En el contexto de LLMOps (Large Language Model Operations), la exploración de datos y el procesamiento son pasos fundamentales para preparar conjuntos de datos que alimentarán modelos de lenguaje a gran escala. A diferencia de MLOps, concepto que ya desarrollamos en el artículo Mastering MLOps: claves para proyectos exitosos de Machine Learning, este concepto muy similar se aplica a los poryectos que involucran LLMs y que automatizan el procedimiento de extracción de datos, aumento de contexto(RAG), entrenamiento, etc.
Este artículo se centra en una estrategia con base de datos SQL para trabajar con grandes conjuntos de datos y en la preparación de datos utilizando librerías especializadas de Python para el entrenamiento de modelos.
Exploración de Datos con SQL
Cuando se trabaja con grandes volúmenes de datos, como los disponibles en conjuntos de datos públicos de BigQuery, es crucial optimizar las consultas SQL para manejar eficientemente la cantidad de información. Un ejemplo de esto es la consulta de tablas en el conjunto de datos de Stack Overflow(con el que trabajamos en este proyecto), donde se pueden extraer nombres de tablas y datos específicos mediante consultas bien estructuradas.
SELECT
table_name
FROM
`bigquery-public-data.stackoverflow.INFORMATION_SCHEMA.TABLES`Esta consulta permite obtener los nombres de las tablas disponibles en el conjunto de datos de Stack Overflow, facilitando la exploración inicial de los datos.
Preparación de Datos con Librerías de Python
Una vez que se han identificado los datos relevantes, el siguiente paso es prepararlos para el entrenamiento del modelo. Librerías como Pandas y google-cloud-bigquery son esenciales para este proceso. Por ejemplo, se puede utilizar Pandas para convertir los resultados de una consulta SQL en un DataFrame, lo que permite una manipulación más sencilla y visualización de los datos.
import pandas as pd
from google.cloud import bigquery
# Inicializar el cliente de BigQuery
bq_client = bigquery.Client(project=PROJECT_ID, credentials=credentials)
# Ejecutar la consulta y almacenar los resultados en un DataFrame
query_job = bq_client.query(INSPECT_QUERY)
stack_overflow_df = query_job.result().to_arrow().to_pandas()Preparación de Datos para Entrenamiento
Una vez que los datos han sido explorados y transformados en un formato adecuado, el siguiente paso es preparar estos datos para el entrenamiento del modelo. En este contexto, la librería Scikit-learn ofrece herramientas poderosas para dividir los datos en conjuntos de entrenamiento y evaluación, lo cual es crucial para validar el rendimiento del modelo.
División de Datos con train_test_split
La función train_test_split de scikit-learn es una herramienta esencial para dividir un conjunto de datos en dos subconjuntos: uno para entrenar el modelo y otro para evaluarlo. Este proceso asegura que el modelo se entrene con una parte de los datos y se evalúe con datos que no ha visto antes, proporcionando una medida más precisa de su rendimiento.
from sklearn.model_selection import train_test_split
# Dividir el DataFrame en conjuntos de entrenamiento y evaluación
train, evaluation = train_test_split(
stack_overflow_df,
test_size=0.2, # 20% de los datos se utilizarán para evaluación
random_state=42 # Asegura que la división sea reproducible
)En este ejemplo, el 80% de los datos se utiliza para entrenar el modelo, mientras que el 20% restante se reserva para la evaluación. El parámetro random_state garantiza que la división sea consistente en cada ejecución, lo que es importante para la reproducibilidad de los resultados.
Importancia de la División de Datos
Dividir los datos de esta manera es fundamental para el desarrollo de modelos de lenguaje robustos. Permite a los desarrolladores evaluar cómo se desempeñará el modelo en datos no vistos, lo que es crucial para ajustar y mejorar el modelo antes de su implementación en un entorno de producción.
Automatización y Orquestación de Pipelines con Kubeflow y Vertex AI
En el ámbito de LLMOps, la automatización y orquestación de pipelines es esencial para gestionar eficientemente el entrenamiento y despliegue de modelos de lenguaje a gran escala. Kubeflow y Vertex AI son herramientas poderosas que facilitan este proceso, permitiendo a los desarrolladores crear, gestionar y reutilizar pipelines de manera efectiva.
Kubeflow: Framework de Entrenamiento
Kubeflow es un framework de código abierto diseñado para simplificar la creación de pipelines de aprendizaje automático. Proporciona un conjunto de herramientas que permiten a los desarrolladores definir y ejecutar flujos de trabajo complejos de manera escalable y reproducible.
Creación de Pipelines
Un pipeline en Kubeflow se compone de múltiples componentes, cada uno representando un paso en el flujo de trabajo de aprendizaje automático. Estos componentes pueden incluir tareas como la preprocesamiento de datos, el entrenamiento de modelos y la evaluación de resultados.
from kfp import dsl
@dsl.component
def say_hello(name: str) -> str:
hello_text = f'Hello, {name}!'
return hello_text
@dsl.pipeline
def hello_pipeline(recipient: str) -> str:
hello_task = say_hello(name=recipient)
return hello_task.outputEn este ejemplo, se define un pipeline simple que saluda a un usuario. Cada componente del pipeline está decorado con @dsl.component, lo que permite su integración en el flujo de trabajo de Kubeflow.
