Miten LLMOps eroaa perinteisestä MLOpsista
Promptit, konteksti ja ei-deterministisyys muuttavat toimintatapaa.
Miten LLMOps eroaa perinteisestä MLOpsista on ilmainen MLOps Academy-oppitunti CoddyKitissä. Tämä on oppitunti 1/4. Voit lukea koko oppitunnin alta ilmaiseksi ja harjoitella sen jälkeen käytännössä selaimessa sisäänrakennetulla koodieditorilla ja ympäri vuorokauden käytettävissä olevan tekoälytuutorin avulla. Oppitunti kuuluu MLOps Academy-oppimispolkuun, ja edistymisesi synkronoituu verkon ja CoddyKit-sovelluksen välillä. MLOps Academy-kurssilla on yhteensä 4 oppituntia.
Uusi MLOps-muoto
Tunnette jo MLOpsin. LLMOps on samaan kurinalaisuuteen perustuva toimintatapa, joka kohdistuu suuriin kielimalleihin, joissa kehotteet ja konteksti ovat yhtä tärkeitä kuin painokertoimet. 🤖
Koulutusta ei usein tarvita
Perinteisessä koneoppimisessa koulutatte mallin. LLMOpsissa kutsutte yleensä esikoulutettua mallia API:n kautta, joten varsinainen työnne painottuu kehotteisiin ja orkestrointiin.
Kehote on ohjelma
Sama malli antaa hyvin erilaisia vastauksia sanamuodosta riippuen. Tällöin kehotteesta tulee ensisijainen artefakti, jota versioitte, testaatte ja katselmoitte koodin tavoin.
prompt = "Summarize this support ticket in one sentence:\n\n{ticket}"
response = client.responses.create(model="gpt-4o", input=prompt)Tulokset eivät ole deterministisiä
Lähettäkää sama kehote kahdesti, ja voitte saada erilaista tekstiä. Tämä epädeterministisyys tarkoittaa, ettei täsmällistä yhtäsuuruutta voi tarkistaa kuten perinteisissä testeissä.
Lämpötila hallitsee satunnaisuutta
Säädätte lämpötilaa luovuuden ja yhdenmukaisuuden välisen kompromissin hallitsemiseksi. Pienemmät arvot tuottavat vakaampia tuloksia, mikä helpottaa arviointia ja virheenkorjausta huomattavasti.
response = client.responses.create(
model="gpt-4o", input=prompt, temperature=0.0)Konteksti on uusi ominaisuutenne
Perinteiset mallit lukevat taulukkomuotoisia ominaisuuksia. LLM-sovellukset lisäävät asiakirjat ja historian konteksti-ikkunaan, joten kontekstin suunnittelu korvaa ominaisuuksien suunnittelun.
Arviointi muuttuu epätarkaksi
Vapaamuotoisesta tekstistä ei voi laskea tarkkuutta suoraan. LLMOpsissa turvaudutaan pisteytykseen, jossa käytetään arviointikriteerejä, vertailuvastauksia tai tuomarina toimivaa toista mallia.
Tokenit tarkoittavat rahaa
Jokainen pyyntö laskutetaan sisään- ja ulosmenevien tokenien perusteella. Tokenien käyttömäärän seuraamisesta tulee keskeinen operatiivinen mittari, koska kustannukset kasvavat suoraan liikenteen mukana.
usage = response.usage
print(usage.input_tokens, usage.output_tokens)Viive syntyy mallissa
Generointi on hidasta, ja sen kesto vaihtelee tuloksen pituuden mukaan. Viive riippuu mallin tuottamien tokenien määrästä, joten vastausten suoratoisto pitää käyttäjät tyytyväisinä.
Turvallisuus siirtyy etualalle
LLM:t voivat keksiä tietoja tai vuotaa niitä. LLMOps lisää syötteisiin ja tuloksiin suojakaiteet vakiokerrokseksi, ei jälkikäteen lisättäväksi ominaisuudeksi.
Sama silmukka, uudet työkalut
Käyttöönotto, valvonta ja parantaminen ovat edelleen keskeisiä. Muuttuu työkalusto: kehotevarastot, jäljitys, arvioinnit ja suojakaiteet liittyvät tuttuun MLOps-pinoonne.
Pikatarkistus
Lähetätte yhden kehotteen kahdesti ja saatte kaksi erilaista vastausta. Mikä ominaisuus tämä on?
Kertaus
Näitte, miten LLMOps siirtää painopisteen koulutuksesta kehotteisiin, kontekstiin, epädeterministisiin tuloksiin, tokeneihin ja turvallisuuteen. Sama elinkaari, uudet työkalut. Hieno alku! 🎉
Opi Python tekoälytuutorin avulla — ilmaiseksi
Kirjoita ja suorita oikeaa koodia selaimessa, saa välitöntä apua tekoälytuutorilta ympäri vuorokauden ja jatka siitä, mihin jäit, verkossa tai sovelluksessa.
- Kurssit
- 30
- Oppitunnit
- 120
Usein kysytyt kysymykset
Onko oppitunti ”Miten LLMOps eroaa perinteisestä MLOpsista” ilmainen?
Kyllä – oppitunnin ”Miten LLMOps eroaa perinteisestä MLOpsista” koko tekstin voi lukea täällä verkossa ilmaiseksi. Jos haluat harjoitella interaktiivisesti sisäänrakennetulla koodieditorilla ja ympäri vuorokauden käytettävissä olevan tekoälytuutorin avulla sekä avata koko MLOps Academy-kurssin, päivitä CoddyKit PROhon. MLOps Academy-kurssilla on yhteensä 4 oppituntia.
Mitä opin oppitunnilla ”Miten LLMOps eroaa perinteisestä MLOpsista”?
Promptit, konteksti ja ei-deterministisyys muuttavat toimintatapaa. Harjoittelet MLOps Academy-aihetta koodilla, jonka suoritat suoraan selaimessa. Ympäri vuorokauden käytettävissä oleva tekoälytuutori vastaa kysymyksiisi oppitunnin aikana.
Tarvitsenko kokemusta aloittaakseni MLOps Academy-opiskelun?
Aiempi kokemus ei ole tarpeen. CoddyKitin MLOps Academy-oppimispolku sopii vasta-alkajista edistyneisiin, joten voit aloittaa tästä tai alusta ja edetä omaan tahtiisi. Tämä on oppitunti 1/4.
Kuinka kauan ”Miten LLMOps eroaa perinteisestä MLOpsista”-oppitunnin suorittaminen kestää?
Useimmat CoddyKitin oppitunnit kestävät noin 5–10 minuuttia. Jokainen oppitunti on lyhyt ja interaktiivinen, joten edistyt tasaisesti ja voit jatkaa siitä, mihin jäit – sekä verkossa että sovelluksessa.
Voinko kirjoittaa ja suorittaa koodia tällä MLOps Academy-oppitunnilla?
Kyllä. Jokainen MLOps Academy-oppitunti sisältää sisäänrakennetun koodieditorin, joten voit kirjoittaa ja suorittaa oikeaa koodia suoraan selaimessa ja saada välitöntä palautetta tekoälyltä – paikallista asennusta ei tarvita.
Kaikki tämän kurssin oppitunnit
- Miten LLMOps eroaa perinteisestä MLOpsista
- Versioi promptit ja arvioi tulosteet
- Jäljitä ja valvo LLM-kutsuja
- Guardrails ja RAG-arviointi