LLMOps 必备指南——回顾 LLMOps 组件

数据智能老司机
108 阅读31分钟

在本章中，我们将深入探讨LLMOps的组成部分，以及每个部分如何提高底层LLM（大语言模型）的效率、质量和性能。本章作为一个高层次的概述，后续章节将对此进行深入探讨。我们的重点将放在以下几个方面及其影响上：

  • 数据收集与准备
  • 模型预训练与微调
  • 治理与审查
  • 推理、服务与可扩展性
  • 监控
  • 持续改进

数据收集与准备

数据收集与准备是大语言模型（LLM）训练和效率的基础。这个阶段涉及以最有利于LLM训练的方式收集、处理和存储数据。

数据收集

LLM训练的数据收集通常来自多种公共数据集，这些数据集具有丰富的语言多样性。这些数据集包括：

  • 网页文本：从网站抓取的数据，涵盖各种话题和风格
  • 书籍与出版物：特别是公共领域的书籍提供了经典且多样化的文学视角
  • 社交媒体动态：Twitter或Reddit等平台提供了对口语化和当前语言使用的洞察
  • 新闻文章：来自新闻网站的数据集提供了正式和当代的语言

以下是一个网页爬虫从新闻网站获取的数据的JSON示例：

{
  "url": "http://example-news-website.com/article1",
  "content": "<!DOCTYPE html><html><head><title>AIAdvancements</title></head><body><h1>The Recent Advancements in AI</h1><p>The recent advancements in AI have been rem...</p></body></html>",
  "date_published": "2021-07-01",
  "author": "John Doe"
}

上述JSON片段展示了特定网站的内容和相关的元数据。我们将在接下来的处理步骤中使用此JSON结构中的内容。

处理原始文本

JSON中的内容部分将经过几个处理步骤：

  • 清理：去除无关内容，如HTML标签、广告或导航元素：
{
  "content": "The recent advancements in AI have been remarkable. With new applications emerging across different sectors.."
}
  • 标准化：将文本进行标准化处理，比如转换为小写，以减少变体：
{
  "content": "the recent advancements in artificial intelligence have been remarkable. With new applications emerging across different sectors.."
}
  • 句子分割：将文本分割成单独的句子，以便更好地理解上下文：
{
  "content": ["the recent advancements in artificial intelligence have been remarkable."], 
  ["With new applications emerging across different sectors.."]
}
  • 去重：消除重复内容，以确保数据质量：
["the recent advancements in artificial intelligence have been remarkable."], 
["With new applications emerging across different sectors.."]

这些处理步骤将原始文本转化为可进行标记化的形式。我们将在下一部分介绍标记化过程。

标记化

标记化是一个关键步骤，将文本分解为更小的单位，称为标记（tokens）。这些标记可以是单词、子词或字符，选择标记化的层级对模型的设计和性能有重要影响。

考虑不同的标记化策略（例如子词标记化）的一大原因与词汇表的大小有关。一个大型词汇表可能导致内存需求增加和处理速度变慢，而一个小型词汇表则可能不足以有效捕捉语言的细微差别。

使用子词标记可以在词汇表过大和未能捕捉到足够语言细节之间找到平衡。子词标记化涉及将单词分解为更小的、具有意义的单位。这种方法使模型能够更好地处理未知单词，因为它可以将未知单词分解为已知的子单位。例如，单词“unbreakable”可以分解为“un-”、“break”和“-able”，这些部分在训练数据的其他上下文中可能会出现。

子词标记化减少了词汇外（OOV）单词的问题，这些单词在训练期间未出现，可能会在模型推理时引发问题。通过将单词分解为常见的子词，模型能够从这些已知的部分组装出未见过的单词，从而增强其泛化能力和对新输入的理解。这种方法还可以更高效地利用模型的词汇表，使其能够从较少的数据中学习更多内容，并减少所需训练的参数数量。

