کتاب LLMOps: Managing Large Language Models in Production (LLMOps: مدیریت مدل‌های زبان بزرگ در محیط عملیاتی) راهنمایی عملی برای استقرار، مدیریت، و نظارت بر مدل‌های زبان بزرگ (LLM) در محیط‌های عملیاتی واقعی است. این کتاب به چالش‌های منحصر به فردی که هنگام استفاده از LLMها در سیستم‌های هوش مصنوعی مولد (GenAI) پیش می‌آید، می‌پردازد؛ چالش‌هایی مانند خطاهای مدل (hallucination)، مسائل امنیتی، پایش عملکرد، و مدیریت سیستم‌های مبتنی بر عامل‌ها (agents).
هدف اصلی کتاب LLMOps این است که به مهندسان و متخصصان کمک کند تا سیستم‌های LLM را به طور پایدار و کارآمد در دنیای واقعی، جایی که کاربران واقعی و سرمایه‌گذاری‌های مالی در میان هستند، مدیریت کنند.
در ادامه مقدمه‌ای از کتاب LLMOps را از زبان نویسنده شرح خواهیم داد.
مقدمه‌ای بر کتاب LLMOps:
بارها از من پرسیده شده است: “تفاوت بین مهندس LLM/هوش مصنوعی و مهندس LLMOps چیست؟” این یکی از آن سوالاتی است که مدام مطرح می‌شود، چه در جلسات، چه در کنفرانس‌ها و چه هنگام گپ‌وگفت با کسی در این حوزه.
قبلاً با توضیح تفاوت‌های فنی بین این نقش‌ها شروع می‌کردم. اما با گذشت زمان متوجه شدم مشکل اصلی اینجاست: مردم به طور کامل درک نمی‌کنند که برای فعال نگه داشتن مدل‌های زبان بزرگ (LLM) در محیط عملیاتی برای مدت طولانی چه چیزهایی لازم است.
همانطور که این مطلب را در اوایل سال ۲۰۲۵ می‌نویسم، بهترین مدل‌ها، تکنیک‌ها و بهترین شیوه‌ها هر چند روز یک بار در حال تغییر هستند. بنابراین، افراد بسیار کمی پیچیدگی آن‌ها را درک می‌کنند. اکثر مردم هنوز عملیاتی کردن یا “Ops” را فقط استقرار (deployment) می‌دانند، اما در زمینه LLM، Ops واقعاً به معنای بهینه‌سازی افراد، فرآیندها و فناوری برای ایمن، قوی و قابل اعتماد ساختن این مدل‌ها در محیط عملیاتی است.
شرکت‌ها و بخش‌های منابع انسانی آن‌ها در تلاشند تا بفهمند این همه برای تیم‌ها و پروژه‌هایشان چه معنایی دارد و من در این کتاب نهایت تلاشم را کرده‌ام تا به این سوال پاسخ دهم. این کتاب آموزشی برای تعریف نقش‌ها یا نحوه ساخت و استقرار یک LLM نیست؛ اگرچه به هر دو موضوع می‌پردازد، اما این دیگر کافی نیست.
هنگامی که برنامه‌های مبتنی بر LLM در محیط عملیاتی قرار می‌گیرند، کسی باید آن‌ها را بهینه نگه دارد، در غیر این صورت خطر تبدیل شدن به راه‌حل‌های بیش از حد مهندسی شده برای مشکلات ساده، یا بدتر از آن، خانه‌های پوشالی بد نگهداری شده‌ای که تحت تقاضای بالا یا حمله تزریق پرامپت فرو می‌ریزند، وجود دارد.
در توسعه نرم‌افزار سنتی (یا Software 2.0)، از توسعه‌دهنده ارشد خود نمی‌خواهید که کل محصول شما را بسازد و نگهداری کند. مهندسان توسعه نرم‌افزار می‌سازند و مهندسان قابلیت اطمینان نگهداری می‌کنند. ساخت و نگهداری LLMها نیز نیازمند تفکیک وظایف مشابهی است. در Software 3.0، مهندسان LLM/هوش مصنوعی می‌سازند و مهندسان LLMOps نگهداری می‌کنند!
اگرچه عملیات یادگیری ماشین (MLOps) اساس LLMOps را تشکیل می‌دهد، اما مهارت‌های MLOps که مهندسان از کار بر روی داده‌های ساختاریافته و مدل‌های تبعیض‌آمیز به دست می‌آورند، به طور کامل به مدل‌های مولد منتقل نمی‌شوند.
به طور خلاصه، من کتاب LLMOps را می‌نویسم تا به شما کمک کنم جنبه‌های منحصر به فرد چرخه عمر کامل برنامه‌های مبتنی بر LLM را درک کنید، از مهندسی داده گرفته تا استقرار مدل و طراحی API تا نظارت، امنیت و بهینه‌سازی منابع. می‌خواهم به شما پایه محکمی برای تصمیم‌گیری در هنگام ساخت، نگهداری و بهینه‌سازی داده‌ها، مدل‌ها و برنامه‌های LLM خود بدهم.
سرفصل‌های کتاب LLMOps:
- Preface
- 1. Introduction to Large Language Models
- 2. Introduction to LLMOps
- 3. LLM-Based Applications
- 4. Data Engineering for LLMs
- 5. Model Domain Adaptation for LLM-Based Applications
- 6. API-First LLM Deployment
- 7. Evaluation for LLMs
- 8. Governance: Monitoring, Privacy, and Security
- 9. Scaling: Hardware, Infrastructure, and Resource Management
- 10. The Future of LLMs and LLMOps
- Index
- About the Author
جهت دانلود کتاب LLMOps می‌توانید پس از پرداخت، دریافت کنید.
دیدگاهها
هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.