MLOps→LLMOps→AgentOps：引领AI系统的未来发展
随着人工智能技术的快速发展，组织需要可扩展的框架来应对部署机器学习模型、大型语言模型（LLM）以及自主代理所带来的复杂性。最初支持传统机器学习模型的 MLOps（机器学习操作）已经演变为处理语言模型的 LLMOps 和处理自主代理的 AgentOps。每个阶段都涵盖了独特的技术需求、业务机会和实施挑战。
本文提供了有关 MLOps、LLMOps 和 AgentOps 的全面指南，详细介绍它们的技术组件、业务应用、优势、对业务的影响对比，以及关键工具和库的概览。如果你想了解更多关于人工智能的相关内容，可以阅读以下这些文章：
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MLOps：实现机器学习模型的操作化
Mlop概述
MLOps 是一组结合了 DevOps 原则与机器学习生命周期的实践。MLOps 简化了 ML 模型从开发到生产的转化过程，支持高效的部署、版本控制、监控和再训练。通过实现 ML 的操作化，MLOps 可确保模型的健壮性、可扩展性和易管理性，即便在数据和业务需求不断变化的情况下，也能保持卓越表现。
MLOps 的技术分解
1. 数据工程与管理
- 数据管道：使用诸如 Apache Airflow 和 Apache Spark 的工具构建自动化数据管道，处理数据的提取、转换和加载（ETL），以确保模型输入数据的高质量。
- 数据版本控制和追踪：通过工具如 DVC（数据版本控制）追踪数据集的变化，使团队更容易重现和调试模型。
- 数据质量监控：使用 TFX（TensorFlow Extended）等验证工具确保数据质量，帮助检测如缺失值或异常等可能降低模型性能的问题。
2. 模型实验和版本控制
- 实验追踪：MLflow 和 Weights & Biases 可记录模型的超参数、指标和配置，支持数据科学家系统地比较实验。
- 模型版本控制：通过工具如 MLflow Model Registry 存储模型，记录其元数据、训练数据和性能指标，方便版本管理和部署。
3. 部署和 CI/CD
- CI/CD 管道：Jenkins 和 GitLab CI/CD 可自动化模型测试和验证，确保模型在部署前经过充分评估，从而简化持续集成与部署。
- 可扩展部署：通过 Docker 的容器化和 Kubernetes 的编排，实现灵活、可扩展的模型部署，动态适配实时需求。
4. 监控与维护
- 模型监控：使用 Prometheus 和 Grafana 等工具，跟踪模型的准确率、延迟和吞吐量等指标，帮助检测模型性能随时间的下降。
- 数据与概念漂移检测：监控工具如 NannyML 和 Obvious AI 可识别数据漂移或概念漂移，从而判断模型是否需要重新训练或更新。
MLOps 的业务应用与优势
制造业中的预测性维护
应用：制造商部署 ML 模型进行预测性维护，预测设备故障，从而减少计划外停机时间及相关成本。
优势：
- 最大限度减少生产中断。
- 降低维护成本并延长设备使用寿命。
金融领域的欺诈检测
应用：金融机构利用欺诈检测模型实时监控交易，快速识别潜在的欺诈行为。
优势：
- 减少经济损失。
- 提高客户信任，通过快速防范欺诈行为提升满意度。
零售行业的个性化营销
应用：零售商通过推荐引擎，根据客户的购买历史、行为和偏好定制购物体验。
优势：
- 提升客户参与度与忠诚度。
- 提高营销投资回报率，通过精准投放触达目标客户群体。
LMOps：实现大型语言模型的操作化
LLMOps 概述
LLMOps 建立在 MLOps 的实践基础上，但解决了部署大型语言模型（如 GPT、BERT 和 LLaMA）时面临的独特挑战。这些模型需要巨大的计算资源、高效的提示工程和持续的性能监控，以保证性能、伦理合规性和低延迟。
LLMOps 的技术分解
1. 数据与提示工程
- 数据预处理和过滤：LLMs 需要海量数据集，通常使用 NLP 管道进行预处理。工具如 Hugging Face Transformers 能有效帮助数据准备，去除噪声或有害内容。
- 提示优化：通过有效提示提升 LLM 准确率。工具如 PromptLayer 支持反复测试和优化提示，以提高输出质量。
2. 资源优化
- 模型蒸馏与量化：通过蒸馏和量化等技术，减少模型大小并提高运行效率，从而降低资源需求，同时保持性能。
- 无服务器与分布式部署：通过无服务器架构（如 AWS Lambda）或分布式框架（如 Ray），实现按需部署与弹性扩展。
3. 微调和领域适应
- 迁移学习：通过迁移学习，将通用模型调整为适配特定领域需求（如客户支持或医疗保健）。
