Kursus
Konsep LLMOps
1 jam
20.3K
Gambar oleh penulis
Kita telah melampaui tahap membuat large language model (LLM) menjadi lebih baik dan kini berfokus pada pemanfaatannya untuk menciptakan aplikasi AI yang membantu bisnis. Di sinilah alat-alat large language model operations (LLMOps) berperan, menyederhanakan proses pembuatan sistem otomatis untuk membangun dan menerapkan solusi LLM ke produksi.
Dalam artikel ini, kita akan melihat berbagai alat seperti API LLM, kerangka kerja fine-tuning, alat pelacakan eksperimen, ekosistem Integrasi LLM, alat pencarian vektor, kerangka kerja penyajian model, platform penerapan, dan alat observabilitas. Masing-masing alat unggul dalam fungsinya dan dirancang untuk menyelesaikan masalah spesifik terkait LLM.
Apa itu LLMOps?
LLMOps adalah bidang yang tengah berkembang, berfokus pada pengelolaan operasional large language model di lingkungan produksi. Secara esensial, ini adalah MLOps (operasional machine learning) yang dikhususkan untuk model bahasa dan multimodal lainnya.
Ikuti kursus Master Large Language Models (LLMs) Concepts untuk mempelajari aplikasi LLM, metodologi pelatihan, pertimbangan etis, dan riset terbaru.
LLMOps mencakup seluruh siklus hidup large language model, termasuk pengumpulan data, pelatihan atau fine-tuning model, pengujian dan validasi, integrasi, penerapan, optimasi, pemantauan dan pemeliharaan, serta kolaborasi. Dengan menstrukturkan proyek dan mengotomatiskan proses, LLMOps membantu Anda mengurangi kesalahan dan menskalakan aplikasi AI secara efisien, memastikan model tangguh dan mampu memenuhi kebutuhan dunia nyata.
Singkatnya, alat LLMOps membantu Anda membangun sistem otomatis yang mengumpulkan data, melakukan fine-tuning model, melacak kinerja model, mengintegrasikannya dengan data eksternal, membuat aplikasi AI, menerapkannya ke cloud, serta mengamati metrik dan kinerja model di produksi.
Skill track Developing Large Language Models terdiri dari 4 kursus yang akan membantu Anda membangun fondasi kuat tentang cara kerja LLM dan cara melakukan fine-tuning LLM pra-latih.
Sekarang, mari jelajahi alat-alat LLMOps teratas yang tersedia saat ini.
API
Akses model bahasa dan embedding menggunakan panggilan API. Anda tidak perlu menerapkan model atau memelihara server; cukup sediakan kunci API dan mulai menggunakan model mutakhir.
1. OpenAI API
OpenAI menawarkan akses API ke model LLM canggih seperti GPT-4o dan o1. Model-model ini dapat digunakan melalui paket Python atau perintah CURL.
API ini ideal untuk startup tanpa tim teknis untuk melakukan fine-tuning atau menerapkan model di produksi. Ini menyediakan akses ke model bahasa, model multimodal, function calling, keluaran terstruktur, dan opsi fine-tuning. Selain itu, Anda dapat menggunakan model embedding untuk membuat basis data vektor Anda sendiri. Singkatnya, ini menawarkan ekosistem AI yang komprehensif dengan biaya rendah.
Pelajari cara menggunakan OpenAI Python API untuk mengakses LLM mutakhir dengan mengikuti Tutorial API GPT-4o: Memulai dengan API OpenAI.
Kode quickstart OpenAI API. Sumber gambar: Quickstart tutorial - OpenAI API
2. Anthropic API
API Anthropic mirip dengan OpenAI API, menawarkan akses ke berbagai model bahasa dan embedding. Model-model ini dapat digunakan untuk membuat aplikasi RAG, mengintegrasikan alat, mengambil halaman web, memanfaatkan model visi, dan mengembangkan agen AI. Seiring waktu, Anthropic bertujuan menyediakan semua alat yang diperlukan untuk membangun dan menerapkan aplikasi AI yang sepenuhnya fungsional.
Seperti OpenAI API, ini menyertakan pengaman untuk keamanan dan alat evaluasi untuk memantau kinerja model.
Pelajari cara menggunakan Claude API untuk mengakses LLM berkinerja tinggi dengan mengikuti Tutorial API Claude Sonnet 3.5: Memulai dengan API Anthropic.
Kode quickstart Anthropic API. Sumber gambar: Initial setup - Anthropic
Fine-Tuning
Dengan Python, lakukan fine-tuning large language model dasar pada dataset khusus untuk menyesuaikan gaya, tugas, dan fungsionalitas model agar memenuhi kebutuhan spesifik.
3. Transformers
Transformers oleh Hugging Face adalah kerangka kerja yang dikenal luas di komunitas dan industri AI. Banyak digunakan untuk mengakses model, melakukan fine-tuning LLM dengan sumber daya terbatas, dan menyimpan model. Ia menawarkan ekosistem komprehensif mulai dari pemuatan data hingga evaluasi LLM.
