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从AI到LLM:建置有序的人工智能模型作业流程

  • 陈其璐台北讯

由 DIGITIMES所主办的AI Expo展览,InfuseAI于未来舞台分享如何导⼊MLOps技术于各⼤企业中。InfuseAI
由 DIGITIMES所主办的AI Expo展览,InfuseAI于未来舞台分享如何导⼊MLOps技术于各⼤企业中。InfuseAI

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。


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