LLMOps là gì?
LLMOps (Large Language Model Operations) là một bộ các thực hành và quy trình toàn diện bao gồm quá trình phát triển, triển khai, bảo trì và tối ưu hóa các mô hình ngôn ngữ lớn (như loạt GPT). Mục tiêu của LLMOps là đảm bảo việc sử dụng hiệu quả, có khả năng mở rộng và an toàn của những mô hình AI mạnh mẽ này để xây dựng và vận hành các ứng dụng thực tế. Nó bao gồm các khía cạnh như huấn luyện mô hình, triển khai, giám sát, cập nhật, bảo mật và tuân thủ quy định.
Bảng dưới đây minh họa sự khác biệt trong các giai đoạn khác nhau của quá trình phát triển ứng dụng AI trước và sau khi sử dụng ChatX:
Phát triển Frontend & Backend cho Ứng dụng
Tích hợp và bao gói khả năng của LLM đòi hỏi rất nhiều thời gian để phát triển ứng dụng front-end.
Sử dụng trực tiếp các dịch vụ backend của ChatX để phát triển dựa trên một khung ứng dụng Web.
-80%
Kỹ thuật Gợi ý
Chỉ có thể thực hiện bằng cách gọi API hoặc Playground.
Gỡ lỗi dựa trên dữ liệu đầu vào của người dùng.
-25%
Chuẩn bị Dữ liệu và Nhúng
Viết mã để thực hiện xử lý dữ liệu văn bản dài và nhúng.
Tải lên văn bản hoặc kết nối nguồn dữ liệu vào nền tảng.
-80%
Ghi Nhật ký và Phân Tích Ứng Dụng
Viết mã để ghi nhật ký và truy cập cơ sở dữ liệu để xem chúng.
Nền tảng cung cấp ghi nhật ký và phân tích thời gian thực.
-70%
Phân Tích Dữ Liệu và Điều Chỉnh
Nhân viên kỹ thuật quản lý dữ liệu và tạo hàng đợi điều chỉnh.
Nhân viên không chuyên ngành có thể hợp tác và điều chỉnh mô hình một cách trực quan.
-60%
Phát triển và Tích hợp Plugin AI
Viết mã để tạo và tích hợp plugin AI.
Nền tảng cung cấp công cụ trực quan để tạo và tích hợp các plugin.
-50%
Trước khi sử dụng một nền tảng LLMOps như ChatX, quá trình phát triển ứng dụng dựa trên LLM có thể rất phức tạp và tốn thời gian. Các nhà phát triển cần tự xử lý các nhiệm vụ ở mỗi giai đoạn, điều này có thể dẫn đến không hiệu quả, khó khăn trong việc mở rộng và các vấn đề về bảo mật. Dưới đây là quy trình phát triển trước khi sử dụng một nền tảng LLMOps:
Chuẩn bị Dữ liệu: Thu thập và tiền xử lý dữ liệu thủ công, có thể liên quan đến công việc làm sạch và chú thích dữ liệu phức tạp, yêu cầu một lượng lớn mã lập trình.
Kỹ thuật Gợi ý: Các nhà phát triển chỉ có thể viết và gỡ lỗi Gợi ý thông qua các cuộc gọi API hoặc Playgrounds, thiếu phản hồi thời gian thực và gỡ lỗi trực quan.
Nhúng và Quản lý Bối cảnh: Xử lý thủ công việc nhúng và lưu trữ các ngữ cảnh dài, điều này có thể khó tối ưu hóa và mở rộng, yêu cầu một lượng lớn công việc lập trình và hiểu biết về nhúng mô hình và cơ sở dữ liệu vector.
Giám sát và Bảo trì Ứng dụng: Thu thập và phân tích dữ liệu hiệu suất thủ công, có thể không thể phát hiện và giải quyết vấn đề theo thời gian thực, và thậm chí có thể thiếu hồ sơ nhật ký.
Điều chỉnh Mô hình: Quản lý độc lập quá trình chuẩn bị dữ liệu và huấn luyện điều chỉnh, điều này có thể dẫn đến không hiệu quả và đòi hỏi nhiều mã lập trình hơn.
Hệ thống và Hoạt động: Sự tham gia của nhân viên kỹ thuật hoặc chi phí cần thiết cho việc phát triển một backend quản lý, tăng chi phí phát triển và bảo trì, và thiếu hỗ trợ cho việc hợp tác và người dùng không chuyên ngành.
Với sự giới thiệu của một nền tảng LLMOps như ChatX, quy trình phát triển ứng dụng dựa trên LLM trở nên hiệu quả, có khả năng mở rộng và an toàn hơn. Dưới đây là những lợi ích của việc phát triển ứng dụng LLM bằng cách sử dụng ChatX:
Chuẩn bị Dữ liệu: Nền tảng cung cấp các công cụ thu thập và tiền xử lý dữ liệu, đơn giản hóa các nhiệm vụ làm sạch và chú thích dữ liệu, và giảm thiểu hoặc thậm chí loại bỏ công việc lập trình.
Kỹ thuật Gợi ý: Chỉnh sửa và gỡ lỗi WYSIWYG Prompt, cho phép tối ưu hóa và điều chỉnh thời gian thực dựa trên dữ liệu đầu vào của người dùng.
Nhúng và Quản lý Bối cảnh: Tự động xử lý việc nhúng, lưu trữ và quản lý các bối cảnh dài, cải thiện hiệu suất và khả năng mở rộng mà không cần mã lập trình phức tạp.
Giám sát và Bảo trì Ứng dụng: Giám sát thời gian thực của dữ liệu hiệu suất, nhanh chóng xác định và giải quyết vấn đề, đảm bảo hoạt động ổn định của ứng dụng, và cung cấp hồ sơ nhật ký đầy đủ.
Điều chỉnh Mô hình: Nền tảng cung cấp chức năng điều chỉnh mô hình chỉ với một cú nhấp chuột dựa trên dữ liệu thực sự đã được chú thích trước đó, cải thiện hiệu suất mô hình và giảm công việc lập trình.
Hệ thống và Hoạt động: Giao diện thân thiện với người dùng không chuyên môn, hỗ trợ hợp tác giữa nhiều thành viên trong nhóm, và giảm chi phí phát triển và bảo trì. So với các phương pháp phát triển truyền thống, ChatX cung cấp quản lý ứng dụng rõ ràng và dễ theo dõi hơn, cho phép các thành viên trong nhóm hiểu rõ hơn về hoạt động của ứng dụng.
Ngoài ra, ChatX sẽ cung cấp các tính năng phát triển và tích hợp plugin AI, cho phép các nhà phát triển dễ dàng tạo và triển khai các plugin dựa trên LLM cho các ứng dụng khác nhau, tăng hiệu suất phát triển và giá trị của ứng dụng.
ChatX là một nền tảng LLMOps dễ sử dụng được thiết kế để tạo điều kiện cho nhiều người hơn để tạo ra các ứng dụng AI bền vững. Với việc điều phối trực quan cho các loại ứng dụng khác nhau, ChatX cung cấp các ứng dụng sẵn có, sẵn sàng sử dụng có thể hoạt động như Backend-as-a-Service APIs. Thống nhất quy trình phát triển của bạn với một API cho các plugin và tích hợp kiến thức, và tối ưu hóa hoạt động của bạn bằng cách sử dụng một giao diện duy nhất cho kỹ thuật gợi ý, phân tích trực quan và cải thiện liên tục.