- 低秩自适应（LoRA）：使用 LoRA 等参数高效微调技术，只调整部分模型参数，从而降低微调成本。
4. 道德合规与监控
- 偏差检测与缓解：使用相关工具检测并减轻模型输出中的偏差，确保其公平与合规。
- 内容过滤：采用 OpenAI 审核 API 或自定义审查机制，过滤不当内容，降低生成有害或偏颇语言的风险。
LLMOps的商业应用和好处
- 电子商务中的客户支持
应用：
电子商务平台利用大型语言模型（LLM）驱动的聊天机器人回答客户问题，从而提升响应速度和服务质量。
好处：
- 降低客户支持成本。
- 提供全天候服务，改善用户体验。
2.媒体行业的内容生成
应用：
媒体公司利用LLM生成SEO优化内容、社交媒体帖子以及新闻摘要。
好处：
- 加快内容生产速度。
- 减少编写人员的工作量。
3.法律服务中的文件摘要
应用：
LLM能够快速总结冗长的合同和法规文件，帮助法律团队节省时间。
好处：
- 提高工作效率和准确性。
- 降低文档审查的运营成本。
AgentOps：自治代理的操作化
AgentOps概述
AgentOps支持自主代理的部署，这些代理能够以最少的人为干预执行复杂任务。通过与API集成，自主代理可以根据实时数据做出决策，并适应不断变化的环境。这使得AgentOps非常适用于需要高自治能力的高风险应用场景。
1.AgentOps的技术分解
决策与规划
强化学习（RL）：
使用诸如Q-Learning和Proximal Policy Optimization（PPO）等强化学习算法，自主代理可以通过奖励机制不断优化决策，并在环境变化时动态调整。
目标导向的规划：
自主代理通过分层规划将复杂任务分解为多个子任务，从而逐步解决问题。
2. 多智能体协调
- 任务编排：
使用工具如Ray Tune和Dask管理多个自主代理的协调任务，以确保系统整体高效运作。 - 代理间通信：
多代理框架支持自主代理共享状态信息并协同合作，以实现共同目标。
3. 实时适应与感知
- 持续学习：
自主代理通过在线学习框架（如流数据工具Kafka）从实时输入中学习，无需重新训练整个模型。 - 传感器集成：
借助ROS（机器人操作系统）等框架，自主代理可以通过激光雷达、摄像头等传感器实现实时环境感知和动态响应。
4. 安全和道德约束
- 安全协议：
通过基于规则的限制和人在环（HITL）监控机制，防止自主代理采取潜在的有害或不道德行动。 - 可解释性与审计：
使用LIME（局部可解释模型不可知性解释）和SHAP（Shapley值解释）等工具提高自主代理的透明性，让人类操作员能够理解代理的决策过程。
AgentOps的商业应用与优势
1.客户服务自动化
应用：
自主代理处理复杂的客户查询，并通过与CRM和库存系统集成，实现问题的快速解决。
好处：
- 降低重复服务任务的成本。
- 提升响应速度和客户满意度。
2.教育中的智能辅导系统
应用：
智能辅导代理根据学生的学习进度和个人偏好，提供个性化的教育内容。
好处：
- 增强学习体验与定制化课程的互动。
- 减轻日常教学中对人类辅导员的依赖。
3.保险理赔自动化
应用：
自主代理负责理赔审查、批准，并与保单持有人互动，自动化整个理赔流程。
好处：
- 加速处理时间，提高客户满意度。
- 降低人工理赔处理的相关成本。
MLOps、LLMOps与AgentOps的优势比较
MLOps、LLMOps和AgentOps的技术工具概述
结论
随着企业逐步采用自治和更复杂的人工智能模型，从MLOps到LLMOps再到AgentOps的发展标志着人工智能领域的显著转变。
- MLOps：支持机器学习模型的稳定和高效部署。
- LLMOps：针对大型语言模型的特殊需求，提供优化的操作框架。
- AgentOps：实现自主代理的灵活部署和动态响应能力。
这些操作框架使得企业能够更好地利用人工智能，通过预测性洞察、智能对话代理和自主解决问题来推动创新、优化流程、改善客户体验。通过负责任且高效的实施，MLOps、LLMOps和AgentOps为企业在快速变化的技术环境中提供了坚实的基础，使其能够成功应对未来的挑战并抓住新机遇。
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原文作者：Jagadeesan Ganesh
翻译作者：过儿
美工编辑：过儿
校对审稿：Jason
原文链接：https://medium.com/@jagadeesan.ganesh/mlops-llmops-agentops-operationalizing-the-future-of-ai-systems-93025dbfde52
