LLMOpsとは
ポイント
表がわかりやすい
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一言でいうと、LLM開発が、楽に、安全に、迅速にできるようになった。
Backend as a serviceとしても機能する
概要
LLMOps（Large Language Model Operations）は、LLMの開発、デプロイ、保守、最適化を網羅する包括的な実践とプロセスの集合体です。LLMOpsの目的は、これらの強力なAIモデルを、効率的、スケーラブル、かつ安全に使用して、実世界のアプリケーションを構築・運用することです。これには、モデルのトレーニング、デプロイ、モニタリング、更新、セキュリティ、コンプライアンスなどの側面が含まれます。 以下の表は、Difyを使用する前と後のAIアプリケーション開発の各段階の違いを示しています。
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Difyのような LLMOps プラットフォームを使用する前は、LLM に基づくアプリケーションの開発プロセスは面倒で時間がかかるものでした。開発者は各段階のタスクを自分で処理する必要があり、非効率的で、スケーリングが難しく、セキュリティ上の問題につながる可能性がありました。LLMOps プラットフォームを使用する前の開発プロセスは以下の通りです。
データの準備：データを手動で収集・前処理する必要があり、複雑なデータのクリーニングやアノテーション作業を伴い、かなりのコーディングが必要になる場合があります。
プロンプトエンジニアリング：開発者はAPIコールやPlaygroundを通じてのみPromptを書いてデバッグすることができ、リアルタイムのフィードバックやビジュアルなデバッグができません。
埋め込みとコンテキスト管理：長いコンテキストの埋め込みと保存を手動で処理する必要があり、最適化やスケーリングが難しく、かなりのプログラミング作業とモデルの埋め込みやベクトルデータベースに関する知識が必要です。
アプリケーションの監視とメンテナンス：パフォーマンスデータを手動で収集・分析し、リアルタイムで問題を検出・対処できない可能性があり、ログ記録すら欠如している可能性があります。
モデルのファインチューニング：ファインチューニングのデータ準備とトレーニングプロセスを独自に管理する必要があり、非効率的で、より多くのコードを必要とする可能性があります。
システムと運用：管理バックエンドの開発に技術者の関与またはコストが必要で、開発・保守コストが増加し、協調作業や非技術者のサポートが不足します。
Difyのような LLMOps プラットフォームの導入により、LLM に基づくアプリケーションの開発プロセスはより効率的で、スケーラブルかつ安全なものになります。Difyを使用したLLMアプリケーション開発の利点は以下の通りです。
データの準備：プラットフォームがデータ収集・前処理ツールを提供し、データのクリーニングやアノテーション作業を簡素化し、コーディング作業を最小限に抑えるか、なくすことさえできます。
プロンプトエンジニアリング：WYSIWYGのプロンプト編集とデバッグにより、ユーザー入力データに基づいたリアルタイムの最適化と調整が可能です。
埋め込みとコンテキスト管理：長いコンテキストの埋め込み、保存、管理を自動的に処理し、大規模なコーディングを必要とせずに効率性とスケーラビリティを向上させます。
アプリケーションの監視とメンテナンス：パフォーマンスデータをリアルタイムで監視し、問題をすばやく特定して対処し、アプリケーションの安定した運用を確保し、完全なログ記録を提供します。
モデルのファインチューニング：事前にアノテーションされた実使用データに基づいたワンクリックのファインチューニング機能を提供し、モデルのパフォーマンスを向上させ、コーディング作業を削減します。
システムと運用：非技術者でも使いやすいインターフェースを提供し、複数のチームメンバー間のコラボレーションをサポートし、開発・保守コストを削減します。従来の開発方法に比べ、Difyはよりオープンで監視しやすいアプリケーション管理を提供し、チームメンバーがアプリケーションの動作をよりよく理解できるようにします。
さらに、DifyはAIプラグインの開発と統合機能を提供し、開発者が様々なアプリケーション用のLLMベースのプラグインを簡単に作成・デプロイできるようにし、開発効率とアプリケーションの価値をさらに高めます。
Difyは、より多くの人が持続可能でAIネイティブなアプリケーションを作成できるようにすることを目的とした、使いやすいLLMOpsプラットフォームです。様々なアプリケーションタイプのためのビジュアルなオーケストレーションにより、Difyはすぐに使えるアウトオブザボックスのアプリケーションを提供し、Backend-as-a-Service APIとしても機能します。プラグインとナレッジ統合のための単一のAPIで開発プロセスを統一し、プロンプトエンジニアリング、ビジュアル分析、継続的改善のための単一のインターフェースで運用を合理化します。