让我们来看一个标记化的例子。假设输入文本是“the recent advancements in artificial intelligence have been remarkable.”，标记化后的结果可能是 ["the", "recent", "advance", "ments", "in", ...]。

在初步标记化后，每个唯一的标记会被分配一个独特的标识符，通常称为标记ID。首先，会根据标记创建一个词汇表。这个词汇表本质上是一个列表或字典，列出了每个唯一标记。

然后，词汇表中的每个标记都会被分配一个唯一的数字ID。通常，这些ID是按顺序从特定的数字开始的，通常是0或1。

例如，给定的标记是 ["the", "recent", "advance", "ments", "in", ...]。

词汇表为 {"the": 0, "recent": 1, "advance": 2, "ments": 3, "in": 4, ...}

在机器学习中，特别是在自然语言处理（NLP）中，模型处理的是数字数据。通过将标记转换为唯一的ID，文本数据被转换为可以输入神经网络的数字格式。

使用标记ID而不是实际文本，可以提高数据处理的效率。数值操作通常在计算环境中更快且更优化。尽管转换为数字ID，但原始文本中的语义和句法意义得以保留，这对于模型的学习和预测至关重要。

存储标记ID映射

标记与其ID之间的映射存储在一个数据结构中，通常称为标记器模型或词汇文件。该文件在模型训练和处理新文本进行预测时都会使用。标记器模型可以以不同格式存储，如JSON或二进制文件，具体取决于需求和使用的框架或库。当LLM处理文本时，它会参考这个标记器模型，将输入文本转换为标记ID序列。然后，模型会使用这些序列进行训练或推理任务。

数据集存储与数据库管理系统（DBMS）

一旦数据处理完成，数据集将以适合模型训练的格式和结构进行存储。存储模式通常采用表格格式，其中包含文本不同属性的字段（例如，内容、来源和日期）。让我们来看一个模式和表创建的示例：

  • token_id (int) ：每个标记的唯一标识符
  • token (varchar) ：实际的标记
  • frequency (int) ：标记在数据集中出现的频率（可选，但对于分析非常有用）
  • document_id (int) ：引用ID，将标记与其原始文档或来源链接起来
CREATE TABLE llm_token_data (
    token_id bigint,
    token text,
    frequency bigint,
    document_ids list<bigint>,
    PRIMARY KEY (token_id)
);

由于这些数据集非常庞大，因此需要使用分布式文件系统或数据库来存储它们，因为它们需要分布式存储和处理。

现在，我们已经摄取并处理了相关的模型训练数据，可以进入模型的预训练和微调阶段。这个阶段将为特定应用提供一个可用的LLM。

模型预训练与微调

预训练和微调是LLMOps生命周期中至关重要的步骤。这些步骤在准备模型，特别是基于Transformer的模型，理解和生成语言方面起着关键作用。

预训练

让我们通过一个例子，了解“the recent advancements in AI”这句话在Transformer模型中的预训练过程。这句话首先被标记化为 ["the", "recent", "advance", "ments", "in", ...]，然后应用我们之前创建的词汇映射——即 {"the": 0, "recent": 1, "advance": 2, "ments": 3, "in": 4, ...}。每个标记根据词汇映射转换为相应的ID：

["the", "recent", "advance", "ments", "in", ...] [0, 1, 2, 3, 4, ...]

对于像Llama 2这样的模型，它们通常遵循自回归语言建模的方法，训练过程包括根据前面的标记预测序列中的下一个标记。例如，给定标记 [0, 1, 2]，模型的目标是预测“ments”（ID为3）作为下一个标记。这个训练过程促使模型学习标记序列的概率，从而发展出语言结构和上下文的统计分布。

模型的预测会与实际的ID进行比较，并计算出损失。这个损失量化了模型预测的错误。如果模型错误地预测了5而不是2作为“advance”的ID，损失函数会捕捉到这个错误。模型会利用这个反馈来调整其内部参数，从而随着时间的推移提高预测准确性。

