LLM的工程实践思考 _LLM

陆奇博士的主题演讲《新范式新时代新机会》非常震撼人心。我远程参加了深圳站和北京站两场演讲，深受感触。虽然了解大模型的机制和原理以了解新的范式非常重要，但是“行胜于言”，基于大模型的众多应用都需要工程技术才能落地。然而，工程技术的重要性往往被忽视，认为只要有资源就可以实现。实际上，这可能是对技术本身缺少了敬畏。
那么，LLM在工程实践中会涉及哪些问题和挑战呢？
1. 从机器学习实践到大模型的工程实践从工程实现的角度来看，“机器学习的持续交付”可以参见下图：

文章插图
在《机器学习系统架构的10个要素》一文中，也描述了机器学习系统架构的工程流水线。其中，模型的监控是指从数据科学和操作角度追踪和了解我们的模型在生产环境中的性能。监控不充分可能会导致在生产环节中留下不正确的模型、陈旧模型或模型中的细微错误随着时间的推移而累积，却未被发现。当机器学习是业务核心时，无法捕捉到这些错误可能会导致重大的事故。
LLM 工程实现指在生产环境中管理和部署LLM的最佳实践、工具和技术集合，下面的图片展示了基于大模型的工程架构。

文章插图
实现大模型的工程涉及到一系列任务，包括数据预处理、模型训练、模型管理、部署和监控。由于大模型的尺寸和复杂性较大，同时需要确保其可靠性、安全性和可解释性，因此大模型的工程实践可能面临更多的挑战。
2. LLM工程实践的关键环节LLM工程实践涉及了诸多环节，主要包括训练、模型管理、数据管理、调试和故障排除、部署以及生产环境中的LLM 。其中涉及到的关键点包括硬件选择、数据预处理、算法选择、版本控制、数据隐私和合规性、负载均衡、自动扩展、容器化、K8S、监控工具、持续集成和持续交付等。
2.1 LLM 的训练LLM需要大量的计算资源来进行训练。选择正确的硬件可以对训练时间和成本产生重大影响。GPU、TPU和基于云的计算是LLM训练的常见选择。
数据预处理是LLM训练的重要步骤。因为它可以影响模型的质量和性能。预处理技术，如标记化、规范化和清理等，可以提高训练数据的质量。优化训练数据流程也可以加快训练过程并降低成本。
LLM可以使用各种算法进行训练，如LSTM、Transformer和BERT 。每种算法都有其优点和缺点。选择正确的算法和超参数对于实现良好的性能并避免过度拟合或欠拟合至关重要。
监控训练进度很重要，以确保模型正在收敛而不是陷入局部最小值。跟踪损失、准确度和困惑度等度量指标可以帮助尽早识别问题并改善训练过程。
2.2 LLM 的模型管理从保存和加载到版本控制，再到可重现性，需要深入探讨管理大语言模型的最佳实践。
保存和加载LLM模型是模型管理的重要部分，它使模型得以重复利用，减少了重新训练的需求。TensorFlow的 SavedModel和ONNX等格式通常用于保存LLM模型。
版本控制LLM模型对于跟踪变更和保持可重复性至关重要。Git和MLFlow等工具可以帮助管理LLM模型的版本控制。
在科学和业务应用中，可重复性非常重要。容器化、虚拟化和可重复的流程等技术可以帮助确保LLM模型的可重现性。
2.3 LLM的数据管理数据是LLM开发的支柱，有效管理对于开发准确可靠的LLM模型至关重要。在LLM Ops中进行数据管理时，一些关键考虑因素包括：

准备和清洗数据：准备和清洗数据涉及将原始数据转换成可用于LLM训练和推理的格式。这包括数据归一化、特征工程和数据增强等任务。
确保数据质量和一致性：确保数据高质量和一致性对于开发准确的LLM模型至关重要。这涉及数据验证和质量控制措施，如异常值检测和数据分析。
管理数据隐私和合规性：在处理敏感或个人数据时，数据隐私和合规性是必要的考虑因素。这包括实施数据安全措施，如加密和访问控制，并遵守数据隐私法规，例如GDPR和《个保法》。

有效的数据管理需要数据科学家、工程师和利益相关者之间的协作，以确保数据清洁、可靠和道德采集。投资于数据管理工具和流程可以帮助简化数据准备和验证任务，并提高LLM模型的质量。
2.4 LLM的调试和故障排除调试和故障排除是LLM开发过程中必不可少的部分。以下是一些解决LLM常见错误的策略：