CI/CD til implementering af LLM-applikationer
Opsæt pipelines til Continuous Integration og Continuous Deployment for at automatisere test- og udgivelsescyklusser for Deres LLM-apps.
CI/CD til implementering af LLM-applikationer er en gratis LLM-applikationer i produktion (RAG + vektordatabase + caching)-lektion på CoddyKit. Dette er lektion 3 af 4. Du kan læse hele lektionen gratis nedenfor — og derefter øve dig praktisk i browseren med en indbygget kodeeditor og en AI-vejleder, der er tilgængelig døgnet rundt. Den er en del af læringsforløbet i LLM-applikationer i produktion (RAG + vektordatabase + caching), og dine fremskridt synkroniseres på tværs af nettet og CoddyKit-appen. LLM-applikationer i produktion (RAG + vektordatabase + caching)-kurset indeholder 4 lektioner i alt.
Automatisering af LLM-udgivelser med CI/CD
Velkommen! I denne lektion undersøger vi Continuous Integration (CI)- og Continuous Deployment (CD)-pipelines til dine LLM-applikationer.
CI/CD er et sæt praksisser, der automatiserer bygning, test og udrulning af software. For LLM-apps betyder det hurtigere opdateringer og mere pålidelige udgivelser.
Hvad er Continuous Integration (CI)?
Continuous Integration (CI) handler om ofte at sammenflette kodeændringer i et centralt repository og derefter automatisk bygge og teste ændringerne.
Hyppige sammenfletninger: Udviklere integrerer kode ofte (flere gange om dagen).
Automatiserede builds: CI-systemet kompilerer eller pakker applikationen.
Automatiserede tests: Enhedstests, integrationstests og endda grundlæggende LLM-specifikke tests køres automatisk.
For LLM-apps hjælper CI med at opdage problemer tidligt, f.eks. ødelagte RAG-komponenter eller forkerte promptskabeloner.
CI-pipelinefaser for LLM'er
En typisk CI-pipeline for en LLM-applikation kan indeholde disse faser:
Commit af kode: En udvikler sender kodeændringer til et versionsstyringssystem (f.eks. Git).
Build: Applikationens afhængigheder installeres, og der kan blive oprettet et Docker-image.
Test: Automatiserede tests køres. Dette er afgørende for LLM'er.
Disse tests sikrer, at kernelogikken, dataindlæsningen og promptstrukturerne fungerer som forventet.
Test af LLM-komponenter i CI
Ud over standard-enhedstests kan CI for LLM-apps omfatte specifikke kontroller:
Tests af RAG-komponenter: Sikrer, at dine dataindlæsere, chunkere og retrievere fungerer korrekt.
Validering af promptskabeloner: Kontrollerer, om promptskabeloner indlæser og formaterer input uden fejl.
Grundlæggende modelinteraktion: Kører lette tests for at bekræfte, at LLM API'et kan nås og returnerer et grundlæggende svar (uden en dybdegående evaluering).
Disse tests fungerer som sikkerhedsnet, der forhindrer simple fejl i at nå frem til senere faser.
Eksempel: Grundlæggende CI-konfiguration
Her er et forenklet konceptuelt eksempel på en CI-konfiguration ved hjælp af YAML, som er almindeligt i værktøjer som GitHub Actions eller GitLab CI. Det viser, hvordan trin til en LLM-app kan defineres.
name: LLM App CI Pipeline
on: [push]
jobs:
build-test-llm:
runs-on: ubuntu-latest
steps:
- uses: actions/checkout@v3
- name: Set up Python
uses: actions/setup-python@v4
with:
python-version: '3.9'
- name: Install dependencies
run: pip install -r requirements.txt
- name: Run unit tests
run: python -m pytest tests/unit
- name: Validate prompt templates
run: python scripts/validate_prompts.pyContinuous Delivery kontra Deployment
Der er en subtil, men vigtig forskel:
Continuous Delivery (CDel): Koden er altid klar til udrulning, og alle ændringer, der består CI, udgives automatisk til et stagingmiljø. Udrulning til produktion kræver et trin med manuel godkendelse.
Continuous Deployment (CDep): Alle ændringer, der består alle automatiserede tests (CI og staging), udrulles automatisk til produktion uden menneskelig indgriben.
For LLM-apps foretrækkes Continuous Delivery ofte på grund af LLM-outputtets potentielle omkostninger og følsomme karakter.
Faser i Continuous Deployment (CD)
Når CI er gennemført, overtager CD-pipelinen:
Udrulning til staging: Den validerede applikation (f.eks. et nyt Docker-image) udrulles til et testmiljø.
Staging-tests: Her køres mere omfattende tests, f.eks. brugerforløb fra start til slut, ydelsestests og endda A/B-tests med forskellige LLM-konfigurationer.
Manuel godkendelse (valgfrit): En person gennemgår stagingmiljøet og godkender produktionsudgivelsen (ved Continuous Delivery).
Udrulning til produktion: Applikationen udgives til aktive brugere.