微调

在这种场景下，我们的目标是微调Llama 2模型，原本它对语言有广泛的理解，我们将其专门化为处理与新闻文章相关的问答（Q&A）任务。这个专门化过程包括加强模型理解新闻内容的能力，并能够准确地推理以根据新闻文章回答问题。

为此，我们将提取一个包含新闻文章、社论和新闻材料以及与之相关问题的数据集。

例如，假设我们有以下句子：“Economic growth in the last quarter showed a steady increase due to rising tech industry investments.” 在这种情况下，我们可以使用以下的Q&A微调对：

  • 问题：“What contributed to the economic growth in the last quarter?”
  • 答案：“Rising tech industry investments.”

这个对将组合成一个单一序列：“What contributed to the economic growth in the last quarter? Economic growth in the last quarter showed a steady increase due to rising tech industry investments.”

这个句子将被标记化为：

["What", "contributed", "to", "the", "economic", "growth", "in", "the", "last", "quarter", "?", "Economic", "growth", "in", "the", "last", "quarter", "showed", "a", "steady", "increase", "due", "to", "rising", "tech", "industry", "investments", "."]

在标记化后，标记将被映射到唯一的ID词汇表：[7, 8, 1, 5 ...]。

这些唯一的ID映射将被模型使用，而不是实际的文本，以便进行更高效的计算，而不是对文本字符串执行数学操作。在预训练过程中，这些映射用于预测给定原始标记序列的后续标记。损失计算会被应用，以确保LLM参数进一步优化，适用于新闻问答的使用场景。

滑动窗口

在像Llama 2这样的语言模型的微调过程中，滑动窗口技术被用来处理超过模型最大标记处理能力的序列。当处理大规模文本数据时，这项技术尤为重要，确保每个长序列的部分都能对模型的训练产生贡献。

滑动窗口技术的实现

该过程从设置滑动窗口的参数开始。在我们的场景中，窗口大小设置为最多处理10个标记。同时，我们设置了5个标记的步长，这决定了窗口在序列中移动的步幅。

对于给定的序列，我们有 ["What", "contributed", "to", "the", "economic", "growth", "in", "the", "last", "quarter", "?", "Economic", "growth", "in", "the", "last", "quarter", "showed", "a", "steady", "increase", "due", "to", "rising", "tech", "industry", "investments", "."] —— 第一个窗口涵盖最初的10个标记：["What", "contributed", "to", "the", "economic", "growth", "in", "the", "last", "quarter"]。这个窗口为模型提供了一个上下文片段，供其学习。

在处理完第一个窗口后，窗口会按照预定的5个标记进行移动。这个移动将下一个窗口的起始标记移到“growth”，改变正在处理的文本的焦点，确保序列的不同部分得到学习。

这个过程继续进行，第二个窗口涵盖从“growth”到“showed”的标记，依此类推。每次移动窗口5个标记，使模型能够顺序处理重叠的序列片段。这个重叠非常重要，因为它确保了学习的连贯性，为模型提供了对文本的更为完整的理解。

在这个序列中的最后一个窗口可能会有所不同，取决于剩余的标记数量。如果剩余的标记少于10个，窗口会调整为包括所有剩余的标记，例如 ["to", "rising", "tech", "industry", "investments", "."]。这确保了即使是序列的尾部也能对模型的训练做出贡献。

滑动窗口的细微差别

滑动窗口大小的选择是一个微妙的决策，受到多个因素的影响，如模型的架构限制、任务的性质和可用的计算资源。例如，在像BERT这样的模型中，最大标记容量为512，因此微调时的窗口大小通常会受到这一限制的影响。然而，实际应用中通常会选择较小的窗口大小以提高效率，常见的窗口大小在128到256个标记之间，适用于需要详细语言分析的任务。这些大小足以提供深度的上下文理解，同时不会过度消耗计算资源。

