ما المقصود بـ LLMOps؟ نظرة عامة

تشير عمليات نموذج اللغة الكبيرة، أو LLMOps باختصار إلى الأساليب والأدوات والعمليات التي تسمح للمؤسسات باستخدام نماذج LLM بشكل موثوق. يكون هذا النظام مطلوبًا لأن ترخيص LLM مرة واحدة وتشغيله إلى أجل غير مسمى لا يلبي الحاجة المستمرة لتوفير الدقة والأمان والأداء الذي تطلبه المؤسسات. تُدخل LLMOps البنية إلى مهمة إدارة جودة LLM وتوافقها مع أهداف الأعمال.

ما المقصود بـ LLMOps؟

إن LLMOps هو نظام إدارة نماذج اللغات الكبيرة بمجرد ترخيصها ودمجها في تطبيقاتك ودخولها حيز الإنتاج. يشمل ذلك الأساليب المُستخدمة لنشر هذه النماذج ومراقبتها وتحديثها حتى تظل سريعة ودقيقة ومُفيدة.

يأتي LLMOps حول كل شيء عن الرعاية المستمرة وتغذية LLM الخاص بك. تشمل هذه الممارسة قياس الدقة والتحكم في التكاليف ومنع المُخرجات الضارة. يعني هذا أيضًا الحفاظ على تحديث عمليات التكامل المُعقدة بين نموذج LLM وتطبيقات أعمالك ومصادر بياناتك الداخلية. يعكس ظهور هذا المجال ومصطلح "LLMOps" التغييرات السابقة في تكنولوجيا المعلومات، مثل DevOps، إذ أصبحت عمليات النظام بنفس أهمية التطوير.

شرح LLMOps

يستند LLMOps إلى فكرة أن LLM وعند استخدامه لتعزيز وكلاء المؤسسة وتطبيقاتها، هو مورد ديناميكي يحتاج إلى المراقبة والإدارة. تكون بعض هذه المراقبة واضحة: هل نماذج LLM مُستجيبة، وهل تحقق واجهات API أهداف الأداء؟ تكون المراقبة الأخرى أكثر موضوعية: هل تقدم LLM إجابات تُرضي المستخدمين؟ هل تبقى الردود متوافقة مع إرشادات الشركة وحواجز الحماية لديها؟ هل يظهر النموذج علامات التحيز، أم أن البيانات أصبحت قديمة؟ يمكن أن تساعد المراقبة اليدوية ولوحات معلومات التحليلات وأدوات المراقبة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي في اكتشاف المشكلات مُبكرًا.

تكون نصف LLMOps في الملاحظة، والنصف الآخر في الإجراء. عندما يصبح مصدر البيانات قديمًا، أو يتباطأ LLM، أو تكون الإجابات خاطئة، يمكن أن تساعد أدوات LLMOps فريق العمليات في تحديث النموذج أو إصلاح مشكلة في المنصة الرئيسة. على سبيل المثال، إذا قام مطور LLM بإصدار نسخة جديدة من النموذج، يصبح فريق LLMOps مسؤولاً عن اختبار هذا النموذج وتكامله ونشره، ثم تأكيد أنه يقدم النتائج المطلوبة. بالمثل، يدير فريق LLMOps تكامل LLM مع قواعد بيانات المؤسسة، ويقود الجهود لاستخدام التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) وبروتوكول سياق النموذج (MCP) لجَمع بيانات إضافية.

الذكاء الاصطناعي للوكلاء—عندما تنتقل نماذج LLM من روبوتات المحادثة القائمة على البيانات إلى المساعدين القائمين على الإجراءات—تتطلب أيضًا ممارسات LLMOps صارمة. يعتمد الذكاء الاصطناعي للوكلاء على التكامل المُحكم لنموذج LLM مع تطبيقات البرامج الأخرى، الداخلية، مثل التعليمات البرمجية المكتوبة بشكل مُخصص، والخارجية، مثل ERP المستند إلى السحابة أو منصة CRM. يتولى فريق العمليات مسؤولية التحقق من أن عمليات التكامل هذه تبقى تعمل مع تغير إصدارات البرامج والمنصات وأنظمة التشغيل والشبكات بمرور الوقت.

