LLM大模型生产部署的12个最佳实践

大型语言模型 (LLM) 彻底改变了自然语言处理和理解领域，实现了跨各个领域的广泛人工智能应用。然而，在生产中部署 LLM 应用程序也面临着一系列挑战。从解决自然语言的歧义到管理成本和延迟，有几个因素需要仔细考虑。

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自然语言的歧义性给LLM的工作带来了重大挑战。尽管LLM拥有令人印象深刻的能力，但有时会产生不一致和意外的输出，从而导致无声的失败。及时评估对于确保模型理解给定的示例并且不会过度拟合变得至关重要。此外，及时的版本控制和优化在保持性能和成本效益方面发挥着至关重要的作用。

部署 LLM 应用程序时，成本和延迟考虑至关重要。较长的提示会增加推理成本，而输出的长度会直接影响延迟。然而，值得注意的是，由于该领域的快速发展，LLM的成本和延迟分析可能很快就会过时。

在整合LLM时可以采用不同的方法，例如提示、微调和提示调整。提示是一种快速简单的方法，只需要几个示例，而微调可以增强模型性能，但需要更大的数据量。提示和微调的结合，称为提示调整，提供了一种有希望的平衡方法。

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任务可组合性是构建 LLM 应用程序的另一个关键方面。许多应用程序涉及顺序、并行或基于条件执行多个任务。 LLM Agents可用于控制任务流程，同时结合工具或插件可以有效执行特定操作。
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LLM在各个领域都发现了有前景的用例，包括人工智能助手、聊天机器人、编程和游戏、学习、与数据对话的应用程序、搜索和推荐系统、销售和搜索引擎优化。这些应用程序利用LLM的功能来提供个性化和交互式体验，从而增强用户参与度。

了解LLM的优势和局限性并有效利用其能力可以在不同领域开发创新和有影响力的应用程序。在本文中，我们将更深入地探讨部署 LLM 的最佳实践，考虑数据重要性、成本效益、即时工程、微调、任务可组合性和用户体验等因素。这些最佳实践是由LLM领域领先的 MLOps 从业者和研究人员在最近的生产法学硕士会议上提出的。通过采用这些实践，开发人员和组织可以应对 LLM 部署的复杂性，并释放这些强大语言模型的全部潜力。

1、数据仍然是LLM时代的重要资源

在语言模型领域，LLM（大型语言模型）获得了极大的关注和普及。然而，重要的是要记住，数据仍然是王道。无论LLM多么强大和复杂，如果没有高质量、干净的数据，它就无法发挥最佳作用。事实上，LLM的成功在很大程度上取决于其所接触的训练数据的质量和相关性。

当为生产目的训练LLM时，确保用于培训的数据干净且结构良好至关重要。这意味着消除数据集中可能存在的任何噪音、不一致或偏差。它还涉及仔细整理数据，以确保其与当前特定任务的相关性。通过投入时间和精力进行数据预处理和清理，可以为你的LLM奠定坚实的基础，使其能够提供准确可靠的结果。

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2、较小的LLM既高效又具有成本效益

与普遍的看法相反，对于LLM来说，规模越大并不总是意味着越好。当涉及到特定任务时，较小的模型即使不是更有效，也同样有效。事实上，使用针对特定任务定制的较小模型可以提供多种优势。首先也是最重要的是，较小的模型通常训练和部署更具成本效益。它们需要更少的计算资源，这使得它们成为一个有吸引力的选择，特别是对于资源有限的项目。

此外，较小的模型往往具有较短的推理时间，从而导致更快的响应速度，这对于需要实时或近实时处理的应用程序至关重要。通过利用较小的模型，你可以获得与较大的通用模型相当的性能，同时优化成本和效率。

3、微调LLM的成本正在下降

微调，即使预先训练的语言模型适应特定任务或领域的过程，传统上被认为是一项昂贵的工作。然而，最近的进步使得微调变得更加经济实惠和容易获得。随着预训练模型和迁移学习技术的出现，微调所需的成本和工作量已显着减少。

通过利用预训练模型作为起点并根据特定于任务的数据对其进行微调，您可以加速训练过程并以更少的资源实现良好的性能。这种方法不仅可以节省时间和金钱，还可以让你受益于预训练模型中已嵌入的常识和语言理解。

