MLOps：生成式人工智能的基石

关键要点

生成式AI崛起：随着ChatGPT、Claude和Llama2等热门生成式人工智能平台的出现，企业开始大规模应用AI技术。MLOps的重要性：机器学习操作MLOps是为简化生成式AI开发和运营流程而设的规则和工具。基础模型的应用：企业利用基础模型如GPT35、BERT等在云服务中训练生成式AI，以满足特定需求，减少资源消耗。持续监控和优化：生成式AI平台的建设是一个持续的过程，需要不断监控和重训练模型以确保其准确性。

随着生成式人工智能GenAI平台如ChatGPT、Claude和Llama2的兴起，意识到AI潜力的企业老板们，已经从单纯地探索其能力转向大规模应用。因此，许多公司开始开发内部的AI和机器学习模型，以提升客户服务、数据分析和产品创意。

在AI快速整合的背景下，制定最佳实践变得至关重要，这就是机器学习操作MLOps发挥作用的地方。可以将其视为使生成式AI开发尽可能顺利和高效的幕后机制。

让我们来看看MLOps如何帮助企业整合生成式AI：

MLOps是一套规则和工具，旨在简化开发过程并减少所需资源。它是机器学习工程的核心功能，专注于将机器学习模型投入生产并维护和监控这些模型的过程。MLOps还充当一个协作功能，要求数据科学家、DevOps工程师和IT团队共同努力，使流程更加高效。

这点至关重要：生成式AI需要大量优质数据，并且在开发、部署和监控能力方面的要求前所未有。MLOps特别有利于那些没有无限计算资源和数据以开发和微调机器学习模型的公司。MLOps的起点是称为基础模型的预包装模型。

一些基础模型的例子包括用于ChatGPT的GPT35和GPT4模型；作为Google Bard基础的BERT模型；以及来自Meta的Llama 2大型语言模型LLM。一旦公司获得基础模型的访问权限，组织可以利用像亚马逊网络服务AWS这样的云服务，提供数据处理能力和计算能力，这些能力在公司内部可能并不可用。

企业可以在非常特定的专有数据上训练这些基础模型，以使得生成式AI工具完全符合组织的需求，同时要求的资源极少。这就是MLOps在生成式AI中的价值所在：以简化的过程生成完全定制化的软件，适合每家公司。

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正确构建生成式AI

现在我们了解了MLOps的概念，让我们来探讨它在组织中的实际应用。首先要明确公司的目标，以便团队选择最理想的基础模型。在这一过程中，团队需要决定是选择像ChatGPT这样的专有基础模型，还是使用像Llama 2这样的开源模型。

使用开源模型的团队可以基于自己的专有数据进行微调，而无需向语言模型运营商或外部公司披露机密信息。服务提供商可能随时改变服务协议或遭遇数据泄露。如果出现这种情况，公司内部的GenAI工具例如，能够持续处理客户数据的客服聊天机器人可能会变得更加麻烦而非优势。虽然一些工具包括ChatGPT有企业版本，提供更多的数据安全控制，但其成本不菲。此外，这些大型模型可能拥有超过1500亿的参数，这意味着计算和能源成本远远超出许多公司的实际需求。

一旦团队选择了基础模型，就需要通过像Azure或AWS这样的云服务提供商来准备和清理数据。团队还需要配备包含张量处理单元TPU和图形处理单元GPU的计算硬件。TPU是谷歌开发的集成电路，旨在加速机器学习的发展。

接下来，开发团队会构建MLOps框架来微调模型。这包括训练、测试和验证代码。通常，MLOps还包括在调试、扩展和部署方面尽可能多地进行自动化。随后，将软件部署以供内部访问，以及如果公司计划将其商业化或是客户面对的平台，还需对外访问通过移动应用或网页。

通过MLOps构建生成式AI平台是一个持续的过程，需要不断监控