LLM的工程實踐思考-魔扣目錄

陸奇博士的主題演講《新范式新時代新機會》非常震撼人心。我遠程參加了深圳站和北京站兩場演講，深受感觸。雖然了解大模型的機制和原理以了解新的范式非常重要，但是“行勝于言”，基于大模型的眾多應用都需要工程技術才能落地。然而，工程技術的重要性往往被忽視，認為只要有資源就可以實現。實際上，這可能是對技術本身缺少了敬畏。

那么，LLM在工程實踐中會涉及哪些問題和挑戰呢？

1. 從機器學習實踐到大模型的工程實踐

從工程實現的角度來看，“機器學習的持續交付”可以參見下圖：

在《機器學習系統架構的10個要素》一文中，也描述了機器學習系統架構的工程流水線。其中，模型的監控是指從數據科學和操作角度追蹤和了解我們的模型在生產環境中的性能。監控不充分可能會導致在生產環節中留下不正確的模型、陳舊模型或模型中的細微錯誤隨著時間的推移而累積，卻未被發現。當機器學習是業務核心時，無法捕捉到這些錯誤可能會導致重大的事故。

LLM 工程實現指在生產環境中管理和部署LLM的最佳實踐、工具和技術集合，下面的圖片展示了基于大模型的工程架構。

實現大模型的工程涉及到一系列任務，包括數據預處理、模型訓練、模型管理、部署和監控。由于大模型的尺寸和復雜性較大，同時需要確保其可靠性、安全性和可解釋性，因此大模型的工程實踐可能面臨更多的挑戰。

2. LLM工程實踐的關鍵環節

LLM工程實踐涉及了諸多環節，主要包括訓練、模型管理、數據管理、調試和故障排除、部署以及生產環境中的LLM。其中涉及到的關鍵點包括硬件選擇、數據預處理、算法選擇、版本控制、數據隱私和合規性、負載均衡、自動擴展、容器化、K8S、監控工具、持續集成和持續交付等。

2.1 LLM 的訓練

LLM需要大量的計算資源來進行訓練。選擇正確的硬件可以對訓練時間和成本產生重大影響。GPU、TPU和基于云的計算是LLM訓練的常見選擇。

數據預處理是LLM訓練的重要步驟。因為它可以影響模型的質量和性能。預處理技術，如標記化、規范化和清理等，可以提高訓練數據的質量。優化訓練數據流程也可以加快訓練過程并降低成本。

LLM可以使用各種算法進行訓練，如LSTM、Transformer和BERT。每種算法都有其優點和缺點。選擇正確的算法和超參數對于實現良好的性能并避免過度擬合或欠擬合至關重要。

監控訓練進度很重要，以確保模型正在收斂而不是陷入局部最小值。跟蹤損失、準確度和困惑度等度量指標可以幫助盡早識別問題并改善訓練過程。

2.2 LLM 的模型管理

從保存和加載到版本控制，再到可重現性，需要深入探討管理大語言模型的最佳實踐。

保存和加載LLM模型是模型管理的重要部分，它使模型得以重復利用，減少了重新訓練的需求。TensorFlow的 SavedModel和ONNX等格式通常用于保存LLM模型。

版本控制LLM模型對于跟蹤變更和保持可重復性至關重要。Git和MLFlow等工具可以幫助管理LLM模型的版本控制。

在科學和業務應用中，可重復性非常重要。容器化、虛擬化和可重復的流程等技術可以幫助確保LLM模型的可重現性。

2.3 LLM的數據管理

數據是LLM開發的支柱，有效管理對于開發準確可靠的LLM模型至關重要。在LLM Ops中進行數據管理時，一些關鍵考慮因素包括：

準備和清洗數據：準備和清洗數據涉及將原始數據轉換成可用于LLM訓練和推理的格式。這包括數據歸一化、特征工程和數據增強等任務。
確保數據質量和一致性：確保數據高質量和一致性對于開發準確的LLM模型至關重要。這涉及數據驗證和質量控制措施，如異常值檢測和數據分析。
管理數據隱私和合規性：在處理敏感或個人數據時，數據隱私和合規性是必要的考慮因素。這包括實施數據安全措施，如加密和訪問控制，并遵守數據隱私法規，例如GDPR和《個保法》。

有效的數據管理需要數據科學家、工程師和利益相關者之間的協作，以確保數據清潔、可靠和道德采集。投資于數據管理工具和流程可以幫助簡化數據準備和驗證任務，并提高LLM模型的質量。

