Как ускорить внедрение LLM с открытым исходным кодом в вашей компании
Создание и использование больших языковых моделей (LLM) требует сложной настройки и подключения программ. Это может быть трудно и затратно. Однако, правильные инструменты и методы могут упростить этот процесс, улучшить качество работы с данными и моделями, и снизить риски ошибок.
Большие языковые модели (LLM) - это не совсем новое явление, но они стали открытыми благодаря феноменальному успеху ChatGPT от OpenAI, который дебютировал менее года назад.
LLM - это пример генеративного искусственного интеллекта, который проявляет способность имитировать человекоподобное творчество, проявлять человекоподобную эмпатию и выявлять связи в огромном корпусе знаний.
Бизнесы стремятся внедрить LLM и другие виды генеративного искусственного интеллекта в свои процессы и рабочие потоки, но они естественно имеют серьезные вопросы и несколько сдерживающих моментов по поводу этих технологий. Самые серьезные из них - это этические и юридические вопросы, связанные с проблемой "выравнивания" поведения решений искусственного интеллекта с человеческими ценностями, законами и нормами.
Но бизнесы также борются с прагматическим измерением генеративного искусственного интеллекта. Какие практические шаги должен предпринять бизнес для интеграции генеративного искусственного интеллекта в свои процессы и рабочие потоки? Какие навыки, ресурсы, инструменты и практики ему нужно овладеть, чтобы добиться успеха с искусственным интеллектом? В этом блоге будет исследовано прагматическое измерение успешного использования LLM и других видов генеративных инструментов искусственного интеллекта.
LLM - это пример генеративного искусственного интеллекта, который проявляет способность имитировать человекоподобное творчество, проявлять человекоподобную эмпатию и выявлять связи в огромном корпусе знаний.
Бизнесы стремятся внедрить LLM и другие виды генеративного искусственного интеллекта в свои процессы и рабочие потоки, но они естественно имеют серьезные вопросы и несколько сдерживающих моментов по поводу этих технологий. Самые серьезные из них - это этические и юридические вопросы, связанные с проблемой "выравнивания" поведения решений искусственного интеллекта с человеческими ценностями, законами и нормами.
Но бизнесы также борются с прагматическим измерением генеративного искусственного интеллекта. Какие практические шаги должен предпринять бизнес для интеграции генеративного искусственного интеллекта в свои процессы и рабочие потоки? Какие навыки, ресурсы, инструменты и практики ему нужно овладеть, чтобы добиться успеха с искусственным интеллектом? В этом блоге будет исследовано прагматическое измерение успешного использования LLM и других видов генеративных инструментов искусственного интеллекта.
Доводы в пользу генеративного ИИ с открытым исходным кодом
Начать работу с генеративным искусственным интеллектом кажется достаточно простым: OpenAI, Google, Microsoft, Anthropic и другие предлагают доступ на основе API к своим LLM, что предположительно облегчает организациям интеграцию генеративного искусственного интеллекта в свои приложения и рабочие процессы. Одна проблема при использовании коммерческого решения искусственного интеллекта заключается в том, что бизнес должен передавать собственную информацию поставщику искусственного интеллекта, что может привести к "утечке" интеллектуальной собственности (ИС) или другим видам важной информации. Еще одна проблема - это привязка к поставщику, которая возникает, когда бизнес тесно интегрирует искусственный интеллект в приложения, сервисы и рабочие процессы, обеспечивающие его бизнес-процессы.
Вот почему все больше бизнесов привлекают обещание открытых LLM, таких как LLaMA или Falcon, а также богатая экосистема доступных библиотек, фреймворков и других ресурсов с открытым исходным кодом. Не только производительность открытых LLM быстро догоняет модели, но и история открытого программного обеспечения свидетельствует о том, что рано или поздно паритет между ними станет вопросом времени. Успех открытых библиотек, фреймворков и инструментов для статистического анализа и машинного обучения (МО) - отличный пример этого. За менее чем 15 лет открытые технологии эффективно вытеснили проприетарные инструменты (например, SAS и SPSS) для статистики и МО.
Рост открытых решений генеративного искусственного интеллекта, кажется, происходит еще быстрее.