与此相对，对于需要更广泛上下文的任务，例如文档摘要或涉及较大文本段落的复杂问题回答，窗口大小可能接近上限，例如384个标记，甚至达到完整的512个标记。较大的窗口允许模型涵盖更广泛的上下文，这对于理解和生成连贯的回答或摘要在这些任务中至关重要。

另一个关键因素是窗口的移动步长，即窗口在文本中移动的步幅。通常，这个步长设置为窗口大小的一个比例，通常在50%到75%之间，确保分析的文本段落之间有显著的重叠。例如，256个标记的窗口大小可能配合128到192个标记的步长，确保模型对文本的连续暴露。

窗口大小的选择还需要在上下文需求和计算效率之间找到平衡。较大的窗口虽然能提供更丰富的上下文，但需要更多的计算资源，并可能延长训练时间。因此，通常会寻求一个战略性的平衡，特别是在微调阶段，因为微调通常更具任务特定性，远比预训练更加注重具体任务。例如，在微调一个句子级别的任务时，可能更倾向于选择较小的窗口，这样的窗口可能包含一到两个句子，而段落级别的分析则可能需要较大的窗口，可以包括几个句子或整个段落。

任务的特定需求在决定窗口大小时也起着重要作用。例如，在一个需要理解连续句子或段落之间关系的任务中，较大的窗口能够覆盖多个句子或整个段落，将更为有效。

现在，随着我们已经拥有一个训练好的LLM，我们可以进入模型治理和评审阶段。这些因素在决定一个模型是否能够部署到生产环境中时至关重要。

治理与审查

治理与审查是LLMOps管理中至关重要的方面，确保模型的安全性、合规性和功能健壮性。这个过程涉及防止数据泄露、控制信息访问、对模型性能的全面评估以及遵守法律标准，如通用数据保护条例（GDPR）。

避免训练数据泄露

在开发和训练LLM时，我们需要防止所谓的训练数据泄露。这个术语指的是敏感信息无意间被纳入训练数据集，并进入模型的知识库，可能导致重大隐私泄露。这类泄露不仅危及个人隐私，还可能对数据保护和AI系统的信任产生广泛影响。

为此，采用的一种有效策略是数据匿名化。在将训练数据输入模型之前，任何敏感信息，尤其是个人身份标识符或可追溯数据，都会经过仔细的匿名化或完全移除。这一过程包括修改或加密个人标识符，以便无法轻易识别数据所涉及的个人，从而保护其隐私：

["Patient", "John", "Doe", "born", "on", "July", "7", "1980", "has", "been", "diagnosed", "with", "diabetes"]
->
["Patient", "[Name]", "born", "on", "[Date]", "has", "been", "diagnosed", "with", "diabetes"]

另一种方法是在模型训练阶段实施差分隐私技术。差分隐私是一种系统，通过描述数据集内群体的模式而不透露个体信息，来公开共享数据集的信息。例如，考虑前面提到的例子：

["Patient", "John", "Doe", "born", "on", "July", "7", "1980", "has", "been", "diagnosed", "with", "diabetes"]

应用差分隐私时，年龄和姓名可能会被随机调整。这个修改非常微小，并且不会显著改变数据集的统计特性，但它有效地防止模型学习并后续复现个体患者记录的精确信息：

["Patient", "SubjectA", "born", "on", "June", "30", "1980", "has", "been", "diagnosed", "with", "diabetes"]

随后，LLM将在这个修改过、带有噪声的数据集上进行训练。这个训练过程的结果是模型学会了常见的模式，如某些年龄组或症状的常见治疗方法，但无法识别或揭示来自特定患者记录的精确信息。

访问控制

在这一部分中，我们将讨论如何控制对LLM知识的访问。目标是确保不同用户或用户组仅能访问与其特定角色相关且允许的信息。为实现这一目标，需要采取系统化的方法，涉及用户细分、基于角色的访问控制（RBAC）以及谨慎的数据管理。

