引言：

随着AI技术的日新月异，大语言模型（LLM）已经成为推动企业增长和创新的关键驱动力。然而，在实际应用中，要想充分发挥大模型的潜力，还需要克服众多挑战，包括语料的精准标注与处理、高效的提示工程、模型的训练与微调、便捷的部署流程，以及应用链的精细编排等。

在业界，LLMOps这一术语已开始盛行，LLMOps 代表大型语言模型操作，可以简单理解是LLM的MLOps。它是一套涵盖工具与最佳实践的综合体系，用于管理由LLM驱动的应用程序全生命周期，从开发、部署到维护。

那么，什么是MLOps？以及LLMOps与传统的MLOps到底有何不同，我们来一一拆解。

什么是MLOps？

MLOps是Machine Learning Operations的缩写。它是机器学习工程的核心功能，致力于简化将机器学习模型投入生产并随后进行维护和监控的过程。MLOps是一项协作性的工作，通常涉及数据科学家、DevOps工程师和运维人员。

MLOps的用途是什么？

MLOps是创建和优化机器学习及人工智能解决方案的一种有益方法。工程师可以共同合作，提高模型开发和生产速度，通过实施持续集成和持续部署（CI/CD）实践，同时确保对机器学习模型进行适当的监控、验证和治理。

为什么需要MLOps？

将机器学习投入生产是一项具有挑战性的任务。机器学习生命周期包括许多复杂的组成部分，如数据获取、数据准备、模型训练、模型调优、模型部署、模型监控、可解释性等。这还需要在团队之间进行协作，涉及从数据工程到数据科学再到机器学习工程的多个团队。自然而然地，需要严格的操作规范来确保各团队之间协同工作。MLOps涵盖了机器学习生命周期的实验、迭代和持续改进。

MLOps的主要优势包括效率、可扩展性和降低风险。

效率：MLOps使数据团队能够实现更快的模型开发、提供更高质量的机器学习模型，以及更快的部署。

可扩展性：MLOps还实现了广泛的可扩展性和管理，可以监控、控制、管理和持续集成、持续交付以及持续部署数千个模型。具体而言，MLOps提供了ML流水线的可重现性，实现了更紧密的数据团队协作，减少了算法开发和运维人员的冲突，并加快了发布速度。

降低风险：机器学习模型通常需要进行监管审查和漂移检查，MLOps提高了透明度，更快的响应此类请求，并确保符合组织或行业政策。

MLOps由哪些部分组成？

MLOps在机器学习项目中的跨度可以根据项目需求而定，可以是专注的，也可以是广泛的。在某些情况下，MLOps可以涵盖从数据处理管线到模型生产的所有内容，而其他项目可能只需要考虑模型部署。大多数企业在以下方面应用MLOps原则：

1.  探索性数据分析（EDA）

2.  数据准备和特征工程

3.  模型训练和调优

4.  模型审查和治理

5.  模型推理和服务

6.  模型监控

7.  自动化模型再训练

MLOps的最佳实践可以根据应用MLOps原则的阶段进行划分。

1.  探索性数据分析（EDA）：

通过创建可重现、可编辑和可共享的数据集、表格和可视化图表，为机器学习生命周期迭代探索、共享和预处理数据。

2.  数据准备和特征工程：

执行数据转换、聚合和去重，并不断迭代，以创建精炼的特征。通过使用特征存储库，使特征在数据团队之间可见且可共享。

3.  模型训练和调优：

使用流行的开源库，如scikit-learn, XGBoost, Tensorflow, Pytorch和hyperopt，来训练和提高模型性能。作为更简单的替代方案，使用自动机器学习工具，如AutoML，自动执行试运行并创建可审查和可部署的代码。

4.  模型审查和治理：

跟踪模型版本，并通过它们的生命周期管理模型文件和版本切换。借助开源MLOps平台，如MLflow，发现、共享和在机器学习模型之间进行协作。

5.  模型推理和服务：

在测试和QA阶段管理模型更新频率、推理请求延迟和类似的生产问题。使用CI/CD工具，如代码仓库和编排器（借鉴devops原则），自动化预生产流水线。

6.  模型部署和监控：

自动化推理服务和推理API创建，以将注册的模型部署到生产环境。启用REST API模型访问端点。

7.  自动化模型重新训练：

创建告警和自动化措施，在由于训练和推断数据的差异导致模型漂移时采取纠正措施。

MLOps和DevOps之间有什么区别？

MLOps是一组专用于机器学习项目的工程实践，借鉴了在软件工程中被广泛采用的DevOps原则。DevOps采用了一种快速、不断迭代的方法来交付应用程序，MLOps也借用了相同的原则，将机器学习模型投入生产。在两种情况下，结果都是更高的软件质量、更快的修补和发布，以及更高的客户满意度。

训练大型语言模型（LLMOps）与传统的MLOps有何不同？

尽管MLOps的许多概念仍然适用，但在训练大型语言模型（LLMs）时存在一些其他考虑因素，比如Dolly。让我们通过一些关键点来了解训练LLMs与传统MLOps方法不同之处：

1.  计算资源：训练和微调大型语言模型通常涉及在大型数据集上执行数量级更多的计算。为了加快此过程，通常会使用专门的硬件，如GPU，进行更快速的数据并行操作。对于训练和部署大型语言模型，获得这些专门的计算资源变得至关重要。推理的成本也可能使模型压缩和提炼技术变得重要。

2.  微调和迁移学习：与许多传统ML模型从头开始创建或训练不同，许多大型语言模型是从基础模型开始，并通过新数据进行微调，以提高在特定领域的性能。微调可以在使用更少的数据和更少的计算资源的情况下为特定应用提供最先进的性能。

3.  人类反馈：训练大型语言模型的主要改进之一是通过强化学习从人类反馈中进行学习。由于LLM任务通常非常开放，来自人类的反馈通常对评估LLM性能至关重要。在LLMOps中集成这种反馈循环可以提高训练的大型语言模型的性能。

4.  超参数调整：在经典ML中，超参数调整通常围绕提高准确性或其他指标展开。对于LLMs，调整也变得重要，以降低训练和推理的成本和算力需求。例如，微调batch size和学习率可以显著改变训练的速度和成本。因此，经典ML和LLMs都受益于跟踪和优化调整过程，但重点略有不同。

5.  性能指标：传统ML模型有明确定义的性能指标，如Accuracy、AUC、F1Score等，这些指标相对容易计算。然而，在评估LLMs时，需要考虑一整套不同的标准性能指标和评分，例如 BLEU 和 ROGUE。在实施时需要额外考虑这些指标。

6.  Prompt工程: 大语言模型在推理过程仍然有许多优化模型输出的方法，此类方法统称为 Prompt 工程，在更多细化的领域中也包含如 RAG，Agent也会通过各种方法生成、调整 Prompt，完成更自动化的模型推理方法。

总结

综上所述，MLOps和LLMOps虽然有许多共同之处，但它们的侧重点和范围存在差异。MLOps更专注于机器学习模型的开发和部署，而LLMOps更广泛地管理整个数据和机器学习生态系统。在实际应用中，企业需要根据自身需求和目标来确定如何结合这两种方法，以实现最佳的数据和机器学习管理实践。