Gambaran umum LLMOps

Konsep LLMOps

Max Knobbout, PhD

Applied Scientist, Uber

Apa yang akan dipelajari di kursus ini

Ilustrasi lucu buku yang belajar di mejanya

 

  • LLMOps membantu mengelola, menerapkan, dan memelihara aplikasi model bahasa besar secara efektif
  • Kita akan membahas:
    • Dasar-dasar
    • Siklus hidup aplikasi LLM
    • Tantangan dan pertimbangan
1 Ilustrasi oleh Manfred Steger @ Pixabay
Konsep LLMOps

Ringkasan LLM

 

 

Apa itu LLM?
  • 📚 Dilatih pada data teks yang sangat besar
  • 🧠 Memahami dan menghasilkan teks mirip manusia
  • 💡 Terobosan dalam AI

 

 

Apa yang membedakannya?
  • 🏋 Biasanya pra-dilatih
  • 🐘 Jumlah parameter sangat besar
  • 💻 Butuh sumber daya komputasi besar
  • 🎲 Tidak terduga
Konsep LLMOps

Awalnya...

  • Query langsung dimasukkan ke model
  • Fokus pada pengoperasian model
  • Data hanya dikenalkan saat fine-tuning

Alur sederhana: query masuk ke LLM lalu menghasilkan output

Konsep LLMOps

... dibandingkan kondisinya kini

  • Mengintegrasikan data organisasi sebelum generasi teks
  • Langkahnya bisa mencakup pemrosesan dan manipulasi data
  • Satu atau beberapa panggilan model, untuk teks, gambar, atau multimodal

Menghasilkan apa yang disebut aplikasi LLM di kursus ini

Gambar alur LLM yang kompleks

Konsep LLMOps

Kebutuhan akan LLMOps

 

 

Integrasi tanpa hambatan

Konsep LLMOps

Kebutuhan akan LLMOps

 

 

Transisi siklus hidup yang mulus

Konsep LLMOps

Kebutuhan akan LLMOps

 

 

Pengelolaan efisien dan skalabel

Konsep LLMOps

LLMOps vs MLOps

Konsep LLMOps

LLMOps vs MLOps

Beberapa perbedaan:

LLMOps MLOps
Ukuran model Besar Biasanya lebih kecil
Data Teks Data apa pun
Model pra-latih Umumnya ya Umumnya tidak
Peningkatan model Prompt engineering & fine-tuning Rekayasa fitur & pemilihan model
Generalisasi Serbaguna Cakupan tetap
Ketidakpastian Tinggi Rendah
Output Utamanya teks Spesifik tugas
Konsep LLMOps

Ayo berlatih!

Konsep LLMOps

Preparing Video For Download...