2.4 LLM的調試和故障排除

調試和故障排除是LLM開發過程中必不可少的部分。以下是一些解決LLM常見錯誤的策略：

識別和解決LLM常見錯誤：LLM中常見的錯誤可能包括輸入數據的問題、模型架構的問題以及代碼中的錯誤。仔細的測試和調試可以幫助識別和解決這些問題。
調試LLM訓練和推斷問題：調試LLM訓練和推斷問題可能很具有挑戰性，因為這些問題可能與數據、模型架構或優化過程有關。重要的是要仔細監控訓練過程并使用診斷工具及時識別問題。
開發強大的LLM測試策略：測試對于確保LLM的可靠性和準確性至關重要。強大的測試策略應包括單元測試和集成測試，以及對輸入和輸出數據的全面驗證。

2.5 LLM的部署

部署LLM需要可靠且可擴展的基礎設施，可以處理LLM推理的計算需求。AWS、GCP、Azure、百度云等云解決方案是部署LLM的流行選擇。

LLM的部署涉及將負載分布在多個服務器或節點上，以處理高流量并確保低延遲。負載均衡、自動擴展和分片等技術可以幫助擴展LLM部署。

管理和監控LLM部署對于確保可靠性、安全性和性能至關重要。容器化、Kube.NETes和監控工具（如Prometheus和Grafana）等技術可幫助管理和監控LLM部署。下面的架構描述了AWS上的一般部署流程。

2.6 生產環境中的LLM

在生產環境中部署LLM模型需要對軟件開發流程、版本控制和測試進行仔細管理。為了實現LLM模型的持續集成和持續交付，需要考慮以下內容：

將 LLM 模型集成到現有工作流程中，需要將其集成到現有的軟件開發工作流程中，例如基于 Git 的版本控制系統和持續集成平臺。自動化集成和交付（CI/CD）是 LLM 整體工作流程的重要組成部分。為了確保 LLM 模型能夠高效、有效地部署，將它們集成到現有工作流程并自動化部署流水線非常重要。這允許持續交付新的 LLM 模型和更新現有模型，確保它們始終保持最新狀態并執行最佳。

為了將 LLM 模型集成到現有工作流程中，重要的是要清楚地了解 LLM 模型的依賴關系和要求，以及現有基礎架構和系統。這可能涉及與 IT 團隊和 DevOps 工程師密切合作，以確保 LLM 模型可以無縫、安全地部署。

自動化部署管道是 LLM 的 CI/CD 的另一個重要方面。這涉及使用工具和技術，例如 Jenkins、Travis CI 或 GitLab CI/CD，自動化 LLM 模型的構建、測試和部署過程。這可以幫助減少錯誤，并確保 LLM 模型在不同環境中快速且一致地部署。

管理 LLM 模型的版本和回滾也是至關重要的，以確保 LLM 模型始終按預期執行。這涉及使用版本控制系統，如 Git，跟蹤對 LLM 模型的更改，并在必要時回滾到以前的版本。這還涉及使用監控和日志記錄工具來跟蹤 LLM 模型在生產中的性能并快速識別問題。

總體而言，CI/CD 是 LLM 工程實踐的關鍵部分，它確保了 LLM 模型快速高效地部署，并始終保持最新且性能最佳。通過將 LLM 模型集成到現有工作流程中，自動化部署管道以及管理版本和回滾，團隊可以確保其 LLM 模型安全可靠地部署。

3. LLM 工程實踐中的非功能性需求

LLM 工程實踐中的非功能性需求主要包括處理模型和數據的安全性、提高模型的可解釋性和解釋能力、以及性能優化的關鍵策略，包括微調LLM、壓縮、量化和知識蒸餾LLM模型、優化推理時間、使用緩存等技術。

3.1 LLM的安全性考量

基于尺寸、復雜性和敏感數據的處理能力，LLM面臨著獨特的安全挑戰。為了確保LLM模型和數據的安全，需要考慮以下問題：

保護LLM模型和數據：這包括實施訪問控制、加密和安全數據存儲，以防止未經授權的訪問LLM模型和數據。
審計LLM使用情況：重要的是要跟蹤誰在訪問LLM模型和數據以及為什么目的。這有助于檢測和防止LLM的未經授權使用或濫用。
管理對LLM模型的訪問：需要確保只有經過授權的用戶和應用程序才能訪問LLM模型。這涉及設置身份驗證和授權機制，以及實施防火墻和網絡隔離。

3.2 LLM的可解釋性和解釋能力

由于其復雜性和缺乏透明度，LLM通常被認為是“黑匣子”。然而，其可解釋性和解釋能力對于確保LLM模型的信任和問責是必不可少的。

為了實現可解釋性和解釋能力，需要考慮下圖中展示的原則:

我們需要了解LLM模型的內部工作原理，以解釋其輸出并向利益相關者解釋決策。這包括使用特征重要性分析、歸因方法和可視化等技術來了解LLM模型如何進行預測。我們還需要利用可解釋性工具，如LIME、SHAP和集成梯度，來分析LLM模型并確定改進的領域。

3.3 LLM 的優化技術

優化LLM一般包括三個方面：微調LLM以適用于特定任務，壓縮、量化和知識蒸餾LLM模型以提高其可擴展性和部署性，以及優化LLM性能的關鍵策略，包括優化推理時間、使用緩存等技術以及在準確性和速度之間權衡。

3.3.1 LLM的微調

LLM可以通過在特定任務上訓練它們來進行微調，以便利用預訓練LLM模型所學習的知識和參數來進行特定應用。為了微調LLM，需要考慮以下內容：

選擇合適的預訓練LLM模型，并使用特定任務的數據集對其進行微調。
嘗試不同的微調方法和超參數，以獲得最佳結果。
使用適當的指標和驗證技術評估微調的LLM模型的性能。

3.3.2 LLM的模型優化

由于LLM（語言模型）可能需要大量計算和資源，這可能會限制它們在生產環境中的可擴展性和部署。為了優化LLM，需要考慮以下幾點：

壓縮LLM模型：這涉及使用修剪、量化和知識蒸餾等技術來減小LLM模型的大小，而不會影響其性能。
量化LLM模型：這涉及將LLM模型從浮點算術轉換為定點算術，以減小它們的內存占用并提高它們的推理時間。
對LLM使用知識蒸餾：這涉及訓練一個較小、更簡單的模型（學生）來模仿一個較大、更復雜的模型（教師）的行為。

3.3.3 LLM的性能優化

LLM通常需要大量的計算資源，因此優化它們的性能是確保它們能夠在實際應用中有效使用的關鍵。以下是一些優化LLM性能的關鍵策略：

優化LLM推理時間：影響LLM性能的主要因素之一是處理輸入和生成輸出所需的推理時間。有許多技術可以優化推理時間，包括修剪未使用的神經元，減少精度和使用高效硬件加速器。
對LLM使用緩存和記憶化技術：緩存和記憶化可以通過存儲先前計算的結果并在可能時重復使用它們來減少LLM推理過程中所需的計算量。這對于處理具有高度重疊的輸入的LLM尤其有效。
在LLM的準確性和速度之間權衡：在某些情況下，為了實現更快的推理時間，可能需要犧牲一定程度的準確性。在優化LLM性能時，需要仔細考慮準確性和速度之間的權衡。

4. LLM與邊緣計算

隨著人工智能領域的不斷發展，實時決策和推理在網絡邊緣的需求變得越來越重要。這導致了邊緣計算的出現。邊緣計算指的是在網絡邊緣的設備上處理數據，而不是在集中式數據中心中處理。

LLM具有在邊緣計算中極具潛力的優勢，因為它們能夠實時處理自然語言輸入并快速生成準確的響應。然而，在邊緣設備上部署LLM模型還存在一些必須解決的挑戰。

為了在邊緣設備上部署LLM模型，首先必須將其優化為在計算資源有限的設備上高效運行。這包括縮小模型的大小并最小化其內存和處理要求。一旦模型被優化，它就可以部署在邊緣設備上。

在邊緣設備上運行LLM的主要挑戰之一是這些設備上可用的計算資源有限。LLM模型通常非常大，需要大量的存儲器和處理能力來運行。為了克服這個挑戰，可以使用模型壓縮、量化和修剪等技術來減小模型的大小并使其更加高效。另一個挑戰是在邊緣設備上運行LLM時需要保持數據隱私和安全。這可以通過聯邦學習等技術來解決，該技術允許在邊緣設備上訓練模型而不暴露敏感數據。

在物聯網和機器人等行業中，LLM在邊緣設備上具有許多潛在的用例和好處。例如，LLM可以用于實時處理自然語言輸入并在智能音箱、聊天機器人和語音助手等設備上生成響應。在機器人領域，LLM可以用來使機器人能夠實時理解和響應自然語言輸入，使它們更具響應性和易于交互。LLM也可以用于物聯網設備，以實現傳感器數據的實時自然語言處理，從而更容易實時監控和控制設備。

總體而言，在邊緣設備上部署LLM模型既帶來了挑戰，也帶來了機會。通過為邊緣計算優化LLM模型并解決數據隱私和安全等問題，可以釋放LLM在物聯網和機器人等行業的潛力，并在網絡邊緣實現實時自然語言處理。

