Besoin de rapidement passer vos POC LLM en production pour rendre vos initiatives opérationnelles ?
Dans cet article, nous analysons l’importance d’adopter une approche LLMOps à vos démarches.
Rappelons tout d’abord que le principe de LLMOps vise à adresser les enjeux de gestion de déploiement et de la maintenance de LLM dans des environnements de production, en s’appuyant sur les fondements du MLOps.
Vers une gestion fine des changements d’APIs
L’approche LLMOps permet de gérer les défis de changement d’APIs en instaurant des processus de surveillance, des boucles de rétroaction, et d’alerte sur les Ops en cas de défaillances.
De l’importance des contrôles en continu et de l’approche Human-in-the-Loop (HITL)
Du fait de la nécessité d’une surveillance continue des performances de vos modèles, le LLMOps couplé à des mécanismes Human-in-the-Loop (HITL) permettent de s’assurer que les modèles restent précis et alignés sur les objectifs business tout en gardant un niveau élevé de qualité.
Vers une qualité, une diversité et une pertinence accrue des données
L’approche LLMOps permet de répondre aux défis de personnalisation des modèles, en instaurant des boucles d’amélioration permettant d’évaluer puis de réoptimiser les premiers résultats du prompt engineering, de vos RAG et des fine tuning.
Le réglage fin va permettre d’ajuster les paramètres du LLM à l’aide de data supplémentaires spécifiques aux besoins de l’organisation.
L’approche LLMOps permet de répondre aux défis de personnalisation des modèles, en instaurant des boucles d’amélioration permettant d’évaluer puis de réoptimiser les premiers résultats du prompt engineering, de vos RAG et des fine tuning.
Le réglage fin va permettre d’ajuster les paramètres du LLM à l’aide de data supplémentaires spécifiques aux besoins de l’organisation.
Des pratiques rigoureuses doivent être menées afin d’optimiser vos approches LLMOps, notamment:
- La mise à disposition d’outils de contrôle des versions d’invites
- L’automatisation des flux impliqués dans le cycles de vie de vos LLM.
- l’analyse de KPIs liés à la performance et au comportement de vos LLM.
- L’expérimentation, via l’évaluation des premiers travaux et la mise en place de boucle de rétroaction permettant de se rapprocher d’une configuration de performance optimale.
- La mise en place et l’envoi d’alertes lors du processus de surveillance pour anticiper failles et défaillances sur vos modèles.
Tout ceci sur fond d’une ligne directrice d’une utilisation éthique et responsable des LLM.
En conclusion, l’approche LLMOps est essentielle pour libérer tout le potentiel de vos LLM.
Elle implique toutefois de nombreux défis à aborder de manière méthodique et avec des expertises clés, afin de dimensionner outils et plateformes les plus appropriés à vos objectifs.