Вот почему все больше бизнесов привлекают обещание открытых LLM, таких как LLaMA или Falcon, а также богатая экосистема доступных библиотек, фреймворков и других ресурсов с открытым исходным кодом. Не только производительность открытых LLM быстро догоняет модели, но и история открытого программного обеспечения свидетельствует о том, что рано или поздно паритет между ними станет вопросом времени. Успех открытых библиотек, фреймворков и инструментов для статистического анализа и машинного обучения (МО) - отличный пример этого. За менее чем 15 лет открытые технологии эффективно вытеснили проприетарные инструменты (например, SAS и SPSS) для статистики и МО.
Рост открытых решений генеративного искусственного интеллекта, кажется, происходит еще быстрее.
Почему вы можете создавать и запускать собственные LLM с открытым исходным кодом?
Использование открытого программного обеспечения для создания собственной LLM имеет несколько преимуществ, помимо защиты от несанкционированного раскрытия информации, снижения риска утечки интеллектуальной собственности и защиты от привязки к поставщику. Давайте быстро рассмотрим конкретные преимущества стратегии открытого исходного кода LLM, прежде чем перейти к вызову реального создания, масштабирования, управления и поддержки этого стека.
Глубокая настройка. Обучение LLM на внутренних данных позволяет достичь высокой степени настройки, обеспечивая более точные и актуальные результаты, соответствующие уникальным требованиям бизнеса.
Безопасность данных. Обучение собственной LLM с использованием открытых моделей и внутренних данных также снижает риск утечки данных - как в случае вторжения в системы стороннего поставщика со стороны внешних злоумышленников - и облегчает соблюдение нормативных актов по защите данных, минимизируя потенциальную юридическую ответственность.
Инсайты, специфичные для бизнеса. Специально обученная и настроенная LLM может предложить инсайты, которые уникально соответствуют целям и вызовам каждого бизнеса, производя более полезные и актуальные результаты.
Операционная независимость. Вы получаете полный контроль над жизненным циклом модели, что позволяет решать, когда или как обновлять или модернизировать вашу LLM, обеспечивая, чтобы обновления функций осуществлялись в соответствии с потребностями бизнеса, а не были зависимыми от условий поддержки или технического обслуживания стороннего поставщика.
Глубокая настройка. Обучение LLM на внутренних данных позволяет достичь высокой степени настройки, обеспечивая более точные и актуальные результаты, соответствующие уникальным требованиям бизнеса.
Безопасность данных. Обучение собственной LLM с использованием открытых моделей и внутренних данных также снижает риск утечки данных - как в случае вторжения в системы стороннего поставщика со стороны внешних злоумышленников - и облегчает соблюдение нормативных актов по защите данных, минимизируя потенциальную юридическую ответственность.
Инсайты, специфичные для бизнеса. Специально обученная и настроенная LLM может предложить инсайты, которые уникально соответствуют целям и вызовам каждого бизнеса, производя более полезные и актуальные результаты.
Операционная независимость. Вы получаете полный контроль над жизненным циклом модели, что позволяет решать, когда или как обновлять или модернизировать вашу LLM, обеспечивая, чтобы обновления функций осуществлялись в соответствии с потребностями бизнеса, а не были зависимыми от условий поддержки или технического обслуживания стороннего поставщика.
Проблема создания и запуска LLM с открытым исходным кодом
Однако эти преимущества имеют свою цену. Недостаток заключается в том, что вы сами отвечаете за все то, что коммерческий сервис делает за вас.
Для любого бизнеса, основное направление которого не связано с работой с данными, это может быть пугающим.
Список вызовов включает в себя:
- Обеспечение мощности обработки данных. Работа с собственной LLM требует надежной и устойчивой инфраструктуры обработки данных, которая динамически масштабируется в ответ на непредсказуемые требования к данным и вычислениям. Важно, чтобы программный слой, работающий поверх этой инфраструктуры, был достаточно гибким, чтобы адаптироваться к огромному разнообразию инструментов и практик, используемых при работе с данными.