这一方法的核心是实施RBAC，在其中用户被划分为不同的角色，如管理员、开发人员、分析师和最终用户，每个角色都有定制的访问权限。这些角色定义了用户可以执行的操作范围以及他们可以访问的模型知识的程度。

与这一系统相辅相成的是为与LLM交互开发不同的接口或API。每个接口都是为特定用户角色量身定制的，限制功能至每个角色所需和适当的程度。例如，最终用户的接口可能仅限于基础查询，而开发者的接口则可能提供更广泛的功能，包括对模型训练数据的深入分析：

  • 管理员：

    • /modelManagement
    • /userAccessControl
    • /systemSettings

  • 开发者：

    • /modelDetails
    • /trainingDataInsights
    • /debuggingTools

  • 分析师：

    • /queryModel
    • /resultAnalysis

  • 最终用户：

    • /simpleQuery
    • /help

此外，保护模型知识还包括查询和输出过滤机制。这些过滤器检查用户的查询和输出，确保它们符合用户的访问权限。目标是防止用户检索到超出授权范围的信息。数据分区也起着至关重要的作用。在这里，训练数据被分段，不同的模型实例基于这些数据段进行训练。然后，用户将被提供访问与其角色相关的数据段的模型版本：

最终用户交互：

> 角色：最终用户
> 查询：“我的最后一次存款金额是多少？”
# 系统检查角色和查询有效性
> 响应：“您的最后一次存款为500美元。”

在上述案例中，访问被允许，因为查询涉及到用户自己的账户信息。再来看一个例子。

最终用户尝试未经授权的访问：

> 角色：最终用户
> 查询：“显示账户号987654的交易历史。”
# 系统识别角色并评估查询范围
> 响应：“请求的信息访问受限。”

在这种情况下，访问被拒绝，因为查询涉及到其他用户的账户信息。再来看另一个例子：

分析师交互：

> 角色：分析师
> 查询：“提供最新的按揭利率趋势报告。”
# 系统识别角色并验证查询上下文
> 响应：“最新的按揭利率趋势报告：[报告详情]。”

在这种情况下，访问被允许，因为查询涉及到已批准的信息。再看另一个例子：

分析师尝试未经授权的访问：

> 角色：分析师
> 查询：“给我John Doe的账户详情。”
# 系统检查角色和查询授权
> 响应：“您无权访问个人客户账户详情。”

在这种情况下，访问被拒绝，因为分析师的查询涉及到个人客户信息。再看另一个例子：

管理员交互：

> 角色：管理员
> 查询：“更新风险评估模型参数。”
# 系统验证管理员权限
> 响应：“风险评估模型参数已成功更新。”

在这种情况下，访问被允许，因为管理员的查询涉及到模型参数。

定期审计和持续监控用户与模型的交互至关重要。这些过程有助于识别任何差异或未经授权的访问尝试，确保访问控制机制按预期运行。最后，支持这些技术措施的是健全的法律和政策框架。明确的使用政策为每个用户角色设定了可以和不可以执行的操作边界。通过在访问协议中执行用户协议，确保所有用户都知晓并遵守这些政策，从而维护与LLM的控制和安全互动。

审查

评估LLM的性能涉及多种度量标准，每个标准旨在评估模型的语言能力和上下文准确性。我们将讨论的度量标准包括困惑度、人类评估、双语评估替代（BLEU）和多样性。

困惑度

困惑度衡量模型预测样本的能力。在此上下文中，较低的困惑度得分表示更好的预测性能，意味着模型能够更准确地预测每个文本中的下一个单词或序列：

上下文：The cat sat on the
预测：mat
困惑度得分：5
模型预测“mat”作为“the cat sat on the”的后续，这是一种合乎逻辑且常见的延续。低困惑度得分5反映了模型在这一预测中的高信心和准确性。这是模型能够准确预测的典型例子。