Kontroller efter udrulning: Grundlæggende sundhedstjek og overvågning bekræfter, at applikationen kører korrekt.
Sikkerhedsnet til LLM-CD-pipelines
Udrulning af LLM-applikationer kræver grundige overvejelser. Implementer sikkerhedsnet:
Canary-udrulninger: Udgiv først nye versioner til en lille delmængde af brugerne for at overvåge ydeevne og brugerfeedback, før de rulles fuldt ud.
Strategi for tilbagerulning: Sørg for, at du hurtigt kan vende tilbage til en tidligere stabil version, hvis der opdages kritiske problemer (f.eks. flere hallucinationer eller høje omkostninger).
Omkostningsovervågning: Integrer omkostningssporing i din CD-pipeline, så uventede stigninger i brugen af LLM API'et efter udrulning straks markeres.
Fordele ved CI/CD for LLM-apps
Indførelse af CI/CD giver betydelige fordele ved LLM-udvikling:
Hurtigere iteration: Test og udrul hurtigt nye RAG-funktioner, promptoptimeringer eller modelopdateringer.
Færre fejl: Automatiserede tests opdager fejl tidligt og forbedrer pålideligheden og brugeroplevelsen.
Større ensartethed: Standardiserede udrulningsprocesser reducerer menneskelige fejl og sikrer forudsigelige udgivelser.
Bedre samarbejde: Udviklere kan integrere arbejde ofte, hvilket reducerer konflikter ved sammenfletning.
I sidste ende hjælper CI/CD dig med at bygge mere robuste og vedligeholdelsesvenlige LLM-applikationer.
Tjek din forståelse
Hvilken af følgende er en vigtig egenskab ved Continuous Integration (CI) i en pipeline til en LLM-applikation?
Opsummering: CI/CD til LLM-apps
Du har lært om CI/CD og den vigtige rolle, det spiller ved udrulning af LLM-applikationer!
Continuous Integration (CI) automatiserer bygning og test af kodeændringer, så fejl opdages tidligt. Continuous Delivery/Deployment (CD) automatiserer udgivelsesprocessen til staging- eller produktionsmiljøer.
Ved at implementere CI/CD med passende sikkerhedsnet kan du opnå hurtigere, mere pålidelige og mere omkostningseffektive udviklingscyklusser for dine LLM-baserede løsninger.
Lær LLM-applikationer i produktion (RAG + vektordatabase + caching) med en AI-underviser — gratis
Skriv og kør rigtig kode i din browser, få øjeblikkelig hjælp fra en AI-underviser døgnet rundt, og fortsæt, hvor du slap, på web eller i appen.
- Kurser
- 12
- Lektioner
- 48
Ofte stillede spørgsmål
Er lektionen “CI/CD til implementering af LLM-applikationer” gratis?
Ja — hele teksten til “CI/CD til implementering af LLM-applikationer” kan læses gratis her på nettet. Hvis du vil øve dig interaktivt med en indbygget kodeeditor og en AI-vejleder døgnet rundt og få adgang til resten af LLM-applikationer i produktion (RAG + vektordatabase + caching)-kurset, skal du opgradere til CoddyKit PRO. LLM-applikationer i produktion (RAG + vektordatabase + caching)-kurset indeholder 4 lektioner i alt.
Hvad lærer jeg i “CI/CD til implementering af LLM-applikationer”?
Opsæt pipelines til Continuous Integration og Continuous Deployment for at automatisere test- og udgivelsescyklusser for Deres LLM-apps. Du øver dig i LLM-applikationer i produktion (RAG + vektordatabase + caching) med praktisk kode, som du kører direkte i browseren, og en AI-vejleder døgnet rundt besvarer dine spørgsmål, mens du arbejder dig gennem lektionen.
Skal jeg have erfaring for at begynde på LLM-applikationer i produktion (RAG + vektordatabase + caching)?
Der kræves ingen tidligere erfaring. LLM-applikationer i produktion (RAG + vektordatabase + caching) på CoddyKit er tilrettelagt for både begyndere og øvede, så du kan starte her eller fra begyndelsen og lære i dit eget tempo. Dette er lektion 3 af 4.
Hvor lang tid tager lektionen “CI/CD til implementering af LLM-applikationer”?
De fleste CoddyKit-lektioner tager cirka 5–10 minutter. Hver lektion er kort og interaktiv, så du gør løbende fremskridt og kan fortsætte, hvor du slap – på både web og app.
Kan jeg skrive og køre kode i denne LLM-applikationer i produktion (RAG + vektordatabase + caching)-lektion?
Ja. Alle LLM-applikationer i produktion (RAG + vektordatabase + caching)-lektioner har en indbygget kodeeditor, så du kan skrive og køre rigtig kode direkte i din browser og få øjeblikkelig feedback fra AI – uden lokal opsætning.
Alle lektioner i dette kursus
- Containerisering af LLM-applikationer med Docker
- Orkestrering med Kubernetes for skalerbarhed
- CI/CD til implementering af LLM-applikationer
- Håndtering af konfiguration og secrets ved deployment