- Подключение облачных сервисов, источников данных, инструментов и т.д. может быть трудоемким, затратным по времени и деньгам. Любой бизнес, который хочет создать и обслуживать собственную LLM, должен быть готов к:
Если "мусор на входе - мусор на выходе" верно в программировании, то это особенно верно в обучении моделей. Использование данных низкого качества приведет к тому, что LLM будут выдавать неточные, галлюцинаторные и/или предвзятые результаты.
Также важны управление и соблюдение нормативов. Управление и соблюдение нормативов являются ключевыми составляющими при обучении моделей LLM. Организации должны тщательно проверять происхождение и обработку данных, которые они используют для обучения своих LLM, убедившись, что их использование данных соответствует законодательству и нормативам, а также соответствует этическим ценностям и стандартам.
Децентрализованный доступ к данным - это новое требование на уровне основных задач. Команды ожидают возможности легко обмениваться данными между собой. Задача состоит в том, чтобы содействовать обмену данными, обеспечивая целостность и отслеживаемость данных, и в то же время предотвращая размножение избыточных наборов данных.
Непрерывное обучение - это намного проще сказать, чем сделать. LLM должны переобучаться, чтобы быть в синхронизации с развивающимися языками, концепциями или информацией, специфичной для области. Универсальная LLM может обновляться ежегодно, но специализированная LLM, предназначенная для выполнения простых задач, может обновляться чаще. Некоторые LLM с открытым исходным кодом могут обучаться на стандартном оборудовании, в то время как LLM, такие как LLaMA и Falcon, показали свою работу на очень легком вычислительном оборудовании, таком как смартфоны и одноплатные компьютеры. Поэтому бизнес может реалистично работать с различными видами LLM, специализированными на конкретных задачах, которые действительно часто обновляются. В любом случае автоматизированный мониторинг и обратные связи необходимы для поддержания эффективности LLM в производстве.
Для любого бизнеса, основное направление которого не связано с работой с данными, это может быть пугающим.
Список вызовов включает в себя:
- Обеспечение мощности обработки данных. Работа с собственной LLM требует надежной и устойчивой инфраструктуры обработки данных, которая динамически масштабируется в ответ на непредсказуемые требования к данным и вычислениям. Важно, чтобы программный слой, работающий поверх этой инфраструктуры, был достаточно гибким, чтобы адаптироваться к огромному разнообразию инструментов и практик, используемых при работе с данными.
- Подключение облачных сервисов, источников данных, инструментов и т.д. может быть трудоемким, затратным по времени и деньгам. Любой бизнес, который хочет создать и обслуживать собственную LLM, должен быть готов к:
- Сетевой связи и подключению к облаку
- Безопасности сети и контролю доступа к облаку
- Обновлениям безопасности или функциональности, которые могут нарушить работу и вызвать проблемы с совместимостью
Если "мусор на входе - мусор на выходе" верно в программировании, то это особенно верно в обучении моделей. Использование данных низкого качества приведет к тому, что LLM будут выдавать неточные, галлюцинаторные и/или предвзятые результаты.
Также важны управление и соблюдение нормативов. Управление и соблюдение нормативов являются ключевыми составляющими при обучении моделей LLM. Организации должны тщательно проверять происхождение и обработку данных, которые они используют для обучения своих LLM, убедившись, что их использование данных соответствует законодательству и нормативам, а также соответствует этическим ценностям и стандартам.
Децентрализованный доступ к данным - это новое требование на уровне основных задач. Команды ожидают возможности легко обмениваться данными между собой. Задача состоит в том, чтобы содействовать обмену данными, обеспечивая целостность и отслеживаемость данных, и в то же время предотвращая размножение избыточных наборов данных.
Непрерывное обучение - это намного проще сказать, чем сделать. LLM должны переобучаться, чтобы быть в синхронизации с развивающимися языками, концепциями или информацией, специфичной для области. Универсальная LLM может обновляться ежегодно, но специализированная LLM, предназначенная для выполнения простых задач, может обновляться чаще. Некоторые LLM с открытым исходным кодом могут обучаться на стандартном оборудовании, в то время как LLM, такие как LLaMA и Falcon, показали свою работу на очень легком вычислительном оборудовании, таком как смартфоны и одноплатные компьютеры. Поэтому бизнес может реалистично работать с различными видами LLM, специализированными на конкретных задачах, которые действительно часто обновляются. В любом случае автоматизированный мониторинг и обратные связи необходимы для поддержания эффективности LLM в производстве.