يتمثل جزء كبير من LLMOps في الأمان. لا تريد لأشخاص غير مصرح لهم باستخدام LLM وتطبيقاته، ولا تريد من المستخدمين المعتمدين الاستفادة من LLM بطُرق غير مناسبة. لاستخدام مثال مبسط: يجب أن يكون الموظف قادرًا على استخدام نموذج LLM للموارد البشرية لمعرفة راتبه، لكن ليس راتب زميله. يجب تصميم حواجز الحماية المطلوبة وتنفيذها واختبارها بعناية، وهذا جزء آخر من LLMOps.

نقطة مهمة أخيرة: يمكن أن يدعم الذكاء الاصطناعي جهود LLMOps. يمثل تعقيد إدارة نماذج اللغات الكبيرة المنشورة مشكلة يمكن معالجتها بواسطة نفس نماذج LLM تلك. يُعد الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك تحليلات التعلم الآلي مكونًا رئيسًا يعزز نجاح عمليات نشر نموذج LLM على نطاق واسع وفي العالم الحقيقي.

طريقة تقديم Oracle المساعدة

توفر Oracle مجموعة شاملة من أدوات وإمكانات عمليات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي داخل الذكاء الاصطناعي التوليدي للبينة التحتية من Oracle Cloud (OCI) وعلوم بيانات OCI التي تدعم تشغيل نماذج LLM ونشرها ومراقبتها.

تشمل الإمكانات الرئيسة المتوفرة في OCI ما يلي:

• نشر النموذج: نشر النماذج المُخصصة أو المُدربة مُسبقًا، بما في ذلك نماذج LLM مع التوسع التلقائي.
• إدارة النموذج: تتبع النماذج ووضعها في كتالوجات وإصدارات لإمكانية التتبع وإمكانية إعادة الإنتاج.
• مراقبة النموذج والكشف عن الانحراف: مراقبة مقاييس الأداء واكتشاف المشكلات من خلال معرفة اتجاه البيانات وجودتها.
• أتمتة مسار العمليات: إنشاء مسارات التعلم الآلي وتنسيقها باستخدام علوم بيانات OCI وعمليات التكامل مع تدفق بيانات OCI، لتشغيل Apache Spark ووظائف Oracle الأخرى.
• الأمان والامتثال: احصل على دعم مُدمج للأمان على مستوى المؤسسة وإدارة دورة الحياة.

تجد الشركات التي تستخدم نماذج LLM لدفع تطبيقاتها والذكاء الاصطناعي للوكلاء LLMOps جزءًا أساسًا وقيِّمًا من عمليات تكنولوجيا المعلومات اليومية.

الأسئلة الشائعة حول LLMOps

كيف تختلف LLMOps عن MLOps؟

تشير MLOps إلى إدارة التعلم الآلي. تشارك LLMOps الجذور مع MLOps لكنها تختلف في أساليب مهمة. في حين تركز MLOps على النماذج الأصغر والبيانات المُنظمة، تتعامل LLMOps مع نماذج بمليارات المعلمات والنصوص المفتوحة. يغير النطاق كل شيء لأن نماذج LLM تستهلك المزيد من الموارد، وتتطلب المزيد من إدارة البيانات، وتشكِّل خطر تحيز أو إساءة استخدام أعلى من أنظمة التعلم الآلي.

بالإضافة إلى ذلك، تتعامل MLOps غالبًا مع مخرجات رقمية واضحة، بينما ينبغي على LLMOps تتبع نص اللغة الطبيعية الذي يمكن أن يختلف حسب النبرة أو المعنى. يجعل هذا التقييم أصعب لأن نماذج LLM يجب أن تكون أكثر من دقيقة—كما يجب أن تكون آمنة وجديرة بالثقة.