4、评估 LLM 的表现具有挑战性

评估LLM的表现是该领域持续存在的挑战。尽管取得了进展，LLM的评估指标在某种程度上仍然是主观的。机器学习中使用的传统指标，例如精确率、召回率和 F1 分数，可能无法完全捕捉语言理解和生成的复杂性。

因此，谨慎对待评估过程并考虑多种观点非常重要。人工评估（人工注释者评估LLM的输出）可以为模型响应的质量提供有价值的见解。此外，必须考虑到连贯性、相关性和情境意识等因素，建立适合手头任务的具体评估标准。

5、托管服务规模化成本高昂

托管 API 可通过 OpenAI API 等 API 接口访问预先训练的 LLM，从而提供了一种将语言功能集成到应用程序中的便捷方法。然而，值得注意的是，使用托管 API 可能会付出高昂的成本。这些服务通常具有基于使用情况的定价模型，这意味着越依赖它们，你的费用就会越高。

虽然托管 API 可能是快速原型设计或小型项目的便捷选择，但考虑长期成本并评估依赖它们进行大规模生产部署是否具有经济意义至关重要。在某些情况下，建立和微调自己的LLM可能是一种更具成本效益的选择。

6、老派机器学习仍然很重要

尽管出现了强大的LLM，“传统”机器学习技术仍然在生产领域占有一席之地。 LLM擅长需要语言生成、上下文理解和大规模预训练的任务。然而，对于涉及结构化数据、特征工程和明确定义的问题空间的任务，传统的机器学习方法仍然非常有效和高效。

在许多场景中，LLM和传统机器学习技术的结合可以提供最佳结果。利用这两种方法的优势可以产生更强大和更准确的模型，特别是当涉及到需要深入理解语言和数据模式的复杂任务时。

7、LLM 内存管理对于成功部署至关重要

内存考虑因素在部署和训练LLM中起着至关重要的作用。在生产中为LLM提供服务时，内存效率对于保持低延迟和确保流畅的用户体验至关重要。在推理过程中优化内存使用有助于减少响应时间并实现实时或近实时交互。

同样，在训练过程中，内存管理对于高效的模型训练至关重要。由于LLM需要大量的计算资源，因此管理内存使用对于避免资源限制和瓶颈变得至关重要。梯度检查点和内存优化策略等技术可以帮助缓解与内存相关的挑战并实现成功的LLM训练。

8、矢量数据库正在成为开发AI应用程序的标准

信息检索是许多利用LLM的应用程序的一个基本方面。传统上，信息检索是使用关键字匹配或 TF-IDF 评分等技术来执行的。然而，随着LLM的兴起，一种新的标准模式正在出现——矢量数据库信息检索。

矢量数据库（例如 FAISS、ChromaDB 和 Pinecone）允许在大型文档集合中进行高效且可扩展的相似性搜索。通过将文档和查询编码为密集向量，你可以利用 LLM 的强大功能来执行信息检索任务。这种方法实现了快速、准确的搜索功能，使用户能够在大量数据中找到相关信息。
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9、在微调之前优先考虑提示工程

当整合LLM时，提示工程在塑造模型的行为和输出方面发挥着至关重要的作用。制定有效的提示来提供清晰的说明和背景可以显着影响LLM回答的质量和相关性。投入时间了解提示工程的细微差别并尝试不同的策略以实现预期结果至关重要。

在对较小的模型进行微调之前，请穷尽提示工程的可能性并探索不同的方法来最大限度地提高基本模型的性能。通过突破提示工程的极限，通常可以获得满意的结果，而无需进行资源密集型的微调。

10、使用代理和推理链时要谨慎

虽然代理和推理链可以增强LLM的能力，但应谨慎使用它们。像 BabyAGI 和 AutoGPT 这样的代理应该是目标驱动的自动执行软件，它们使用 LLM 来提供专门的功能，例如搜索网络和执行 python 脚本。另一方面，链是多个LLM串联起来完成复杂任务的序列。 LangChain 是一个著名的链框架。

虽然这些技术非常强大，但它们也面临着一系列挑战。管理 LLM 和代理之间的交互或协调链中的多个 LLM 很快就会变得复杂且难以维护。因此，考虑到复杂性、可靠性和可维护性方面的权衡，建议仅在必要时才使用代理和链。