Устранение затрат, сложностей и неопределенности, связанных с созданием и проведением собственного LLM
На первый взгляд эти вызовы могут показаться сложными и технологически непреодолимыми. Но не бойтесь!
Скрытый секрет LLM заключается в том, что способ создания, развертывания, управления и поддержания их не слишком отличается от способа создания, развертывания, управления и поддержания любого другого компонента современного стека данных. В первую очередь, обучение LLM включает в себя очистку и подготовку большого объема данных, агрегированных из различных источников. Для больших LLM бизнесы обычно выбирают сохранение этих данных в хранилище данных или в оптимизированном колоночном формате хранения. Для специализированных LLM у них есть больше гибкости, с возможностями от облачных реляционных баз данных до облачного объектного хранилища.
Сегодня IT-специалисты разрабатывают повторяемые решения, называемые "шаблонами", для управления процессами интеграции данных точно так же. Большинство из этих шаблонов включают использование ручных скриптов или движков управления рабочим процессом, хотя несколько поставщиков рекламируют программное обеспечение и услуги, предназначенные для упрощения этих задач.
Уникальным для LLM является выбор крупной языковой модели, которая наиболее подходит для конкретного случая использования или приложения. Сложная, требующая вычислительных ресурсов модель на основе трансформаторов, такая как LLaMA, может использоваться для случаев использования, требующих обработки естественного языка (NLP), тогда как менее сложная модель рекуррентной нейронной сети (RNN) может быть достаточной для задачи, например, предсказания последовательности во временных рядах данных. На высоком уровне фундаментальные шаги обучения, валидации и развертывания даже сложной LLM сравнимы с такими же шагами обычной модели машинного обучения, хотя некоторые тонкости и сложности, характерные для LLM, требуют специализированной экспертизы. (То же самое верно и для методов настройки с эффективным использованием параметров, таких как низкоранговая адаптация, или LoRA, которые используются для эффективной доработки предварительно обученной LLM.) После того как LLM был обучен и настроен под конкретный случай использования, бизнес интегрирует его в производство, обычно через API. Для поддержания производительности и точности производственного LLM бизнес также должен периодически переобучать его на новых наборах данных, делая другие корректировки на основе обратных связей из производственного использования.
Давайте кратко разберем эти шаги и посмотрим, как организация может их внедрить сегодня.
Во-первых, это автоматическое предоставление и настройка. Для данных ученых, инженеров машинного обучения или других специалистов ручная нагрузка, связанная с предоставлением и настройкой программного обеспечения, является огромным затратным ресурсом. В большинстве случаев им приходится создавать и поддерживать скрипты или индивидуальные рабочие процессы, чтобы хотя бы частично автоматизировать предоставление и настройку современного стека данных. Но такие "решения" обычно требуют большого труда, подвержены ошибкам и не обладают эффективностью полностью автоматизированного решения. В идеале эксперты могли бы взаимодействовать с инструментом самообслуживания, который они могли бы использовать для предоставления и подключения различных вычислительных механизмов, облачного хранилища и служб ETL, фреймворков машинного обучения и т. д.
Во-вторых, это доступ к данным и интеграция. Полезные данные распределены по множеству источников - не только баз данных, хранилищ данных и хранилищ данных, но и облачных объектных хранилищ и инструментов SaaS. Опять же, данные ученые и другие специалисты могут использовать ручные скрипты, или создавать (и поддерживать) индивидуальные рабочие процессы, чтобы частично автоматизировать предоставление и настройку вычислительных и хранилищных сервисов, используемых для обработки этих данных. В идеальном мире они взаимодействовали бы с предварительно настроенной службой, которая упрощает доступ к этим источникам данных, интегрируется с конвейерами внедрения и подключения и уменьшает неудобства и задержки, связанные с подготовкой данных.