يظهر الفرق الرئيس في سرعة التغيير. تتكيف نماذج LLM بسرعة، وتحتاج المؤسسات إلى أنظمة يمكنها مواكبة ذلك، في حين أن المهام التي تستخدم التعلم الآلي تكون غالبًا أكثر تحديدًا وأقل غموضًا. لذلك، في حين أرست MLOps الأساس، فإن LLMOps توسِّعه إلى ممارسة أوسع وأكثر تطلبًا.

ما أكبر التحديات في LLMOps؟

تتمحور أكبر التحديات في LLMOps حول التقييم وإدارة التكلفة وجودة البيانات. على عكس نماذج ML التقليدية ذات المقاييس الواضحة، مثل الدقة، من الصعب تقييم أداء نماذج LLM لأن المخرجات "الجيدة" يمكن أن تكون ذاتية وتعتمد على السياق.

تكون الموارد الحاسوبية اللازمة للتدريب والضبط الدقيق وتشغيل نماذج اللغات الكبيرة هائلة، مما يجعل تحسين التكلفة مصدر قلق مستمر. بالإضافة إلى ذلك، لا تعمل نماذج LLM في عزلة—يجب أن تتصل بأنظمة الأعمال وواجهات API وعمليات سير العمل، بالإضافة إلى مجموعة واسعة من مصادر البيانات.

هل أحتاج إلى إنشاء LLM خاص بي أم يمكنني استخدام واجهة API فحسب؟

يمنحك بناء نموذج اللغة الكبير الخاص بك تحكمًا صارمًا للغاية في النموذج لكنه يتطلب موارد ضخمة لتصميمه وتدريبه واختباره ونشره—ثم، بين الحين والآخر إعادة تصميمه وإعادة تدريبه وإعادة اختباره وإعادة نشره. يمكن لعدد قليل جدًا من الشركات مواصلة هذا الجهد، ويكون فعالاً نادرًا من جانب التكلفة باستثناء الحالات المُتخصصة.

في معظم الحالات، يكون من العملي ترخيص LLM مُستضافًا في السحابة والوصول إليه عبر واجهات API. في تلك الحالات، يمكنك استخدام نماذج من موفري الخدمات والدفع مقابل ما تستهلكه فحسب. يعتمد النهج الأفضل على موازنتك وخبرتك المتاحة وأهداف عملك.

كيف تبدو مجموعة أدوات أو حزمة LLMOps النموذجية؟

تتضمن حزمة LLMOps أدوات لنشر النماذج ومراقبتها وتكاملها وأمانها. تستخدم المراقبة لوحات المعلومات والتنبيهات وعمليات التدقيق لتتبع أداء النموذج ودقته.

تضم بعض الحزم أيضًا أدوات تفسير، التي تساعد الفِرق على فهم سبب اختيار النموذج. يعتمد المزيج الدقيق على احتياجات الشركة. لكن يكون القاسم المشترك في نظام متعدد الطبقات يمزج بين هندسة البرامج وعلوم البيانات.

كيف تقيِّم نموذج LLM وتراقبه في الإنتاج؟

يبدأ التقييم قبل النشر ويستمر لفترة طويلة فيما بعد. تضع الفِرق مقاييس الأداء، مثل الدقة في مجموعات الاختبار ووقت الاستجابة في استدعاءات API وتوافقها مع أهداف الأعمال. خلال الإنتاج، تتبع أدوات المراقبة الانحراف والأخطاء والاستجابات غير الطبيعية. إن ملاحظات المستخدم مهمة أيضًا—قد يكون أداء النموذج جيدًا في الاختبارات العملية لكنه يفشل مع المستخدمين النهائيين بسبب نبرته أو أسلوبه.

يمزج التقييم غالبًا بين المقاييس الكمية وعمليات الفحص النوعية. تنشئ بعض الشركات لوحات مراجعة للنواتج. تجري أخرى اختبارات A/B لمقارنة تكرارات نماذج اللغات الكبيرة. ليس الهدف القياس فحسب، بل في التكيف باستخدام حلقة تقييم-مراقبة-تعويض للحفاظ على النموذج فعالاً مع مرور الوقت.