LLMOps快速入门，轻松开发部署大语言模型

大家好，如今我们能够与ChatGPT进行轻松互动：只需输入提示，按下回车，就能迅速得到回应。然而，这个无缝互动的底层，是一系列复杂而有序的自动执行步骤，即大型语言模型运营（LLMOps），确保用户的提示有效传递和处理，并在几秒内生成精准、可靠的回答。

本文将分析大型语言模型（LLM）服务，例如ChatGPT背后的运作机制，即LLMOps范式。同时，介绍从提示的初步处理到模型的精准选择，再到有效回应的生成，关注那些容易被忽略却极为重要的环节，包括负载均衡、系统监控和持续集成。

1. LLMOps简介

LLMOps（Large Language Model Operations）是机器学习运营（MLOps）的演变，专门针对大型语言模型（LLMs）的独特需求和挑战。

LLMOps 超越了MLOps的通用模型生命周期管理，更加专注于大型语言模型。核心目标是确保大型语言模型能够高效、稳定地运行，并能够持续提供高质量的输出，这包括但不限于模型的训练、调优、部署、监控和优化等环节。

LLMOps对于实现大型语言模型在各种应用场景中的成功落地起着关键作用。

1.1  LLMOps的起源

自2018年GPT-2的问世以来，大型语言模型（LLM）如GPT系列逐渐发展壮大，尤其是GPT-3及其后续版本的推出，性能方面显著提升。

这些模型的强大能力催生了众多应用，如客户服务的聊天机器人、多语言翻译服务和辅助写作编程的工具等。

面对LLM在实际应用中的独特挑战，业界发展出了新的工具和最佳实践，以更有效地管理这些模型的整个应用生命周期，这一进程的集合即为“LLMOps”。

1.2 LLMOps的重要性

LLMOps对于高效管理大型语言模型至关重要，主要原因包括：

• 它确保基础设施能够应对模型处理的大量数据和众多参数，满足存储和带宽需求。

• 通过优化响应时间，LLMOps保障用户能够及时获得准确反馈，维持流畅的交互体验。

• 持续监控不仅限于基础设施的运行状态，还包括对模型决策行为的跟踪分析，以便不断优化模型。

• 鉴于运行LLM的成本较高，LLMOps采用成本效益策略，高效利用资源，同时保持性能。

2. 大型语言模型服务

要理解LLMOps，关键在于掌握大型语言模型（LLMs）作为服务时的运作流程。这包括从模型接收用户提示开始，到生成并返回响应的全过程。在这个流程中，用户输入会在送入模型前经过一系列处理，而模型输出也会在呈现给用户前经过转换。

LLMOps工作流程：通用的大型语言模型（LLM）作为服务背后的步骤。用户输入（绿色部分）在输入到模型之前会经历一些处理步骤。同样，模型输出（红色部分）在展示给用户之前也会经历几轮转换。

可以看出，提示在传递给模型之前需经过多个阶段，这些步骤虽有差异，但基本的目的相同：确保输入被正确理解，并且模型的输出与上下文相匹配。下面分解这些步骤：

2.1 预处理

预处理步骤旨在使模型能够更好地理解和处理用户输入。首先通过分词将输入文本分解成称为“tokens”的小单元，接着进行数据规范化，移除或替换特殊字符、纠正拼写错误，并使文本格式统一。

在编码阶段，这些tokens通过嵌入技术被转换成数字形式，即在高维空间中的向量，以便模型进行处理。

2.2 定位

这涉及根据之前的对话轮次或外部知识源对提示进行上下文化，以确保模型的响应是连贯和上下文适宜的。此外，实体识别和链接帮助系统识别提示中的实体（如名称、地点和日期），并将它们与相关上下文关联起来。

2.3 负责任的AI

为了确保LLMs的良好使用，服务会对用户提示进