Dominando o monitoramento e a observabilidade do LLM - um guia abrangente para 2024
Descubra estratégias especializadas, ferramentas essenciais e as melhores práticas mais recentes para monitoramento e observabilidade eficazes de LLM em nosso abrangente guia de 2024.
Para a maior parte do mundo da engenharia, nossa introdução aos Large Language Models foi através das lentes de uma interface de bate-papo simples na interface do usuário do OpenAI. Espantado ao explicar rapidamente problemas complexos, gravar sonetos e fornecer a solução para aquele bug incômodo em nosso código em que estávamos presos há semanas, a praticidade e versatilidade dos LLMs para problemas técnicos e não técnicos foram imediatamente aparentes. Em um curto período de tempo, isso seria empregado em todos os lugares e precisávamos começar a tirá-lo da interface de bate-papo e colocá-lo em nosso código de aplicativo.
Avançando 18 meses, organizações de todos os setores, setores e tamanhos identificaram casos de uso, experimentaram os recursos e soluções e começaram a integrar esses fluxos de trabalho de LLM em seu ambiente de engenharia. Seja um chatbot, recomendações de produtos, inteligência de negócios ou criação de conteúdo, os LLMs passaram da prova de conceito para a produção. No entanto, a natureza em que esses aplicativos LLM são implantados geralmente se assemelha a um projeto de fim de semana, em vez de um serviço tradicional de nível de produção. Embora grandes modelos de linguagem possam fornecer facilidade em termos de versatilidade e entrega de soluções, a flexibilidade e a natureza ilimitada de suas respostas apresentam desafios únicos que exigem abordagens específicas para a manutenção do serviço ao longo do tempo.
Agora que você tem um serviço LLM em execução na produção, é hora de falar sobre manutenção e conservação. Nesta postagem do blog, discutiremos alguns dos requisitos, estratégias e benefícios do monitoramento e observabilidade do LLM. A implementação do monitoramento e observabilidade adequados do LLM não apenas manterá seu serviço em execução e íntegro, mas também permitirá que você melhore e fortaleça as respostas que seu fluxo de trabalho do LLM fornece.
O que é monitoramento e observabilidade do LLM
O monitoramento do LLM envolve a coleta, análise e interpretação sistemáticas de dados relacionados ao desempenho, comportamento e padrões de uso de Large Language Models. Isso abrange uma ampla gama de métricas e indicadores de avaliação, como precisão do modelo, perplexidade, desvio, sentimento, etc. O monitoramento também envolve a coleta de indicadores de desempenho específicos de recursos ou serviços, como taxa de transferência, latência e utilização de recursos. Como qualquer serviço de produção, o monitoramento de Large Language Models é essencial para identificar gargalos de desempenho, detectar anomalias e otimizar a alocação de recursos. Ao monitorar continuamente as principais métricas, os desenvolvedores e operadores podem garantir que os LLMs permaneçam funcionando em plena capacidade e continuem a fornecer os resultados esperados pelo usuário ou serviço que consome as respostas.
Por outro lado, a observabilidade do LLM refere-se à capacidade de entender e depurar sistemas complexos, obtendo insights sobre seu estado interno por meio de ferramentas e práticas de rastreamento. Para modelos de linguagem grande, a observabilidade envolve não apenas monitorar o modelo em si, mas também entender o ecossistema mais amplo no qual ele opera, como os pipelines de recursos ou armazenamentos de vetores que alimentam as informações valiosas do LLM. A observabilidade permite que os desenvolvedores diagnostiquem problemas, rastreiem o fluxo de dados e controlem e obtenham insights acionáveis sobre o comportamento do sistema. À medida que a complexidade dos fluxos de trabalho do LLM aumenta e mais fontes de dados ou modelos são adicionados ao pipeline, os recursos de rastreamento se tornarão cada vez mais valiosos para localizar a alteração ou erro no sistema que está causando resultados indesejados ou inesperados.
