LLMOps 生命周期阶段

尽管与传统 MLOps 有相似之处，但大型语言模型（LLMs）的管理生命周期涉及不同的阶段，这些阶段因模型的规模和特殊要求而凸显。理解这个生命周期是构建高效可靠的 LLMOps 流程线的根本。它并非严格线性；反馈循环和迭代很常见，体现了管理复杂 ML 系统的持续性特点。

让我们分析一下涉及的典型阶段：

1. 大规模数据管理与准备

这一初始阶段侧重于获取、处理和管理训练或微调 LLM 所需的庞大数据集。与标准 ML 项目不同，数据量可以轻易达到 PB 级。

• 数据获取与整理： 收集大量文本、代码或多模态数据。需投入大量精力进行清洗、去重和过滤，以确保数据质量并减少固有偏见。
• 预处理与分词： 将原始数据转换为适合模型的格式。这涉及针对大词汇量和长序列优化的专门分词策略。可扩展的数据流程线（例如，使用 Spark、Ray Data）非常重要。
• 数据版本管理： 实施能够对多 TB 数据集进行版本管理的系统（如 DVC、Git LFS 扩展或专门数据平台），对于保证可复现性和可追溯性是必需的。

2. 模型开发：训练与微调

此阶段涵盖了从头开始训练基础模型（在大型研究实验室或公司之外较不常见），或更常见的是，针对特定任务或领域微调现有的预训练 LLM 的计算密集型过程。

• 基础模型选择： 根据模型大小、能力、许可和成本选择合适的 LLM 基础模型。
• 分布式训练： 训练具有数十亿 ($P \gg 10^9$) 甚至数万亿参数的模型，需要通过大规模加速器集群（GPU/TPU）进行分布式计算。采用数据并行、张量并行和流水线并行等技术，通常由诸如 DeepSpeed 或 Megatron-LM 的框架管理（第3章介绍）。
• 微调策略： 调整预训练模型，使用的方法从全量微调（资源密集型）到参数高效微调（PEFT）方法，如 LoRA 或 Adapters（第3章讨论）。PEFT 大幅减少了模型适应的计算需求。
• 实验追踪： 记录参数、指标、代码版本和模型产物变得更为重要，因为 LLM 训练运行的成本和时长都很高。工具需要应对分布式任务的规模和复杂性。
• 检查点设置： 在长时间训练运行中保存模型状态的机制非常重要，用于故障容忍和恢复训练。

3. 模型评估与验证

评估 LLM 需要评估语言质量、事实准确性、安全性以及特定任务表现。

• 量化指标： 使用 SuperGLUE、HELM 等基准测试，或任务特定指标（例如，ROUGE 用于摘要，CodeBLEU 用于代码生成）。困惑度是一个常见的内在度量。
• 定性分析与人工评估： 评估连贯性、相关性、毒性、偏见和幻觉等属性通常需要人工审查或复杂的自动化检查。
• 红队测试： 主动测试模型的漏洞、有害输出和失效模式。
• 资源消耗基准测试： 在预期部署条件下评估模型的推理延迟、吞吐量和内存占用。

4. 部署与服务优化

将大型 LLM 部署到生产环境带来重大的工程挑战，主要体现在模型大小、计算成本和延迟要求方面。

• 模型打包： 将模型权重（通常数百 GB）和依赖项打包成可部署的格式，通常使用容器（例如 Docker）。
• 推理优化： 应用量化（例如，将数值精度降低到 INT8 或 FP4）、剪枝或知识蒸馏等技术，以缩小模型大小并加速推理速度。常使用专门的推理服务器（例如，NVIDIA Triton 配备 TensorRT-LLM，vLLM）（第4章详细介绍）。
• 服务基础设施： 将模型部署到可扩展的基础设施上，通常涉及 GPU 加速实例。考虑因素包括请求批处理、管理多个模型副本和自动扩缩容。
• 部署策略： 使用金丝雀发布或 A/B 测试等模式（有时比较不同的提示或微调模型版本），以安全地推出更新。

5. 监控、可观测性与维护

部署后，需要持续监控以确保性能、可靠性、成本效益和负责任的使用。LLM 监控与传统模型相比，具有独特之处。

• 性能监控： 追踪推理延迟、吞吐量（每秒令牌数）和系统资源利用率（GPU 负载、内存）。
• 成本监控： 密切关注与服务中的 GPU 实例小时数相关的高昂成本。
• 输出质量监控： 检测模型预测漂移，识别幻觉、毒性或偏见的增加，并监控用户反馈或下游任务表现。这通常涉及对输出进行抽样，并应用评估指标或人工审查流程（第5章介绍）。
• 基础设施健康： 对服务基础设施、网络和依赖项（例如用于 RAG 系统的向量数据库）的常规监控。

6. 反馈循环与迭代

LLMOps 本身就是迭代的。从监控中获得的洞察会反馈到早期阶段，以推动改进。

• 持续评估： 定期根据新数据或基准测试重新评估生产模型。
• 再训练/持续微调： 根据检测到的性能下降、数据漂移，或新整理数据或用户反馈的可用性，触发再训练或微调过程。自动化在这里很重要。
• 提示工程更新： 迭代地改进和更新与 LLM 一起使用的提示，通常通过版本控制和 A/B 测试进行管理（第6章讨论）。
• RAG 系统更新： 对于检索增强生成系统，这涉及使用新信息更新向量数据库并管理其生命周期（第6章）。

这个生命周期可以被看作一个持续的循环，而非线性进展：

LLMOps 生命周期调整了传统 MLOps 阶段，侧重于大规模数据处理、分布式计算、专门的评估与监控、部署优化以及由 LLM 独有特性所驱动的持续反馈循环。

这些阶段中的每一个都涉及特定的工具、技术和操作考量，它们与标准 MLOps 实践有很大不同，构成了本课程通篇探讨的主要内容。