В-третьих, это управление рабочим процессом для обучения LLM. Обучение или переобучение LLM включает в себя определенную последовательность операций: извлечение данных, предобработку, обучение модели, настройку, валидацию и развертывание. Данные ученые и другие специалисты обычно используют инструменты управления рабочим процессом, чтобы автоматизировать эти шаги, хотя за это им приходится создавать, поддерживать и устранять ошибки в скриптах или артефактах (например, DAG), используемых этими инструментами. Этот подход использовал бы предварительно настроенную программную оркестрацию для автоматизации этих рабочих процессов, обеспечивая детерминированный, воспроизводимый, оптимизированный процесс.
В-четвертых, это конвейеры переобучения моделей. Чтобы поддерживать эффективность производственных LLM, эксперты должны создавать конвейеры и автоматизировать обратные связи, которые контролируют производительность модели, выявляют аномалии или деградацию и, при необходимости, запускают переобучение модели. В настоящее время большая часть этой тяжелой работы лежит на плечах данных ученых и других специалистов, которые вручную создают и поддерживают эти рабочие процессы. Большинство экспертов предпочли бы использовать инструмент, который предлагает предварительно настроенные программные шаблоны для мониторинга и переобучения LLM. Это решение минимизировало бы вмешательство человека, обеспечивая, чтобы эксперты могли сосредоточиться на улучшении моделей и решений, а не на мелких деталях управления конвейером.
Наконец, это интеграция с DevOps, DataOps и MLOps. Непрерывное интегрирование и непрерывное развертывание (CI/CD) стало критически важным для моделей машинного обучения, позволяя быстро итерировать и разворачивать модели, и гарантируя, что самые актуальные версии моделей машинного обучения функционируют. CI/CD помогает ускорить сроки поставки, поддерживать постоянное качество и согласовать развитие машинного обучения с бизнес-потребностями. Интегрируя автоматическое предоставление программного обеспечения в эти методики жизненного цикла, эксперты могут ускорить версионирование и тестирование моделей, обеспечивая без проблемное развертывание в производстве.
Скрытый секрет LLM заключается в том, что способ создания, развертывания, управления и поддержания их не слишком отличается от способа создания, развертывания, управления и поддержания любого другого компонента современного стека данных. В первую очередь, обучение LLM включает в себя очистку и подготовку большого объема данных, агрегированных из различных источников. Для больших LLM бизнесы обычно выбирают сохранение этих данных в хранилище данных или в оптимизированном колоночном формате хранения. Для специализированных LLM у них есть больше гибкости, с возможностями от облачных реляционных баз данных до облачного объектного хранилища.
Сегодня IT-специалисты разрабатывают повторяемые решения, называемые "шаблонами", для управления процессами интеграции данных точно так же. Большинство из этих шаблонов включают использование ручных скриптов или движков управления рабочим процессом, хотя несколько поставщиков рекламируют программное обеспечение и услуги, предназначенные для упрощения этих задач.
Уникальным для LLM является выбор крупной языковой модели, которая наиболее подходит для конкретного случая использования или приложения. Сложная, требующая вычислительных ресурсов модель на основе трансформаторов, такая как LLaMA, может использоваться для случаев использования, требующих обработки естественного языка (NLP), тогда как менее сложная модель рекуррентной нейронной сети (RNN) может быть достаточной для задачи, например, предсказания последовательности во временных рядах данных. На высоком уровне фундаментальные шаги обучения, валидации и развертывания даже сложной LLM сравнимы с такими же шагами обычной модели машинного обучения, хотя некоторые тонкости и сложности, характерные для LLM, требуют специализированной экспертизы. (То же самое верно и для методов настройки с эффективным использованием параметров, таких как низкоранговая адаптация, или LoRA, которые используются для эффективной доработки предварительно обученной LLM.) После того как LLM был обучен и настроен под конкретный случай использования, бизнес интегрирует его в производство, обычно через API. Для поддержания производительности и точности производственного LLM бизнес также должен периодически переобучать его на новых наборах данных, делая другие корректировки на основе обратных связей из производственного использования.
Давайте кратко разберем эти шаги и посмотрим, как организация может их внедрить сегодня.
