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機械学習エンジニアのためのLLMOps入門ガイド

イントロダクション OpenAIのChatGPTのリリースは、大規模言語モデル（LLM）への関心を高め、人工知能について誰もが話題にしています。しかし、それは単なる友好的な会話だけではありません。機械学習（ML）コミュニティは、LLMオプスという新しい用語を導入しました。私たちは皆、MLOpsについて聞いたことがありますが、LLMOpsとは何でしょうか。それは、これらの強力な言語モデルをライフサイクル全体で扱い管理する方法に関するものです。 LLMは、AI駆動の製品の作成と維持方法を変えつつあり、この変化が新しいツールやベストプラクティスの必要性を引き起こしています。この記事では、LLMOpsとその背景について詳しく解説します。また、LLMを使用してAI製品を構築する方法が従来のMLモデルと異なる点も調査します。さらに、これらの相違によりMLOps（機械学習オペレーション）がLLMOpsと異なる点も見ていきます。最後に、LLMOpsの世界で今後期待されるエキサイティングな展開について討論します。学習目標： LLMOpsとその開発についての理解を深める。例を通じてLLMOpsを使用してモデルを構築する方法を学ぶ。 LLMOpsとMLOpsの違いを知る。 LLMOpsの将来の展望を一部垣間見る。この記事はデータサイエンスブロガソンの一環として公開されました。 LLMOpsとは何ですか？ LLMOpsは、Large Language Model Operationsの略であり、MLOpsと似ていますが、特に大規模言語モデル（LLM）向けに設計されたものです。開発から展開、継続的なメンテナンスまで、LLMを活用したアプリケーションに関連するすべての要素を処理するために、新しいツールとベストプラクティスを使用する必要があります。これをよりよく理解するために、LLMとMLOpsの意味を解説します： LLMは、人間の言語を生成できる大規模言語モデルです。それらは数十億のパラメータを持ち、数十億のテキストデータで訓練されます。 MLOps（機械学習オペレーション）は、機械学習によって動力を得るアプリケーションのライフサイクルを管理するために使用されるツールやプラクティスのセットです。これで基本的な説明ができたので、このトピックをもっと詳しく掘り下げましょう。 LLMOpsについての話題とは何ですか？まず、BERTやGPT-2などのLLMは2018年から存在しています。しかし、ChatGPTが2022年12月にリリースされたことで、LLMOpsのアイデアにおいて著しい盛り上がりを目の当たりにするのは、ほぼ5年後のことです。それ以来、私たちはLLMのパワーを活用したさまざまなタイプのアプリケーションを見てきました。これには、ChatGPTなどのお馴染みのチャットボットから（ChatGPTなど）、編集や要約のための個人用のライティングアシスタント（Notion AIなど）やコピーライティングのためのスキルを持ったもの（Jasperやcopy.aiなど）まで含まれます。また、コードの書き込みやデバッグのためのプログラミングアシスタント（GitHub Copilotなど）、コードのテスト（Codium AIなど）、セキュリティのトラブルの特定（Socket…

(LLMを活用したこきゃくセグメンテーションのマスタリング)

LLMを使用して高度な顧客セグメンテーション技術を解除しましょう高度な技術を用いてクラスタリングモデルを向上させ、エキスパートになりましょう

「ニューラルネットワークのプログラミング方法」

この記事では、ゼロからニューラルネットワークを構築し、手書きの数字を分類するために使用しますなぜ車輪を再発明する必要があるのか、ニューラルネットワークを再発明する必要があるのかとおっしゃるかもしれませんが、お気に入りのマシンを使うだけではだめでしょう...

「Python初心者のための独自のPythonパッケージの作成と公開」

Pythonパッケージは、プロジェクト間で簡単に共有し、実装することができる再利用可能なコードの集まりです私たちは一度コードを書き、多くの場所で何度も使用することができますパッケージを使用することで、私たちは共有することができます…

「チャットモデル対決：GPT-4 vs. GPT-3.5 vs. LLaMA-2によるシミュレートされた討論会-パート1」

最近、MetaがGPT-4と競合するチャットモデルを開発する計画を発表し、AnthropicがClaude2を発売したことにより、どのモデルが最も優れているかについての議論がますます激化しています...

「GPU インスタンスに裏打ちされた SageMaker マルチモデルエンドポイントを利用して、数百の NLP モデルをホストします」

「以前、私たちはSageMaker Multi-Model Endpoints（MME）を調査し、複数のモデルを単一のエンドポイントの背後にホストするための費用効果の高いオプションとして検討しましたMME上で小さなモデルをホストすることは可能ですが、...」

LLMの出力解析：関数呼び出し対言語チェーン

「LLMを使用したツールの作成には、ベクトルデータベース、チェーン、エージェント、ドキュメント分割ツールなど、複数のコンポーネントが必要ですしかし、最も重要なコンポーネントの1つはLLMです…」

「3Dガウシアンスプラッティング入門」

3Dガウススプラッティングは、小さな画像サンプルから学習したフォトリアルなシーンをリアルタイムでレンダリングするための技術であり、3Dガウススプラッティングによるリアルタイム放射輝度フィールドレンダリングに記載されています。この記事では、その動作原理とグラフィックスの未来について解説します。ガウススプラッティングのシーンの例については、こちらのリモートガウスビューアーをご覧ください。 3Dガウススプラッティングとは何ですか？ 3Dガウススプラッティングは、本質的にはラスタライゼーション技術です。つまり：シーンを説明するデータを持つ。データを画面に描画する。これは、コンピュータグラフィックスの三角形ラスタライゼーションに類似しており、画面上に多くの三角形を描画するために使用されます。ただし、三角形ではなくガウス分布を使用します。以下は、境界を明確にするために描画された単一のガウス分布のラスタライズ例です。ガウス分布は、次のパラメータで説明されます：位置：どこにあるか（XYZ）共分散：どのように伸縮されるか（3×3行列）色：何色か（RGB）アルファ：どれくらい透明か（α）実際には、複数のガウス分布が一度に描画されます。これが三つのガウス分布です。では、700万個のガウス分布はどうでしょうか？以下は、それぞれのガウス分布を完全に不透明にラスタライズしたものです。これが3Dガウススプラッティングの概要です。次に、論文で説明されている手順を詳しく見ていきましょう。動作原理 1. Structure from Motion 最初のステップは、Structure from…

「紙からピクセルへ：手書きテキストのデジタル化のための最良の技術の評価」

「組織は、歴史的な手書き文書をデジタル化するという煩雑で高額な作業に長い間取り組んできました以前は、AWS Textractなどの光学文字認識（OCR）技術を使用していましたが…」

モジュラーの共同創設者兼社長であるティム・デイビス- インタビューシリーズ

ティム・デイビスは、Modularの共同創設者兼社長ですModularは統合された、組み合わせ可能なツールのスイートであり、AIインフラストラクチャを簡素化し、チームがより迅速に開発、展開、イノベーションできるようにしますModularは、Pythonの優れた点とシステムを組み合わせることで、研究と製品化のギャップを埋める新しいプログラミング言語「Mojo」を開発することで最も知られています

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