型性能和可擴展性。

3. 企業和監管機構對道德 AI 的日益重視：

企業面臨來自監管機構和消費者的越來越大壓力，要求確保其 AI 系統是道德的、透明的，並與社會價值相符。

這一趨勢促使企業在 AI 開發的每個階段（從設計到部署）都融入道德考量。

結論

管理大型語言模型 (LLMs) 需要一種全面的方法，將尖端技術與道德考量相結合。

通過遵循負責任的 AI 實踐，企業可以確保部署的 LLMs 不僅有效，而且公平和透明。

隨著 AI 的發展，採用自動化和道德發展趨勢對於保持競爭力至關重要。

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