生成式人工智能潜力的释放：软件工程师的MLOps和LLM部署策略( 三 ) _MLOps

（1）关键特性

无缝扩展：RayServe可以从一台机器扩展到一个大型集群，而无需修改代码。
框架不可知：它支持任何机器学习框架的模型，没有约束。
批处理和调度：高级功能，如自适应批处理和调度是内置的，优化服务管道。

（2）优点

灵活性：RayServe可以同时服务于多个模型，甚至同一模型的多个版本。
性能：高性能设计，确保低延迟和高吞吐量。

与Ray生态系统集成：作为Ray生态系统的一部分，它受益于Ray的功能，例如分布式训练和细粒度并行性。
（3）缺点

学习曲线：虽然功能强大，但由于其广泛的功能，新手最初可能会觉得具有挑战性。
资源管理：在集群环境中，谨慎的资源分配对于防止瓶颈至关重要。

Web服务器代码(Server .py)：

Python# Install the required library # pip install ray[serve] import ray from ray import serve from openllm import TextGeneratorray.init() client = serve.start()def serve_model(request):generator = TextGenerator("ray/llm-15b")prompt = request.json.get("prompt", "")return generator.generate_text(prompt)client.create_backend("llm_backend", serve_model) client.create_endpoint("llm_endpoint", backend="llm_backend", route="/generate") if __name__ == "__main__":ray.util.connect("localhost:50051")

API调用的查询：随着RayServe服务器的运行，API查询可以被分派到/generate端点。下面是使用curl命令的示例：

Shellcurl -X POST -H "Content-Type: application/json" -d '{"prompt":"The intricacies of RayServe"}' http://localhost:8000/generate

软件工程师的注意事项随着技术的发展，软件工程师发现自己处于创新和实用性的十字路口。部署大型语言模型(LLM)也不例外。由于这些模型具有强大的功能，它们带来了挑战和顾虑，工程师必须解决这些挑战和顾虑，以充分利用它们的潜力。
部署LLM的技巧和最佳实践：

资源分配：考虑到LLM的计算量，确保足够的资源分配是必不可少的。这包括内存和处理能力，以确保模型运行最佳。
模型版本控制：随着LLM的发展，维护一个透明的版本控制系统可以帮助跟踪变化，调试问题，并确保可再现性。
监控和记录：密切关注模型的性能指标和记录异常情况，可以先发制人，确保顺利操作。
安全协议：考虑到LLM可能处理的数据的敏感性，实施强大的安全措施是不可协商的。这包括数据加密、安全API端点和定期漏洞评估。

CI/CD在MLOps中的作用持续集成和持续部署(CI/CD)是MLOps实现的支柱。它们的意义是多方面的：

简化更新：随着LLM的不断发展，CI/CD管道确保更新，改进或错误修复无缝集成和部署，而不会中断现有服务。
自动化测试：在任何部署之前，自动化测试可以验证模型的性能，确保任何新的更改不会对其功能产生不利影响。
一致性：CI/CD确保了从开发到生产的一致环境，减轻了“它在我的机器上工作”综合症。
快速反馈循环：任何问题，无论是模型还是基础设施，都可以快速识别和纠正，从而使系统更具弹性。

总之，对于踏上LLM部署之路的软件工程师来说，将最佳实践与CI/CD的健壮性相结合，可以为在不断发展的MLOps环境中取得成功铺平道路。
原文标题：Generative AI Unleashed: MLOps and LLM Deployment Strategies for Software Engineers

【生成式人工智能潜力的释放：软件工程师的MLOps和LLM部署策略】