Reutilización de Pipelines con Vertex AI
Vertex AI es una plataforma gestionada dentro del ecosistema de Google que permite ejecutar pipelines de Kubeflow en un entorno serverless. Esto facilita la reutilización de pipelines existentes, permitiendo a los desarrolladores centrarse en la optimización y ajuste de modelos sin preocuparse por la infraestructura subyacente.
Ejecución de Pipelines
Para ejecutar un pipeline en Vertex AI, se compila el pipeline en un archivo YAML y se envía para su ejecución. Vertex AI gestiona la infraestructura necesaria para ejecutar el pipeline, proporcionando un entorno escalable y eficiente.
from google.cloud.aiplatform import PipelineJob
job = PipelineJob(
template_path="pipeline.yaml",
display_name="deep_learning_ai_pipeline",
parameter_values={"recipient": "World!"},
location="us-central1",
pipeline_root="./",
)
job.submit()Este código muestra cómo enviar un pipeline para su ejecución en Vertex AI. La plataforma se encarga de gestionar los recursos necesarios, permitiendo a los desarrolladores centrarse en el desarrollo y ajuste de modelos.
Entrenamiento y Predicción con Vertex AI: Estrategias de Implementación
En la fase final de nuestro análisis de LLMOps, nos centramos en las estrategias de implementación para el entrenamiento y la predicción utilizando Vertex AI. Esta plataforma ofrece flexibilidad tanto para el procesamiento por lotes como para las predicciones en tiempo real, permitiendo adaptarse a diferentes necesidades operativas.
Gestión de Endpoints y Balanceo de Carga
Vertex AI permite implementar modelos a través de endpoints REST, facilitando el balanceo de carga y la gestión de múltiples instancias del modelo. Esta capacidad es crucial para mantener la disponibilidad y el rendimiento del servicio.
import vertexai
from vertexai.language_models import TextGenerationModel
# Inicialización del modelo
model = TextGenerationModel.from_pretrained("text-bison@001")
# Obtención de endpoints disponibles
list_tuned_models = model.list_tuned_model_names()
# Selección aleatoria de endpoints para balanceo de carga
import random
tuned_model_select = random.choice(list_tuned_models)Esta implementación permite distribuir la carga de trabajo entre diferentes endpoints, mejorando la escalabilidad y la resistencia del sistema.
Gestión de Prompts y Templates
Un aspecto crítico del entrenamiento y la predicción es la gestión adecuada de prompts. La estructuración correcta de las instrucciones mejora significativamente el rendimiento del modelo.
INSTRUCTION_TEMPLATE = """\
Please answer the following Stackoverflow question on Python.
Answer it like you are a developer answering Stackoverflow questions.
Question:
"""
QUESTION = "How can I store my TensorFlow checkpoint on Google Cloud Storage?"
PROMPT = f"{INSTRUCTION_TEMPLATE} {QUESTION}"Este enfoque estructurado para la creación de prompts asegura consistencia entre el entrenamiento y la producción, mejorando la calidad de las respuestas del modelo.
Monitoreo de Seguridad y Calidad
Vertex AI proporciona atributos de seguridad integrados que permiten monitorear y controlar las respuestas del modelo:
# Verificación de atributos de seguridad
safety_attributes = response._prediction_response[0][0]['safetyAttributes']
blocked = safety_attributes['blocked']
# Verificación de metadatos de citación
citation = response._prediction_response[0][0]['citationMetadata']['citations']Estos controles de seguridad son fundamentales para:
- Prevenir respuestas inapropiadas o dañinas
- Asegurar la originalidad del contenido generado
- Mantener la trazabilidad de las fuentes utilizadas
Estrategias de Implementación
1. Procesamiento por Lotes
Ideal para:
- Procesamientos de grandes volúmenes de datos
- Tareas que no requieren respuesta inmediata
- Optimización de recursos computacionales
2. API en Tiempo Real
Recomendada para:
- Interacciones en tiempo real con usuarios
- Servicios que requieren baja latencia
- Aplicaciones que necesitan respuestas inmediatas
Mejores Prácticas LLMOps
entonces, un procedimiento LLMOps involucra:
- Versionado de Modelos
- Mantener un registro claro de versiones
- Facilitar rollbacks cuando sea necesario
- Documentar cambios y mejoras
- Monitoreo de Rendimiento
- Seguimiento de latencia y throughput
- Análisis de tasas de error
- Evaluación continua de la calidad de las respuestas
- Gestión de Recursos
- Optimización de costos mediante escalado automático
- Balanceo eficiente de carga entre endpoints
- Monitoreo del uso de recursos
La implementación exitosa de modelos de lenguaje en producción requiere una estrategia bien planificada con prácticas robustas de LLMOps. en el caso de VertexAI, tenemos una plataforma que proporciona las herramientas necesarias para gestionar el ciclo de vida completo de modelos, desde el entrenamiento hasta la implementación en producción, mientras mantiene altos estándares de seguridad y rendimiento.
El futuro de LLMOps se centra en la automatización continua y la optimización de estos procesos, permitiendo a las organizaciones aprovechar al máximo el potencial de los modelos de lenguaje a gran escala de manera eficiente y segura.
El contenido de este artículo proviene en parte de lo que he aprendido en el curso de Deeplearning.ai: LLMOps