Requisitos para monitoramento e observabilidade do LLM
Do ponto de vista da avaliação, antes de podermos mergulhar nas métricas e estratégias de monitoramento que melhorarão o rendimento do nosso LLM, precisamos primeiro coletar os dados necessários para passar por esse tipo de análise. Em sua essência, as entradas e saídas do LLM são bastante simples - temos um prompt e temos uma resposta. Para fazer qualquer tipo de análise significativa, precisamos encontrar uma maneira de persistir o prompt, a resposta e quaisquer metadados ou informações adicionais que possam ser relevantes em um armazenamento de dados que possa ser facilmente pesquisado, indexado e analisado. Esses metadados adicionais podem se parecer com recursos vetoriais referenciados, rotulagem de proteção, análise de sentimento ou parâmetros de modelo adicionais gerados fora do LLM. Seja um mecanismo de registro simples, despejando os dados em um bucket do S3 ou em um data warehouse como o Snowflake, ou usando um provedor de log gerenciado como Splunk ou Logz, precisamos manter essas informações valiosas em uma fonte de dados utilizável antes de começarmos a realizar análises.
Do ponto de vista da utilização e rastreamento de recursos, os LLMs são realmente como qualquer outro modelo de aprendizado de máquina ou serviço de aplicativo que você possa monitorar. Como qualquer outro aplicativo, os LLMs consomem memória e utilizam recursos de CPU e GPU. Existem inúmeras ferramentas gerenciadas e de código aberto que ajudarão você a acompanhar as métricas de recursos necessárias para monitorar seus aplicativos, como o Prometheus para coleta de métricas, o Grafana para visualização e rastreamento ou o DataDog como uma plataforma gerenciada para coleta e APM.
Métricas e estratégias para monitoramento de LLM
Agora que temos a base para uma análise adequada, podemos discutir métricas e estratégias para melhorar a confiabilidade e a precisão de seus aplicativos LLM.
Métricas de avaliação
Devido à natureza de forma livre dos grandes modelos de linguagem, temos que empregar estratégias métricas que se concentram na avaliação da qualidade e relevância do conteúdo gerado. No entanto, existem algumas métricas tradicionais de avaliação de ML que podem ser empregadas para analisar os dados de entrada que podem ser enviados aos LLMs. Vamos discutir alguns:
Perplexidade
O Perplexity quantifica o quão bem um modelo de linguagem prevê uma amostra de texto ou uma sequência de palavras. Valores de perplexidade mais baixos indicam melhor desempenho, pois sugere que o modelo está mais confiante e preciso em suas previsões. Matematicamente, a perplexidade é calculada usando a seguinte fórmula:
Em termos mais simples, a perplexidade mede o quão surpreso um modelo de linguagem fica ao prever a próxima palavra em uma sequência. Uma perplexidade menor indica que o modelo está menos surpreso, o que significa que é mais confiante e preciso em suas previsões. Por outro lado, uma perplexidade maior sugere que o modelo é mais incerto e menos preciso. O HuggingFace fornece uma ótima ferramenta utilitária para ajudá-lo a medir a perplexidade em seus aplicativos.
Similaridade de cosseno
A similaridade de cosseno é uma métrica valiosa para avaliar a semelhança entre dois vetores em um espaço de alta dimensão, frequentemente usada em tarefas de PNL, como comparar documentos de texto e indexar e pesquisar valores em um armazenamento de vetores. No caso de avaliação do Large Language Model, a similaridade de cosseno pode ser usada para avaliar as respostas do LLM em relação aos casos de teste. Ao calcular a similaridade de cosseno entre as representações vetoriais da resposta gerada pelo LLM e o caso de teste, podemos quantificar o grau de similaridade entre elas. Uma maior similaridade de cosseno indica maior semelhança entre a resposta gerada e o caso de teste ou, simplesmente, maior precisão. Essa abordagem permite a avaliação numérica em uma comparação de assuntos, fornecendo informações sobre o desempenho do modelo e ajudando a identificar áreas para melhorias imediatas.
