从AI到LLM:建置有序的人工智能模型作业流程
在⼈⼯智能持续蓬勃发展的时代,模型的开发与部署仍有许多挑战需要克服。为了满⾜客户对于专案快速开发上的需求,InfuseAI过去协助许多企业打造MLOps平台开发环境,并透过团队谘询与规划,帮助企业在打造⼈⼯智能⼯作流程能够更加顺畅, 并且加速专案制作过程。
数据科学家和机器学习⼯程师在制作⼈⼯智能模型的过程中,必须经历数据收集与整理、模型训练、模型评估到模型部署等作业,⽽MLOps技术能够将机器学习与DevOps的技术结合起来,以建⽴⼀个完整的机器学习⼯作流程,并且能够涵盖从AI 模型的训练到上线的整个过程。⽽MLOps强调这些作业的标准化、流程化和⾃动化,让整个作业过程可以更加⾼效且可靠,也能够加速专案服务的落地速度。
近年来,随着ChatGPT⾵靡全球,愈来愈多⼈询问是否有类似⼤型语⾔模型的MLOps作业模式。⽬前,国外专家们也陆续关注有关LLMOps(MLOps for Large Language Models)的可能性,来因应⽬前技术发展的趋势。
LLMOps与MLOps最主要差异在于,MLOps强调模型训练与建置训练流程,⽽LLMOps更注重⼤型语⾔学习模型的管理和维护。由于⼤型语⾔模型需要耗费⾮常⼤量的运算资源,各⼤企业基本上是不会直接重新训练此模型,只需要更新和优化⼤型语⾔模型来保证其性能 和效果,并随着数据增加不断进⾏各项维护与更新作业。
过去与客户访谈需求的过程中,我们可以归纳客户在开发机器学习模型的问题主要分成三⼤⽅向。⾸先,客户想要了解如何将AI技术应⽤到实际场景中,让AI服务能够在安全可靠环境中上线;其次,客户希望在上线之后,能够有⾃动化的机制来维护和重新训练模型等⼯作,让模型能够⻑时间被使⽤;最后,客户希望透过⼀套机制或平台,打造定制化的LLM模型,以便根据企业的需求,快速开发出适合企业内部的⼤型语⾔模型,相信透过MLOps的技术持续发展下,可以协助企业客户获得相对应的解答。
企业在数据科学与机器学习相关团队中,需持续且加速打造有序的⼈⼯智能模型作业 流程,来帮助专案团队在商业需求的快速作业,才不会因为后续模型的⼤量维运需求⽽影响到开发的速度。如果在导⼊MLOps过程中缺少⽅法来提升作业效率时,可以 评估导⼊相对成熟第三⽅相关⼯具,来帮助⼯程师开发⼈⼯智能模型能够更加稳定和快速输出,相信在LLM时代的来临下,可以帮助每位⼯程师在⼈⼯智能开发模型上更 加顺畅。
- 小螺丝到大数据:Bossard紧固件在AI服务器的应用
- AMAX引领生成式 AI 与实时运动数据革命
- 思想科技助企业加速落实 AI 应用,完整顾问服务突破创新挑战
- 首款AI心肺筛检在国际亮相!展现台湾医学影像创新实力
- 迎接后双轴转型时代 Google AI助攻台湾制造业迈向绿色企业
- 慧荣科技突破数据与功耗瓶颈 全新存储技术加速AI应用发展
- 台师大与丽台携手成立深度学习共同实验室 推动AI技术在教育与产业的应用
- 精诚软件获国科会GenAI Stars生成式AI企业应用竞赛「优质创新奖」
- 运用科技力守护民众生命财产安全 精诚集团协力宜兰县政府部署AIoT智能防灾
- 晶睿通讯AI安防解决方案 导入全新AI功能RealSight Engine
- 西门子推出下一代AI加强型电子系统设计软件
- F5与NetApp加速并简化大型语言模型AI部署
- 新思科技与台积电携手 为AI与多晶粒设计加速创新
- 友讯代理A10 Networks人工智能新蓝图 驱动可靠安全环境
- 边缘 AI:实时数据处理与自动化的革命
- 迎接AI时代:数产署与资策会运用AWS技术
携手伊云谷为企业打造黄金级竞争力 - 技嘉发表开创性的Z890主机板 展现真AI 制霸效能无极限
- 昕力信息与iKala携手拓展东南亚市场 首站支持越南制造业和金融业上云
- AI视觉释放LLM完整潜力,重塑智造管理
- Hitachi Vantara推出Virtual Storage Platform One为混合云存储提供基础