आइडिएशन फेज

LLMOps Concepts

Max Knobbout, PhD

Applied Scientist, Uber

LLM लाइफसाइकल: आइडिएशन फेज

LLM एप्लिकेशन लाइफसाइकल के फेज़ का ओवरव्यू

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डेटा सोर्सिंग

 

कार्टून जो अलग-अलग डेटा सोर्स उठाए हुए है, उसका चंचल चित्र

 

  • ज़रूरतें पहचानना

 

  • सोर्स ढूँढना

 

  • एक्सेसिबिलिटी सुनिश्चित करना
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डेटा सोर्सिंग

 

कार्टून जो अलग-अलग डेटा सोर्स उठाए हुए है, उसका चंचल चित्र

  1. क्या डेटा प्रासंगिक है?
  2. क्या डेटा उपलब्ध है?
    • डेटा ट्रांसफॉर्म करें
    • अतिरिक्त डेटाबेस सेट करें
    • लागत आँकें
    • अन्य एक्सेस सीमाएँ देखें
  3. क्या डेटा मानकों को पूरा करता है?
    • गुणवत्ता और गवर्नेंस संबंधित
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बेस मॉडल चुनना

  • प्री-ट्रेंड मॉडल्स:

प्री-ट्रेंड मॉडल की तस्वीर

  • प्रोपाइटरी या ओपन-सोर्स?
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प्रोपाइटरी मॉडल्स (निजी स्वामित्व)

फायदे:

  • सेटअप और उपयोग में सरल
  • क्वालिटी एश्योरेंस
  • विश्वसनीयता, स्पीड, और उपलब्धता

 

सीमाएँ:

  • डेटा एक्सपोज़ करना पड़ता है
  • कस्टमाइज़ेशन

उदाहरण:

प्रोपाइटरी LLM मॉडल्स के लोगो

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ओपन-सोर्स (सार्वजनिक रूप से उपलब्ध)

फायदे:

  • इन-हाउस होस्टिंग
  • पारदर्शिता
  • पूर्ण कस्टमाइज़ेबिलिटी

 

सीमाएँ:

  • सपोर्ट
  • कमर्शियल उपयोग

 

उदाहरण: Meta Llama 3 का लोगो

 

यहाँ से डाउनलोड करें: Hugging Face का लोगो

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मॉडल चयन के कारक

1. परफॉर्मेंस ⭐

  • रिस्पॉन्स गुणवत्ता
  • स्पीड

परफॉर्मेंस से जुड़े आइकन

2. मॉडल विशेषताएँ ⭐

  • मॉडल ट्रेन करने में उपयोग डेटा
  • कॉन्टेक्स्ट विंडो साइज
  • फाइन-ट्यून करने योग्यता

मॉडल विशेषताओं से जुड़े आइकन

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मॉडल चयन के कारक

3. व्यावहारिक पहलू ⭐

  • लाइसेंस
  • लागत
  • पर्यावरणीय प्रभाव

व्यावहारिक पहलुओं से जुड़े आइकन

4. द्वितीयक कारक

  • पैरामीटर्स की संख्या
  • लोकप्रियता

द्वितीयक कारकों से जुड़े आइकन

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अभ्यास करते हैं!

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