5. LLM 工程實踐中的非技術問題

在LLM工程實踐中，有效的協作與溝通至關重要，可以通過版本控制、代碼審查和問題跟蹤等工具來促進。同時，確保LLM模型符合倫理和公正使用也是必要的，包括確保公正性和無偏見、減輕意外傷害的風險和遵守道德和法律標準等方面。

5.1 LLM工程實踐中的協作與溝通

有效的協作與溝通是成功的LLM工程實踐的關鍵。不同團隊和利益相關者之間的協作對于確保LLM有效開發和部署至關重要。版本控制、代碼審查和問題跟蹤等工具可以幫助促進協作。重要的是以易于理解和接受的方式向非技術人員傳達LLM的結果。這可能需要使用可視化、摘要或其他工具來傳達復雜信息。

這是一個不斷發展的領域，重要的是擁抱實驗和持續改進的文化。這可能涉及嘗試新技術、測試新想法并向利益相關者征求反饋。

5.2 LLM 工程實踐中的公正與倫理

LLM模型有可能對人們的生活產生重大影響。因此，確保它們符合倫理和公正使用至關重要。

確保LLM模型公正和無偏見：LLM模型的公正性和準確性對其有效使用至關重要。偏見可能會由于各種因素而潛入LLM模型，例如有偏見的訓練數據或不適當的特征選擇。有必要定期審計LLM模型，以識別和減輕偏見。
減輕LLM模型意外傷害的風險：LLM模型有可能造成意外傷害，例如侵犯隱私、安全漏洞以及對弱勢群體產生負面影響。有必要進行徹底的風險評估，以識別潛在的傷害，并采取適當的措施予以減輕。
遵守LLM的道德和法律標準：LLM模型必須遵守道德和法律標準。這包括遵守數據隱私規定，在LLM模型的決策過程中確保透明度，并考慮LLM模型對社會的潛在影響。組織必須采取積極的措施，確保其LLM模型符合道德和法律標準。

下面的圖片詳細描述了人工智能倫理的各種原則。

6. LLM 工程實踐面臨的其他挑戰

基于LLM的工程實踐是一個不斷發展的領域，不斷有新的趨勢和進展。跟上新研究和新開發的節奏對于保持相關和競爭力同樣至關重要。一些新興趨勢包括：

AutoML：AutoML工具可以自動化LLM開發的幾個方面，從數據預處理到超參數調整。這可以使LLM開發更快速和更可訪問。
聯邦學習：聯邦學習是一種隱私保護的LLM訓練方法，允許在設備上本地訓練數據而不離開設備。這有潛力改善隱私和數據所有權，同時也減少了訓練所需的數據量。
Few-Shot和Zero-Shot學習：這些技術旨在訓練具有有限或沒有數據的模型，在低資源環境中可以有益。
多模態學習：多模態學習涉及訓練LLM理解不同類型的數據，例如文本、圖像和音頻。這對于開發更復雜和多樣化的應用程序非常有用。

然而，新的進步帶來了新的挑戰，這些挑戰包括：

模型偏差：LLM模型中的偏差可能由各種因素引起，例如有偏的訓練數據或有偏的模型架構。這可能導致意外后果和不公平的結果。
模型可解釋性：隨著LLM模型變得越來越復雜，了解它們如何做出決策可能是一個挑戰。模型可解釋性技術對于確保LLM模型能夠被理解和信任至關重要。
安全和隱私：隨著LLM模型變得越來越有價值，確保它們的安全和隱私變得更加關鍵。這包括保護LLM模型和數據、管理對LLM模型的訪問以及審核LLM使用。

為了為未來的LLM工程實踐做好準備，需要跟上新興趨勢和技術的步伐，同時解決即將出現的挑戰。投資研究和開發、采用新技術和工具、確保LLM模型的道德和公正使用，這些都是保持領先地位的必要條件。

7.小結

LLM 已經徹底改變了人工智能領域。LLM 的工程實踐是確保這些模型有效開發、部署和管理的關鍵方面。LLM 在改善各種應用的能力方面具有巨大的潛力，但也提出了獨特的挑戰。面向數據管理、模型訓練和調整、部署、解釋、測試、安全、CI/CD、監控和日志記錄以及治理和合規等關鍵領域，我們需要確保 LLM 在生產環境中的可靠性、安全性和性能。

隨著 LLM 在各個行業的日益普及，保持與最新的 LLM 進展和最佳實踐的同步是至關重要的，以確保這些模型在遵守道德和法律標準的同時提供準確可靠的結果。