Во-первых, это автоматическое предоставление и настройка. Для данных ученых, инженеров машинного обучения или других специалистов ручная нагрузка, связанная с предоставлением и настройкой программного обеспечения, является огромным затратным ресурсом. В большинстве случаев им приходится создавать и поддерживать скрипты или индивидуальные рабочие процессы, чтобы хотя бы частично автоматизировать предоставление и настройку современного стека данных. Но такие "решения" обычно требуют большого труда, подвержены ошибкам и не обладают эффективностью полностью автоматизированного решения. В идеале эксперты могли бы взаимодействовать с инструментом самообслуживания, который они могли бы использовать для предоставления и подключения различных вычислительных механизмов, облачного хранилища и служб ETL, фреймворков машинного обучения и т. д.
Во-вторых, это доступ к данным и интеграция. Полезные данные распределены по множеству источников - не только баз данных, хранилищ данных и хранилищ данных, но и облачных объектных хранилищ и инструментов SaaS. Опять же, данные ученые и другие специалисты могут использовать ручные скрипты, или создавать (и поддерживать) индивидуальные рабочие процессы, чтобы частично автоматизировать предоставление и настройку вычислительных и хранилищных сервисов, используемых для обработки этих данных. В идеальном мире они взаимодействовали бы с предварительно настроенной службой, которая упрощает доступ к этим источникам данных, интегрируется с конвейерами внедрения и подключения и уменьшает неудобства и задержки, связанные с подготовкой данных.
В-третьих, это управление рабочим процессом для обучения LLM. Обучение или переобучение LLM включает в себя определенную последовательность операций: извлечение данных, предобработку, обучение модели, настройку, валидацию и развертывание. Данные ученые и другие специалисты обычно используют инструменты управления рабочим процессом, чтобы автоматизировать эти шаги, хотя за это им приходится создавать, поддерживать и устранять ошибки в скриптах или артефактах (например, DAG), используемых этими инструментами. Этот подход использовал бы предварительно настроенную программную оркестрацию для автоматизации этих рабочих процессов, обеспечивая детерминированный, воспроизводимый, оптимизированный процесс.
В-четвертых, это конвейеры переобучения моделей. Чтобы поддерживать эффективность производственных LLM, эксперты должны создавать конвейеры и автоматизировать обратные связи, которые контролируют производительность модели, выявляют аномалии или деградацию и, при необходимости, запускают переобучение модели. В настоящее время большая часть этой тяжелой работы лежит на плечах данных ученых и других специалистов, которые вручную создают и поддерживают эти рабочие процессы. Большинство экспертов предпочли бы использовать инструмент, который предлагает предварительно настроенные программные шаблоны для мониторинга и переобучения LLM. Это решение минимизировало бы вмешательство человека, обеспечивая, чтобы эксперты могли сосредоточиться на улучшении моделей и решений, а не на мелких деталях управления конвейером.
Наконец, это интеграция с DevOps, DataOps и MLOps. Непрерывное интегрирование и непрерывное развертывание (CI/CD) стало критически важным для моделей машинного обучения, позволяя быстро итерировать и разворачивать модели, и гарантируя, что самые актуальные версии моделей машинного обучения функционируют. CI/CD помогает ускорить сроки поставки, поддерживать постоянное качество и согласовать развитие машинного обучения с бизнес-потребностями. Интегрируя автоматическое предоставление программного обеспечения в эти методики жизненного цикла, эксперты могут ускорить версионирование и тестирование моделей, обеспечивая без проблемное развертывание в производстве.
Самый эффективный способ выполнения LLM
Почти всегда "автоматизация", на которую полагаются эксперты для предоставления и настройки компонентов современного стека данных, принимает форму скриптов, созданных людьми, или кода рабочего процесса.
Однако "идеальное" решение, упомянутое выше, уже существует: Shakudo, операционная система для стеков данных и ИИ, которая устраняет сложность предоставления, настройки и подключения программных компонентов современного стека данных. Интегрируясь с практиками операционного жизненного цикла, такими как DevOps, DataOps и MLOps, Shakudo не только оптимизирует операции, но и улучшает качество и эффективность потоков данных, включая переобучение и развертывание моделей. Автоматизируя и стандартизируя эти и другие операции, Shakudo снижает риск ошибок или неожиданных результатов в потоках данных и выходах моделей, соответствуя разработке машинного обучения бизнес-требованиям.
