LLMOps
LLMOps es el conjunto de prácticas que permite gestionar grandes modelos de lenguaje. Los LLMs tienen desafíos propios: el consumo de recursos, las respuestas impredecibles, la seguridad y los sesgos, la subjetividad, el tuning, etc. Todo esto indica que la gestión de LLMs implica una complejidad mayor que los modelos clásicos.
En Lovelytics eliminamos la complejidad de la gestión de LLMs, asegurando el despliegue fluido, la optimización y el rendimiento a gran escala. Nuestras estrategias agilizan los flujos de trabajo, mejoran la confiabilidad y eliminan las barreras que limitan la adopción de la IA.
Componentes clave de nuestra propuesta de LLMOps
Preparación de datos
Nos aseguramos de que los LLMs se entrenen con datos de alta calidad y bien estructurados para lograr un rendimiento óptimo. Nuestros servicios incluyen la ingesta, limpieza y transformación de datos. De esta manera, sentamos las bases para obtener resultados eficientes y confiables.
Diseño y gestión de prompts
Diseñamos, refinamos y optimizamos los prompts para que los LLMs generen respuestas precisas y relevantes. Utilizando la interfaz intuitiva de MLflow, probamos y mejoramos los prompts de forma iterativa, reduciendo riesgos (como alucinaciones y filtrado de datos), al mismo tiempo que aumentamos la confiabilidad del modelo.
Fine-Tuning y preentrenamiento continuo
Afinamos los LLMs preentrenados con datos específicos del dominio para mejorar su precisión en tareas especializadas. A través del preentrenamiento continuo, mantenemos los modelos actualizados con conocimientos propios de la industria, asegurando que sean relevantes y efectivos.
Encadenamiento y orquestación de LLMs
Aplicamos el encadenamiento de LLMs para secuenciar múltiples interacciones entre modelos, simplificando tareas complejas en pasos manejables y mejorando la precisión y la eficiencia.
Despliegue y monitoreo de modelos
Nuestros servicios de LLMOps permiten un despliegue fluido tanto en entornos locales como en la nube, garantizando escalabilidad y confiabilidad. Proveemos el monitoreo continuo para detectar y mitigar desviaciones en el modelo, problemas de rendimiento e ineficiencias operativas.
Feedback y supervisión en tiempo real
Integramos sistemas con intervención humana (human-in-the-loop) para ofrecer retroalimentación en tiempo real y mejora continua de los LLMs. Este enfoque es clave para aplicaciones que requieren alta precisión y contexto, asegurando que los modelos evolucionen y se adapten a las necesidades dinámicas del negocio.
Integración de MLflow y Databricks
Nuestros servicios de LLMOps están completamente integrados con Databricks y con MLflow, de esta manera, ofrecemos un entorno unificado para gestionar los LLMs.
Desde la preparación de datos y el entrenamiento de los modelos hasta el despliegue y el monitoreo, nuestros servicios brindan la infraestructura y las herramientas necesarias para operacionalizar LLMs a gran escala.
Despliega modelos directamente en la infraestructura en la nube de Databricks, asegurando que los LLMs ejecuten tareas de inferencia de alto rendimiento de manera eficiente.
Utilizamos Databricks y MLflow para automatizar el entrenamiento, las pruebas y el despliegue de modelos. Esta automatización asegura que los modelos se actualicen y desplieguen continuamente con mínima intervención manual, manteniendo su precisión y su vigencia.
Las herramientas de evaluación de MLflow y AI Gateway ofrecen una evaluación sólida, gobierno y gestión centralizada de los modelos, asegurando que los LLMs sean seguros, cumplan con las normativas y estén optimizados para el mejor desempeño.
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