Es gibt viele Tools um unterschiedliche LLMs zu verwalten, wie kann man sie einsetzen?
Die Entwicklung von KI-Modellen ist ein iterativer Prozess, der häufig zu mehreren Versionen desselben Modells führt. Jede Iteration erfolgt mit unterschiedlichen Daten, Konfigurationen und Leistungsmetriken. Eine geeignete Versionskontrolle stellt nahtlose Zusammenarbeit und Reproduzierbarkeit sicher und ermöglicht es, verschiedene Modellversionen effektiv zu verfolgen und zu verwalten. Auf Basis unterschiedlicher Daten, verschiedener Prompts und neusten Modellen kann es zu anderen Ergenissen kommen.
Für die umfangreiche Verwendung von KI-Lösungen mit indivudellen LLMs ist der Einsatz eines dedizierten Versionskontrollsystems unerlässlich, um Änderungen in KI-Modellen zu verfolgen und zu verwalten. Werkzeuge wie Git, DVC, MLflow Registry und dstack sind dafür nutzbar. Diese Tools bieten eine strukturierte Methode zur Speicherung von Modellversionen, zur Nachverfolgung von Änderungen und zur Zusammenarbeit im Team. *Git* ist besonders für die Versionierung von Code beliebt, kann aber mit *DVC* erweitert werden, um Daten und Modelle zu handhaben. DVC ermöglicht die Versionierung von Dateien, die außerhalb von Git bleiben, um sicherzustellen, dass große Datensätze und trainierte Modelle effektiv verwaltet werden.
Versionierung von Daten- und Feature-Engineering-Pipelines kann zwischen Modellversionen erheblich variieren. Die genaue Erfassung des Datensatzes, der Feature-Transformationen und der Vorverarbeitungsschritte ist entscheidend. Es gibt eine Vielzahl von Daten-Tools für diesen Ansatz. Auch hier kann die Versionierung des Datensatz für das Fine-Tuning und produktiven Einsatz sehr hilfreich sein. Dies ermöglicht die genaue Reproduktion verschiedener Modellversionen unter Verwendung derselben Daten- und Featuresets.
Ohne Metadaten kann es zu Verwirrung und Fehleinschätzungen kommen. Modell-Metadaten umfassen Parameter, Versionen der Trainingsdaten, Leistungsmetriken und Konfigurationen. Auch hier gilt es ein Tool zu verwenden, die diese Metadaten nachvollziehen und speichern kann.
Modellregister bieten eine strukturierte Verwaltung unterschiedlicher Modellversionen. Sie ermöglichen es, Modelle zu taggen, zu organisieren und von der Entwicklung in die Produktion zu überführen. Tools sollten auch Modellphasenübergänge wie „Staging“ und „Production“, um während des gesamten Lebenszyklus eines Modells eine klare Versionierung zu gewährleisten unterstützen. Modellregister fördern die Zusammenarbeit, indem sie es den Teammitgliedern ermöglichen, mit verschiedenen Modellversionen zu experimentieren, während sie gleichzeitig Konsistenz in der Bereitstellung wahren.
Verwaltung der Infrastruktur kann auch Teil der Versionierung und des Managements sein. Werkzeuge wie dstack verwalten nicht nur die LLMs sondern auch das Deployment auf unterschiedlichen Produktionsumgebungen.
Das Beispiel der Versionierung von LLMs beschreibt gut den Composable Ansatz: Die Hervorhebung eines Baukastenprinzips, das für Flexibilität essenziell ist, um sich an sich ändernde Anforderungen und technologische Fortschritte anzupassen. Durch die Anwendung dieser Prinzipien wird es möglich, Modelle modular zu entwickeln und zu verwalten, was die organisatorische Agilität erhöht – ein Paradebeispiel für die Flexibilität und Agilität, die von den zukünftigen Fortschritten in LLMs und Generative AI (GenAI) weiter gestärkt werden könnten. Die unaufhörliche Bewegung und Entwicklung in diesen Bereichen zeigt, dass Unternehmen flexibel bleiben müssen, um von den enormen Potenzialen dieser Technologien zu profitieren.