Análise de Sentimento
Para uma análise mais categórica ou de alto nível, a análise de sentimento serve como uma métrica valiosa para avaliar o desempenho dos LLMs, medindo o tom emocional e a polaridade contextual de sua resposta gerada. A análise de sentimento pode ser empregada para analisar o sentimento transmitido nas respostas do modelo e compará-lo com o sentimento esperado nos casos de teste. Essa avaliação fornece informações valiosas sobre a capacidade do modelo de capturar e reproduzir o contexto emocional apropriado em seus resultados, contribuindo para uma compreensão mais holística de seu desempenho e aplicabilidade em cenários do mundo real. A análise de sentimento pode ser conduzida usando métodos tradicionais de aprendizado de máquina, como VADER, Scikit-learn ou TextBlob, ou você pode empregar outro modelo de linguagem grande para derivar o sentimento. Pode parecer contra-intuitivo ou perigoso, mas usar LLMs para avaliar e validar outras respostas de LLM pode produzir resultados positivos. Em última análise, a integração da análise de sentimentos como uma métrica de avaliação permite que os pesquisadores identifiquem significados mais profundos das respostas, como possíveis vieses, inconsistências ou deficiências, abrindo caminho para o refinamento imediato e o aprimoramento das respostas.
Desvio do modelo
Agora, o desvio do modelo pode não ser a primeira métrica que vem à mente quando se pensa em LLMs, pois geralmente está associado ao aprendizado de máquina tradicional, mas pode ser benéfico para rastrear as fontes de dados subjacentes envolvidas no ajuste fino ou aumento dos fluxos de trabalho do LLM. O desvio do modelo refere-se ao fenômeno em que o desempenho de um modelo de aprendizado de máquina se deteriora ao longo do tempo devido a alterações na distribuição de dados subjacente. Nos fluxos de trabalho RAG (Retrieval Augmented Generation), as fontes de dados externas são incorporadas ao prompt que é enviado ao LLM para fornecer informações contextuais adicionais que aprimorarão a resposta. Se as fontes de dados subjacentes mudarem significativamente ao longo do tempo, a qualidade ou a relevância de seus prompts também mudarão, e é importante medir isso no que se refere às outras métricas de avaliação definidas acima.
O desvio do modelo pode ser calculado comparando continuamente as previsões do modelo com os rótulos de verdade ou os resultados esperados gerados pelas fontes de dados subjacentes. Ao incorporar métricas como exatidão, precisão, recall e pontuação F1 ao longo do tempo, desvios do desempenho esperado podem ser detectados. Técnicas como a análise de desvio de distribuição, em que a distribuição de dados de entrada é comparada entre diferentes períodos de tempo, podem ajudar a identificar mudanças nas fontes de dados subjacentes que podem afetar o desempenho do modelo. A avaliação regular do desvio do modelo permite que ajustes proativos sejam feitos, como ajustar o prompt de entrada, alterar as fontes de dados RAG ou executar um novo ajuste fino do modelo com dados atualizados que garantirão que o LLM mantenha sua eficácia e relevância em um ambiente em evolução.
Plataforma Qwak
Utilização de recursos
O monitoramento da utilização de recursos em Large Language Models apresenta desafios e considerações exclusivos em comparação com os aplicativos tradicionais. Ao contrário de muitos serviços de aplicativos convencionais com padrões previsíveis de uso de recursos, tamanhos de carga fixos e esquemas de solicitação rígidos e bem definidos, os LLMs são dinâmicos, permitindo entradas de forma livre que exibem faixa dinâmica em termos de diversidade de dados de entrada, complexidade do modelo e variabilidade da carga de trabalho de inferência. Além disso, o tempo necessário para gerar respostas pode variar drasticamente dependendo do tamanho ou complexidade do prompt de entrada, dificultando a interpretação e classificação da latência. Vamos discutir alguns indicadores que você deve considerar monitorar e como eles podem ser interpretados para melhorar seus LLMs.
