LLMOps, ou comment gérer efficacement les modèles de langage dans une organisation | IA en affaires #125

Comment fonctionnent les LLM et à quoi servent-ils dans les entreprises ?

Avant de discuter des LLMOps, expliquons d’abord ce que sont les grands modèles de langage. Ce sont des systèmes d’apprentissage automatique qui ont été entraînés sur d’énormes collections de textes – des livres aux articles web en passant par le code source, mais aussi des images et même des vidéos. En conséquence, ils apprennent à comprendre la grammaire, la sémantique et le contexte de la langue humaine. Ils utilisent l’architecture de transformateur décrite pour la première fois par des chercheurs de Google en 2017 dans l’article “Attention Is All You Need” (https://arxiv.org/pdf/1706.03762v5.pdf). Cela leur permet de prédire les mots suivants dans une phrase, créant ainsi un langage fluide et naturel.

En tant qu’outils polyvalents, les LLM dans les entreprises sont largement utilisés pour, entre autres :

• construire des bases de données vectorielles internes pour une récupération efficace des informations pertinentes basée sur la compréhension de la requête, et pas seulement sur des mots-clés – un exemple pourrait être un cabinet d’avocats qui utilise un LLM pour créer une base de données vectorielle de toutes les lois et décisions judiciaires pertinentes. Cela permet une récupération rapide des informations clés pour un cas particulier,
• automatiser les processus CI/CD (Intégration Continue/Déploiement Continu) en générant des scripts et de la documentation – de grandes entreprises technologiques peuvent utiliser des LLM pour générer automatiquement du code, des tests unitaires et documenter de nouvelles fonctionnalités logicielles, accélérant ainsi les cycles de publication,
• la collecte, la préparation et l’étiquetage des données – un LLM peut aider à traiter et à catégoriser d’énormes quantités de données textuelles, d’images ou audio, ce qui est essentiel pour entraîner d’autres modèles d’apprentissage automatique.

Les entreprises peuvent également adapter des LLM pré-entraînés à leurs secteurs en leur enseignant un langage spécialisé et un contexte commercial (ajustement fin).

Cependant, la création de contenu, la traduction de langues et le développement de code sont les utilisations les plus courantes des LLM dans l’entreprise. En fait, les LLM peuvent créer des descriptions de produits cohérentes, des rapports d’affaires et même aider les programmeurs à écrire du code source dans différents langages de programmation.

Malgré le potentiel énorme des LLM, les organisations doivent être conscientes des défis et des limitations associés. Ceux-ci incluent les coûts computationnels, le risque de biais dans les données d’entraînement, la nécessité d’une surveillance et d’un ajustement réguliers des modèles, ainsi que des défis de sécurité et de confidentialité. Il est également important de garder à l’esprit que les résultats générés par les modèles à l’étape actuelle de développement nécessitent une supervision humaine en raison des erreurs (hallucinations) qui se produisent en eux.

Source : DALL·E 3, prompt : Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Qu’est-ce que LLMOps ?

LLMOps, ou Large Language Model Operations, est un ensemble de pratiques pour déployer et gérer efficacement de grands modèles de langage (LLM) dans des environnements de production. Avec LLMOps, les modèles d’IA peuvent répondre rapidement et efficacement à des questions, fournir des résumés et exécuter des instructions complexes, ce qui se traduit par une meilleure expérience utilisateur et une plus grande valeur commerciale. LLMOps fait référence à un ensemble de pratiques, de procédures et de flux de travail qui facilitent le développement, le déploiement et la gestion des grands modèles de langage tout au long de leur cycle de vie.

Ils peuvent être considérés comme une extension du concept MLOps (Machine Learning Operations) adapté aux exigences spécifiques des LLM. Les plateformes LLMOps telles que Vertex AI de Google (https://cloud.google.com/vertex-ai), Databricks Data Intelligence Platform (https://www.databricks.com/product/data-intelligence-platform) ou IBM Watson Studio (https://www.ibm.com/products/watson-studio) permettent une gestion plus efficace des bibliothèques de modèles, réduisant les coûts opérationnels et permettant à un personnel moins technique d’effectuer des tâches liées aux LLM.