上下文：To infinity and
预测：apple
困惑度得分：150
模型预测“apple”作为“To infinity and”的后续，这一预测既出乎意料，又在上下文上不准确。高困惑度得分150表明模型在这一预测中的不确定性和错误。这个例子突显了模型缺乏上下文理解，从而导致高困惑度得分。

人类评估

评估的另一个关键组成部分是人类评估，它为模型的评估提供了一个主观但至关重要的视角。在这里，人类评审员会批判性地分析LLM生成的输出，重点关注其相关性、连贯性和整体准确性。这种方法有助于衡量模型的响应与人类期望和语言标准的符合程度。

双语评估替代（BLEU）

对于专门从事翻译的模型，通常使用BLEU度量标准。BLEU是一种定量衡量模型翻译输出与一组高质量参考翻译匹配程度的指标。它是衡量模型捕捉不同语言细微差异和准确传达预期意义的有效性的重要指标。

多样性

最后，多样性是另一个重要的度量标准，尤其适用于用于创造性或多变场景的模型。该度量标准评估模型输出的范围和多样性。一个多样性得分高的模型可以针对给定的提示生成多个不同的响应或解决方案，展示其灵活性和创造力。这在需要多样化响应的应用中尤为有价值，例如对话AI或内容生成：

上下文：“What is the weather like in”
预测：

  1. New York
  2. Paris
  3. Tokyo
  4. Sydney
  5. Toronto
    多样性得分：高
    给定上下文“What is the weather like in”，模型生成了不同的预测：New York、Paris、Tokyo、Sydney和Toronto。这些涵盖不同全球城市的预测反映了高多样性得分。模型展示了它在生成多样且相关的响应方面的能力，表明它对查询的开放性有深入理解。

上下文：“Best ways to cook”
预测：

  1. Pasta
  2. Pasta
  3. Pasta
  4. Pasta
  5. Pasta
    多样性得分：低
    对于上下文“Best ways to cook”，模型重复预测“Pasta”。预测缺乏变化，导致低多样性得分。这个例子表明模型在生成多样化响应方面的能力有限，提示其在响应生成的多样性上需要改进。

这些度量标准共同为LLM的性能提供了全面的视角，帮助开发者和研究人员了解模型的优势和改进空间。通过结合使用定量度量（如困惑度和BLEU）以及通过人类评估和多样性检查进行的定性评估，开发者和研究人员可以确保他们使用的LLM既稳健又准确，并与预期的应用目标有效对接。

合规性

确保遵守GDPR等法规是管理LLMOps的关键方面，特别是涉及用户数据隐私和提供解释权。为了符合GDPR要求，需要采取几个实施策略。

首先，数据处理的透明性至关重要。LLM必须保持清晰，说明它们如何处理和使用用户数据。这包括向用户公开模型如何使用其数据，确保没有隐藏的过程或模糊的个人信息使用。透明性有助于建立用户信任，并与GDPR强调个人数据清晰和合法处理的要求一致。

此外，删除权和数据可携带性是GDPR合规的基本组成部分。用户必须能够请求删除其数据，通常称为“被遗忘权”。此外，用户应能够请求数据的可携带性，即他们可以获取并重新使用自己的数据，在不同的服务中使用这些数据。实施这些权利要求LLM具备机制，使用户能够轻松提出这些请求，并能够高效地处理这些请求。

定期审计也是确保持续合规的重要部分。这些审计涉及回顾和评估LLM的数据处理实践，确保它们始终符合GDPR标准。定期审计有助于识别和修正任何合规性问题，从而在长期内保持LLM与GDPR要求的一致性。

推理、服务和可扩展性

在LLM领域，推理、服务和可扩展性是确保高效操作和最佳用户体验的关键方面。这些方面涵盖了模型如何提供洞察（推理）、如何将其服务于最终用户（服务）以及系统如何适应不同负载（可扩展性）。