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Qwak: Confiabilidade aprimorada do modelo
CPU
Monitorar o uso da CPU é crucial para entender a simultaneidade, a escalabilidade e a eficiência do seu modelo. Os LLMs dependem muito da CPU para pré-processamento, tokenização de solicitações de entrada e saída, gerenciamento de solicitações de inferência, coordenação de cálculos paralelos e tratamento de operações de pós-processamento. Embora a maior parte do trabalho pesado computacional possa residir nas GPUs, o desempenho da CPU ainda é um indicador vital da integridade do serviço. A alta utilização da CPU pode refletir que o modelo está processando um grande número de solicitações simultaneamente ou executando cálculos complexos, indicando a necessidade de considerar a adição de mais trabalhadores do servidor, alterando o balanceamento de carga ou a estratégia de gerenciamento de threads ou dimensionando horizontalmente o serviço LLM com nós adicionais para lidar com o aumento de solicitações.
GPU
Grandes modelos de linguagem dependem muito de GPUs para acelerar as tarefas de computação intensiva envolvidas no treinamento e na inferência. Na fase de treinamento, os LLMs utilizam GPUs para acelerar o processo de otimização da atualização dos parâmetros do modelo (pesos e desvios) com base nos dados de entrada e nos rótulos de destino correspondentes. Durante a inferência, as GPUs aceleram a computação de passagem direta por meio da arquitetura de rede neural. Ao aproveitar os recursos de processamento paralelo, as GPUs permitem que os LLMs lidem com várias sequências de entrada simultaneamente, resultando em velocidades de inferência mais rápidas e menor latência. E como qualquer pessoa que acompanhou as ações da Nvidia nos últimos meses pode dizer, as GPUs também são muito caras e estão em alta demanda, por isso precisamos estar particularmente atentos ao seu uso. Ao contrário da CPU ou da memória, a utilização relativamente alta da GPU (~ 70-80%) é realmente ideal porque indica que o modelo está utilizando recursos com eficiência e não ocioso. A baixa utilização da GPU pode indicar a necessidade de reduzir para um nó menor, mas isso nem sempre é possível, pois a maioria dos LLMs tem um requisito mínimo de GPU para funcionar corretamente. Portanto, você desejará observar o desempenho da GPU no que se refere a todos os fatores de utilização de recursos - CPU, taxa de transferência, latência e memória - para determinar a melhor estratégia de dimensionamento e alocação de recursos.
Memória
A memória serve a dois propósitos significativos no processamento do LLM - armazenar o modelo e gerenciar os tokens intermediários utilizados para gerar a resposta. O tamanho de um LLM, medido pelo número de parâmetros ou pesos no modelo, geralmente é muito grande e afeta diretamente a memória disponível na máquina. Semelhante às GPUs, os requisitos mínimos de memória para armazenar os pesos do modelo nos impedem de implantar em uma infraestrutura pequena e barata. Durante a inferência, os LLMs geram previsões ou respostas com base nos dados de entrada, exigindo memória para armazenar parâmetros do modelo, sequências de entrada e ativações intermediárias. As restrições de memória podem limitar o tamanho das sequências de entrada que podem ser processadas simultaneamente ou o número de solicitações de inferência simultâneas que podem ser tratadas, afetando a taxa de transferência e a latência da inferência. Em casos de alto uso de memória ou latência degradada, otimizar o uso de memória durante a inferência empregando técnicas como processamento em lote, cache e remoção de modelo pode melhorar o desempenho e a escalabilidade. Em última análise, o gerenciamento de memória em grandes modelos de linguagem é um ato de equilíbrio que requer muita atenção à consistência e à frequência das solicitações recebidas.
Taxa de transferência e latência
Por todos os motivos listados acima, monitorar a taxa de transferência e a latência do LLM é um desafio. Ao contrário dos serviços de aplicativos tradicionais, não temos um esquema JSON ou Protobuf predefinido que garanta a consistência das solicitações. Uma solicitação pode ser uma pergunta simples, a próxima pode incluir 200 páginas de material PDF recuperado de sua loja de vetores. Observar a taxa de transferência média e a latência no agregado pode fornecer algumas informações úteis, mas é muito mais valioso e perspicaz quando incluímos o contexto em torno do prompt - fontes de dados RAG incluídas, tokens, rótulos de proteção ou categorias de caso de uso pretendidas.