Contrairement aux opérations logicielles traditionnelles, les LLMOps doivent faire face à des défis complexes, tels que :

• le traitement d’énormes quantités de données,
• l’entraînement de modèles exigeants en calcul,
• l’implémentation des LLM dans l’entreprise,
• leur surveillance et leur ajustement,
• assurer la sécurité et la confidentialité des informations sensibles.

Les LLMOps prennent une importance particulière dans le paysage commercial actuel, où les entreprises s’appuient de plus en plus sur des solutions d’IA avancées et en évolution rapide. La normalisation et l’automatisation des processus associés à ces modèles permettent aux organisations de mettre en œuvre plus efficacement des innovations basées sur le traitement du langage naturel.

Source : IBM Watson Studio (https://www.ibm.com/products/watson-studio)

MLOps vs. LLMOps — similitudes et différences

Bien que les LLMOps aient évolué à partir des bonnes pratiques des MLOps, ils nécessitent une approche différente en raison de la nature des grands modèles de langage. Comprendre ces différences est essentiel pour les entreprises qui souhaitent mettre en œuvre efficacement des LLM.

Comme les MLOps, les LLMOps reposent sur la collaboration de Data Scientists traitant des données, d’ingénieurs DevOps et de professionnels de l’informatique. Avec les LLMOps, cependant, plus d’accent est mis sur :

• les métriques d’évaluation de la performance, telles que BLEU (qui mesure la qualité des traductions) et ROUGE (qui évalue les résumés de texte), au lieu des métriques classiques d’apprentissage automatique,
• la qualité de l’ingénierie des requêtes – c’est-à-dire développer les bonnes requêtes et contextes pour obtenir les résultats souhaités des LLM,
• le retour d’information continu des utilisateurs – utilisant les évaluations pour améliorer itérativement les modèles,
• un plus grand accent sur les tests de qualité par des personnes lors du déploiement continu,
• la maintenance des bases de données vectorielles.

Malgré ces différences, les MLOps et les LLMOps partagent un objectif commun – automatiser les tâches répétitives et promouvoir l’intégration et le déploiement continus pour accroître l’efficacité. Il est donc crucial de comprendre les défis uniques des LLMOps et d’adapter les stratégies aux spécificités des grands modèles de langage.

Principes clés des LLMOps

La mise en œuvre réussie des LLMOps nécessite le respect de plusieurs principes clés. Leur application garantira que le potentiel des LLM dans une organisation est réalisé de manière efficace et sécurisée. Les 11 principes suivants des LLMOps s’appliquent à la fois à la création, à l’optimisation du fonctionnement et à la surveillance des performances des LLM dans l’organisation.

