在自然语言处理（NLP）领域，大规模语言模型（LLM）如聊天机器人、文本摘要、情感分析等技术不断取得进展。然而，在实际应用中部署和管理这些模型面临着诸多挑战，这就是LLMOps发挥作用的地方。LLMOps指的是一系列用于开发、部署和管理生产环境中LLM的实践、工具和流程。
MLflow是一个开源平台，提供了一系列工具，用于跟踪实验、打包代码和部署模型。MLflow的集中式模型注册表简化了模型版本的管理，并允许团队成员轻松共享和协作访问，因此成为数据科学家和机器学习工程师优化工作流程和提高生产力的热门选择。
理解在生产环境中部署和管理LLM的挑战。学习如何使用MLflow解决部署大型语言模型的挑战，实现LLMOps。探索对流行大型语言模型库的支持，如Hugging Face transformers、OpenAI和Lang Chain。通过实际例子学习如何使用MLflow进行LLMOps。
以下因素使得在生产设置中管理和部署LLM变得困难：
MLflow是一个开源平台，用于管理机器学习生命周期。它提供了一套工具和API，用于管理实验、打包代码和部署模型。MLflow可以通过以下步骤在生产环境中部署和管理LLM：
Hugging Face Transformers是一个流行的开源库，用于构建自然语言处理模型。这些模型由于MLflow内置的支持，易于在生产环境中部署和管理。要使用MLflow中的Hugging Face transformers，请按照以下步骤操作：
!pip install transformers
!pip install mlflow
import transformers
import mlflow
chat_pipeline = transformers.pipeline(model="microsoft/DialoGPT-medium")
with mlflow.start_run():
model_info = mlflow.transformers.log_model(
transformers_model=chat_pipeline,
artifact_path="chatbot",
input_example="Hi there!"
)
Open AI是另一个流行的平台，用于构建LLM。MLflow为Open AI模型提供支持，使得在生产环境中部署和管理Open AI模型变得容易。以下是使用MLflow中的Open AI模型的步骤：
!pip install openai
!pip install mlflow
from typing import List
import openai
import mlflow
def chat_completion(inputs: List[str]) -> List[str]:
outputs = []
for input in inputs:
completion = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[{"role": "user", "content": ""}]
)
outputs.append(completion.choices[0].message.content)
return outputs
mlflow.pyfunc.log_model(
artifact_path="model",
python_model=chat_completion,
pip_requirements=["openai"],
)
!pip install langchain
!pip install mlflow
from langchain import PromptTemplate, HuggingFaceHub, LLMChain
template = """Translate everything you see after this into French:
{input}"""
prompt = PromptTemplate(template=template, input_variables=["input"])
llm_chain = LLMChain(
prompt=prompt,
llm=HuggingFaceHub(
repo_id="google/flan-t5-small",
model_kwargs={"temperature":0, "max_length":64}
),
)
mlflow.langchain.log_model(
lc_model=llm_chain,
artifact_path="model",
registered_model_name="english-to-french-chain-gpt-3.5-turbo-1"
)