É por isso que o registro adequado de resposta imediata é tão vital. Os indicadores de desempenho do serviço precisam ser analisados no contexto do caso de uso pretendido. O monitoramento do LLM requer uma compreensão profunda de nossos casos de uso e do impacto individual que cada um desses casos de uso tem na CPU, GPU, memória e latência. Em seguida, podemos entender os requisitos de recursos necessários e usar esse conhecimento para selecionar nossas configurações de recursos, balanceamento de carga e dimensionamento. Se estivéssemos construindo uma API REST para um site de mídia social, não teríamos todas as alterações de estado sendo executadas em um único endpoint de API, certo? A mesma lógica se aplica aos LLMs. Precisamos escolher a infraestrutura, os recursos e os modelos que melhor se adaptam às nossas necessidades.
Rastreamento
O rastreamento de eventos por meio de um sistema LLM ou aplicativo RAG pode ser uma maneira eficaz de depurar, diagnosticar problemas e avaliar alterações ao longo do tempo. Embora os fluxos de trabalho RAG tenham um início simples, eles estão evoluindo rapidamente para incorporar fontes de dados adicionais, como armazenamentos de recursos ou bancos de dados relacionais, etapas de pré ou pós-processamento ou até mesmo modelos complementares de aprendizado de máquina para filtragem, validação ou detecção de sentimento. O rastreamento permite que os desenvolvedores monitorem o fluxo de dados e controlem cada estágio do pipeline. Quando um pipeline RAG está produzindo resultados não intencionais, com tantas camadas de complexidade, pode ser um desafio determinar se o bug é o resultado de um armazenamento vetorial ruim, um problema com a construção imediata, um erro em alguma chamada de API externa ou com o próprio LLM. O rastreamento permite que você siga o fluxo de dados de solicitação em solicitação para localizar a alteração inesperada nesse pipeline complexo e corrigir o problema mais rapidamente.
Melhores práticas e quando implementar
Não existe uma abordagem única para o monitoramento de LLM. Estratégias como análise de desvio ou rastreamento podem ser relevantes apenas para fluxos de trabalho LLM mais complexos que contêm muitos modelos ou fontes de dados RAG. O caso de uso ou a resposta do LLM podem ser simples o suficiente para que a análise contextual e o monitoramento de sentimentos possam ser um exagero. Isso realmente requer entender a natureza dos prompts que estão sendo enviados ao seu LLM, a variedade de respostas que seu LLM pode gerar e o uso pretendido dessas respostas pelo usuário ou serviço que as consome. No entanto, no mínimo, quase qualquer monitoramento de LLM seria aprimorado com a persistência adequada de prompt e resposta, bem como o monitoramento típico de utilização de recursos de serviço, pois isso ajudará a ditar os recursos dedicados ao seu serviço e a manter o desempenho do modelo que você pretende fornecer.
Como o Qwak pode ajudar
O Qwak é uma plataforma MLOPS e IA generativa de ponta a ponta que gerencia a infraestrutura necessária para o desenvolvimento avançado de aprendizado de máquina, bem como os recursos de observabilidade e monitoramento necessários para manter seus modelos. A Qwak fornece soluções para treinamento, rastreamento de experimentos, registro de modelos, implantação de inferência - em tempo real, streaming e lote - bem como monitoramento, alerta e automação. Quando você implanta modelos no Qwak, suas solicitações e previsões são sincronizadas automaticamente com nosso lago de análise, onde você pode consultar diretamente seus resultados em SQL. Métricas como desvio, similaridade de cosseno, L2 ou perplexidade podem ser facilmente calculadas diretamente na plataforma, ou você pode exportar de volta para seu data lake para análise posterior. Os painéis de observabilidade e desempenho são prontos para uso, para que você possa começar imediatamente a rastrear a taxa de transferência, a latência e a utilização de recursos do modelo. Além disso, nos próximos meses, lançaremos nossa nova plataforma LLM que incluirá modelos e controle de versão imediatos, rastreamento de LLM, estratégias avançadas de teste A/B e monitoramento específico de LLM.