Подумайте о том, каким утомительным и затратным по времени может быть задание предоставления и настройки программного стека, необходимого для обучения и развертывания LLM. Для этого данные ученые могут потребоваться выделить высокопроизводительные кластеры графических процессоров (GPU), настроить облачное хранилище данных с оптимизированным колоночным форматом для поддержки очень больших наборов данных и подключить запутанную сеть конвейеров по захвату данных — все это еще до начала обучения модели.
Shakudo упрощает этот основополагающий процесс, автоматизируя настройку необходимых сервисов, настраивая безопасное соединение между ними и управляя зависимостями между сервисами, используемыми для доступа, преобразования и анализа данных. Работая в удобном веб-интерфейсе Shakudo, ученый по данным может выбирать из различных типов предопределенных конфигураций, специально разработанных для обучения и развертывания LLM. Shakudo автоматически предоставляет, настраивает и оркестрирует необходимые сервисы, устраняя проблемы методом проб и ошибок и позволяя экспертам запустить проекты LLM с минимальной задержкой.
Кстати, те же функции и возможности, которые делают Shakudo таким полезным для упрощения начальной настройки проектов LLM, также применимы к науке о данных, инженерии данных и разработке аналитики в общем. Shakudo предоставляет практикам в широком диапазоне ролей тщательно отобранный выбор инструментов, все настроенные для бесперебойной работы. Он помогает оптимизировать проектирование, тестирование, документирование и распространение моделей машинного обучения и прогностических моделей, конвейеров данных, полезных наборов данных и визуализаций, рецептов и артефактов всех видов.
Однако "идеальное" решение, упомянутое выше, уже существует: Shakudo, операционная система для стеков данных и ИИ, которая устраняет сложность предоставления, настройки и подключения программных компонентов современного стека данных. Интегрируясь с практиками операционного жизненного цикла, такими как DevOps, DataOps и MLOps, Shakudo не только оптимизирует операции, но и улучшает качество и эффективность потоков данных, включая переобучение и развертывание моделей. Автоматизируя и стандартизируя эти и другие операции, Shakudo снижает риск ошибок или неожиданных результатов в потоках данных и выходах моделей, соответствуя разработке машинного обучения бизнес-требованиям.
Подумайте о том, каким утомительным и затратным по времени может быть задание предоставления и настройки программного стека, необходимого для обучения и развертывания LLM. Для этого данные ученые могут потребоваться выделить высокопроизводительные кластеры графических процессоров (GPU), настроить облачное хранилище данных с оптимизированным колоночным форматом для поддержки очень больших наборов данных и подключить запутанную сеть конвейеров по захвату данных — все это еще до начала обучения модели.
Shakudo упрощает этот основополагающий процесс, автоматизируя настройку необходимых сервисов, настраивая безопасное соединение между ними и управляя зависимостями между сервисами, используемыми для доступа, преобразования и анализа данных. Работая в удобном веб-интерфейсе Shakudo, ученый по данным может выбирать из различных типов предопределенных конфигураций, специально разработанных для обучения и развертывания LLM. Shakudo автоматически предоставляет, настраивает и оркестрирует необходимые сервисы, устраняя проблемы методом проб и ошибок и позволяя экспертам запустить проекты LLM с минимальной задержкой.
Кстати, те же функции и возможности, которые делают Shakudo таким полезным для упрощения начальной настройки проектов LLM, также применимы к науке о данных, инженерии данных и разработке аналитики в общем. Shakudo предоставляет практикам в широком диапазоне ролей тщательно отобранный выбор инструментов, все настроенные для бесперебойной работы. Он помогает оптимизировать проектирование, тестирование, документирование и распространение моделей машинного обучения и прогностических моделей, конвейеров данных, полезных наборов данных и визуализаций, рецептов и артефактов всех видов.
Получите оценку проекта
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности
Оцените свой проект! Заполните форму ниже
Похожие статьи