在线推理与批处理推理

推理可以主要分为在线推理和批处理推理。在线推理指的是对单个查询的实时处理，响应即时生成。另一方面，批处理推理处理的是一次性处理大量查询，更适合那些不需要即时响应的任务。

例如，对于一个由大型零售公司使用的对话式AI聊天机器人，在线推理起着至关重要的作用。该聊天机器人的任务是实时与客户互动，回答他们的问题、解决问题并提供产品信息。这种互动的性质要求对每个独特查询进行即时响应，以保持流畅的对话过程。当客户询问“我的位置有哪些运输选项？”时，聊天机器人依赖在线推理即时处理该输入并生成相关的响应。这种即时处理能力是确保聊天机器人能够有效与客户互动、提高客户服务效率和整体用户体验的关键。

另一方面，批处理推理更适用于对新产品推出后客户评价进行情感分析的任务。在这种情况下，目标是汇总和分析大量客户评价，以评估整体情感并识别常见的主题或问题。收集的数据在一定时间段内（如一周）被处理成一个批次。这种方法允许对数据进行全面分析，提供关于客户意见和趋势的洞察。在这种情况下，效率体现在同时处理大数据集，而不是像聊天机器人场景中那样需要实时响应。

CPU与GPU服务

在推理服务中，选择使用中央处理单元（CPU）还是图形处理单元（GPU）对性能有显著影响。

CPU以其多功能性和成本效益而闻名。对于较小或不太复杂的模型，CPU通常足以处理，尤其是当并行处理需求不那么强烈时。CPU在低延迟至关重要且计算负载适中的应用中尤其有优势，适合在这些场景中实现高效的性能。从预算角度来看，CPU通常比GPU更经济，因为其初期和运营成本较低。这使得在预算受限的情况下，CPU成为优选。此外，CPU适用于一般计算任务，这些任务除了机器学习外还需要广泛的计算能力，从而增强了其多功能性。

然而，GPU更擅长处理大型复杂的LLM，如GPT-3或BERT。这些模型通常需要并行处理大量数据序列，GPU在这方面表现尤为出色。在高吞吐量场景中，系统需要处理大量的并发推理请求，GPU可以显著提高吞吐量，从而提供性能优势。尽管GPU的能耗较高，但它们每单位能量能够处理更多的计算任务，这使得它们在大规模操作中更为高效。这种效率在模型利用并行处理的高级神经网络特性时尤其明显，例如多层的Transformer结构。

在某些情况下，采用CPU和GPU的混合方式可能更有效。这种策略是将常规任务交给CPU处理，而将更为计算密集的任务委托给GPU。这样的做法可以在成本和性能效率之间取得平衡。现代服务框架通常采用动态分配策略，能够根据当前负载和所需计算复杂度智能地将任务分配给CPU或GPU。这确保了资源的最佳利用。

在考虑可扩展性时，评估每种选项如何应对需求变化是至关重要的，尤其是对于需要快速扩展或缩减的服务。

容器化部署

当使用容器化部署LLM时，模型及其所有依赖、库和特定运行时环境将被打包成一个容器。这种打包方法便于在各种计算环境中无缝且一致地部署。容器化工具，如Docker，广泛用于此目的。它们创建包含模型所需的一切资源的容器镜像，确保无论容器部署在哪里，模型的运行方式始终一致。

然而，为了让容器能够有效利用GPU的处理能力，需要进行专门的配置。这包括在容器中使用GPU支持的基础镜像，并安装适当的驱动程序和库，如CUDA和cuDNN，这些都是GPU加速和兼容性所必需的。这些配置确保容器能够访问和利用GPU资源，对于处理LLM常见的高性能计算任务至关重要。