1. Gestion des ressources informatiques. Les processus LLM tels que l’entraînement nécessitent beaucoup de puissance de calcul, donc l’utilisation de processeurs spécialisés tels que les unités de traitement de réseau neuronal (NPU) ou les unités de traitement Tensor (TPU) peut considérablement accélérer ces opérations et réduire les coûts. L’utilisation des ressources doit être surveillée et optimisée pour une efficacité maximale.
2. Surveillance constante et maintenance des modèles. Les outils de surveillance peuvent détecter en temps réel les baisses de performance des modèles, permettant une réponse rapide. La collecte de retours d’expérience des utilisateurs et des experts permet un perfectionnement itératif du modèle pour garantir son efficacité à long terme.
3. Gestion appropriée des données. Choisir un logiciel qui permet un stockage et une récupération efficaces de grandes quantités de données tout au long du cycle de vie des LLM est crucial. L’automatisation des processus de collecte, de nettoyage et de traitement des données garantira un approvisionnement constant en informations de haute qualité pour l’entraînement des modèles.
4. Préparation des données. La transformation, l’agrégation et la séparation régulières des données sont essentielles pour garantir la qualité. Les données doivent être visibles et partageables entre les équipes pour faciliter la collaboration et augmenter l’efficacité.
5. Ingénierie des requêtes. L’ingénierie des requêtes consiste à donner au LLM des commandes claires exprimées en langage naturel. L’exactitude et la répétabilité des réponses données par les modèles de langage, ainsi que l’utilisation correcte et cohérente du contexte, dépendent en grande partie de la précision des requêtes.
6. Implémentation. Pour optimiser les coûts, les modèles pré-entraînés doivent être adaptés à des tâches et des environnements spécifiques. Des plateformes telles que NVIDIA TensorRT (https://developer.nvidia.com/tensorrt) et ONNX Runtime (https://onnxruntime.ai/) offrent des outils d’optimisation de l’apprentissage profond pour réduire la taille des modèles et accélérer leurs performances.
7. Récupération après sinistre. Des sauvegardes régulières des modèles, des données et des configurations garantissent la continuité des activités en cas de défaillance du système. La mise en œuvre de mécanismes de redondance, tels que la réplication des données et l’équilibrage de charge, augmente la fiabilité de l’ensemble de la solution.
8. Développement éthique des modèles. Tout biais dans les données d’entraînement et les résultats des modèles qui pourraient déformer les résultats et conduire à des décisions injustes ou nuisibles doit être anticipé, détecté et corrigé. Les entreprises doivent mettre en œuvre des processus pour garantir le développement responsable et éthique des systèmes LLM.
9. Retour d’information des personnes. Renforcer le modèle grâce aux retours d’expérience des utilisateurs (RLHF – Reinforcement Learning from Human Feedback) peut améliorer considérablement ses performances, car les tâches des LLM sont souvent ouvertes. Le jugement humain permet d’ajuster le modèle aux comportements préférés.
10. Chaînes et pipelines de LLM. Des outils comme LangChain (https://python.langchain.com/) et LlamaIndex (https://www.llamaindex.ai/) permettent de chaîner plusieurs appels de LLM et d’interagir avec des systèmes externes pour accomplir des tâches complexes. Cela permet de construire des applications complètes basées sur des LLM.
11. Ajustement des modèles. Des bibliothèques open source telles que Hugging Face Transformers (https://huggingface.co/docs/transformers/index), PyTorch (https://pytorch.org/) ou TensorFlow (https://www.tensorflow.org/) aident à améliorer les performances des modèles en optimisant les algorithmes d’entraînement et l’utilisation des ressources. Il est également crucial de réduire la latence des modèles pour garantir la réactivité des applications.

Source : Tensor Flow (https://blog.tensorflow.org/2024/03/whats-new-in-tensorflow-216.html?hl=pl)

Résumé

Les LLMOps permettent aux entreprises de déployer des modèles de langage avancés de manière sûre et fiable et de définir comment les organisations exploitent les technologies de traitement du langage naturel. En automatisant les processus, en surveillant en continu et en s’adaptant aux besoins commerciaux spécifiques, les organisations peuvent pleinement exploiter le potentiel énorme des LLM dans la génération de contenu, l’automatisation des tâches, l’analyse des données et de nombreux autres domaines.

Bien que les LLMOps aient évolué à partir des meilleures pratiques des MLOps, ils nécessitent des outils et des stratégies différents adaptés aux défis de la gestion des grands modèles de langage. Ce n’est qu’avec une approche réfléchie et cohérente que les entreprises pourront utiliser efficacement cette technologie révolutionnaire tout en garantissant la sécurité, l’évolutivité et la conformité réglementaire.

À mesure que les LLM deviennent plus avancés, le rôle des LLMOps croît, offrant aux organisations une base solide pour déployer ces puissants systèmes d’IA de manière contrôlée et durable. Les entreprises qui investissent dans le développement des compétences LLMOps auront un avantage stratégique dans l’exploitation des innovations basées sur le traitement du langage naturel, leur permettant de rester à la pointe de la transformation numérique.

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