在容器化环境中为LLM部署GPU时，会遇到一些潜在的挑战，需要仔细考虑，包括兼容性、资源分配、编排、监控、调试和安全性。

现在，LLM已经部署到生产环境中，我们需要对其进行监控，确保其性能不会随着时间的推移出现偏差。

监控

监控和持续改进是LLM管理中的重要组成部分，涵盖了广泛的度量标准和过程。关键绩效指标，如请求数量、响应时间、令牌使用量、成本和错误率，对于评估模型的效率和有效性至关重要。跟踪请求数量有助于了解系统的负载和需求，而响应时间则表明模型的速度和用户体验。监控令牌使用量尤其重要，特别是在采用基于令牌的定价策略时，因为它直接影响模型运营的成本效益。此外，密切关注错误率是确保LLM输出准确性和可靠性的关键。综合这些度量标准提供了对LLM性能的全面视角，使管理员能够就资源分配、扩展和成本管理做出明智的决策。

需要监控的度量标准

  • 性能度量标准

    • 请求数量
    • 响应时间

  • 质量度量标准

    • 内容相关性
    • 准确性

  • 定量度量标准

    • 令牌使用量
    • 错误率

  • 定性度量标准

    • 连贯性
    • 幻觉（Hallucinations）

  • 成本度量标准

    • 运营成本

  • 用户体验度量标准

    • 用户满意度

  • 系统度量标准

    • 系统错误率

  • 内容度量标准

    • 有害内容（Toxicity）

进一步的监控优化涉及使用评估器LLM，这些模型专门设计用于评估主LLM输出的质量。这些评估器在确保输出符合相关性、准确性和连贯性的标准方面起着至关重要的作用。此外，监控输出的有害性、相关性和幻觉对于保持模型的完整性和实用性至关重要。监控有害内容尤为重要，以防止生成有害或冒犯性的内容。相关性监控确保LLM的响应或输出与输入提示对齐，提供有意义和上下文适当的信息。此外，关注幻觉——即模型生成事实错误或荒谬信息——对于保持LLM的可信度和可靠性至关重要。这些监控过程不仅有助于保持模型质量，还为持续改进提供了基础，推动模型在不断的训练和开发中提高性能。

持续改进

在像GPT这样的LLM领域，持续改进对保持其相关性和效力至关重要。这个过程是多方面的，涉及整合新的数据、开发防止遗忘先前知识的策略以及融入人类反馈。

首先，融入更新的数据至关重要，因为语言和社会背景在不断变化。通过定期更新最新的数据集，确保模型掌握当前的术语、短语和相关话题。这可能包括来自各种来源的数据，如最新的新闻文章、科学出版物和热门的互联网内容。这些更新有助于模型跟上语言趋势和社会变化。

其次，训练神经网络时，尤其是在学习新信息时，避免灾难性遗忘是一个重大挑战。当模型获得新知识时，可能会忘记之前学到的信息。这种现象称为灾难性遗忘。为此，采用了如弹性权重整合（EWC）和渐进神经网络等技术来缓解这一问题。这些方法优先考虑在保持已学知识和适应新数据之间的平衡，从而保持模型在广泛主题上的整体表现。

最后，人类反馈在完善LLM输出中发挥着关键作用。这些反馈有助于确保模型的响应不仅准确，而且在上下文和情感上符合人类的期望。像基于人类反馈的强化学习（RLHF）等方法，通过训练模型使用现有数据和来自人类评估者的输入，评估模型输出的质量和相关性。这个过程对于使模型输出符合伦理标准和社会价值至关重要，从而增强可靠性和用户信任。

融入人类反馈尤为重要，因为它提供了对模型学习偏差和错误的必要检查，确保输出既在技术上是合理的，也在社会上是适当的。随着语言模型的不断发展，这些策略确保它们仍然是有效的工具，能够以既有用又负责任的方式理解和生成自然语言。

总结

本章回顾了LLMOps领域中的各个组成部分，涵盖了数据准备、模型开发、治理与审查、模型服务和监控。在下一章，我们将深入探讨数据准备。

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