Dengan Transformers, Anda dapat memuat dataset dan model, memroses data, membangun model dengan argumen kustom, melatih model, dan mendorongnya ke cloud. Nantinya, Anda dapat menerapkan model ini ke server hanya dengan beberapa klik.
Ikuti kursus Introduction to LLMs in Python untuk mempelajari lanskap LLM, arsitektur transformer, LLM pra-latih, dan cara mengintegrasikan LLM untuk menyelesaikan masalah dunia nyata.
Kode quickstart Transformers. Sumber gambar: Quick tour (huggingface.co)
4. Unsloth AI
Unsloth AI adalah kerangka kerja Python untuk fine-tuning dan mengakses large language model. Ia menawarkan API sederhana dan performa 2x lebih cepat dibanding Transformers.
Dibangun di atas pustaka Transformers, alat ini mengintegrasikan perangkat tambahan untuk menyederhanakan fine-tuning large language model dengan sumber daya terbatas. Fitur unggulan Unsloth adalah kemampuan menyimpan model dalam format kompatibel vLLM dan GGUF hanya dengan satu baris kode, sehingga tidak perlu memasang dan menyiapkan pustaka seperti llama.cpp, karena semuanya ditangani secara otomatis.
Kode inferensi Unsloth. Sumber gambar: Inference | Unsloth Documentation
Pelacakan Eksperimen
Lacak dan evaluasi kinerja model selama pelatihan dan bandingkan hasilnya.
5. Weights & Biases
Weights & Biases memungkinkan Anda melacak kinerja model selama dan setelah fine-tuning untuk mengevaluasi efektivitas. Platform ini juga mendukung pelacakan aplikasi RAG serta pemantauan dan debugging LLM.
Platform ini terintegrasi mulus dengan berbagai kerangka kerja dan alat, termasuk Transformers, LangChain, PyTorch, dan Keras. Keunggulan utama menggunakan Weights & Biases adalah dasbor yang sangat dapat dikustomisasi, yang memungkinkan Anda membuat laporan evaluasi model dan membandingkan berbagai versi model.
Pelajari cara menstrukturkan, mencatat, dan menganalisis eksperimen machine learning Anda menggunakan Weights & Biases melalui tutorial Machine Learning Experimentation: An Introduction to Weights & Biases.
Metrik model LLM. Sumber gambar: wandb.ai
Integrasi LLM
Integrasikan LLM dengan basis data eksternal, basis data privat, dan penelusuran web. Anda bahkan dapat membuat dan menyajikan seluruh aplikasi AI menggunakan kerangka kerja ini. Singkatnya, alat-alat ini penting untuk membangun aplikasi kompleks berbasis LLM yang dapat Anda terapkan di cloud.
6. Langchain
LangChain adalah alat populer untuk membuat aplikasi AI menggunakan LLM. Hanya dengan beberapa baris kode, Anda dapat mengembangkan chatbot RAG yang sadar konteks langsung di Jupyter notebook.
Kini LangChain menawarkan ekosistem LLM yang lengkap:
- Integration: Mendukung integrasi dengan berbagai API AI, model chat, model embedding, pemuat dokumen, penyimpanan vektor, dan tool.
- LangChain: Mengorkestrasi berbagai alat integrasi dan LLM untuk membangun aplikasi AI.
- LangGraph: Dirancang untuk membangun aplikasi multi-aktor berstatus dengan LLM dengan memodelkan langkah sebagai edge dan node dalam sebuah graf.
- LangGraph Cloud dan LangSmith: Produk komersial yang memungkinkan Anda menggunakan layanan terkelola untuk membangun dan menerapkan aplikasi berbasis LLM.
LangChain menyederhanakan pengembangan aplikasi yang didukung LLM dengan menyediakan alat, komponen, dan antarmuka yang merampingkan proses.
Selesaikan kursus Developing LLM Applications with LangChain untuk memahami cara membangun aplikasi bertenaga AI menggunakan LLM, prompt, chain, dan agen di LangChain.
Ekosistem LangChain. Sumber gambar: Introduction | 🦜️🔗 LangChain
7. LlamaIndex
LlamaIndex mirip dengan LangChain tetapi menawarkan pendekatan yang lebih sederhana untuk membangun aplikasi RAG. Hanya dengan beberapa baris kode, Anda dapat membuat aplikasi RAG dengan riwayat.
LlamaIndex menyediakan integrasi API dan penyimpanan vektor yang komprehensif, memungkinkan pengembangan aplikasi LLM yang kompleks dan mutakhir. Ia juga memiliki layanan terkelola bernama LlamaCloud, yang memudahkan hosting aplikasi AI.
Pelajari cara mengimpor, mengelola, dan mengambil data privat serta data spesifik domain menggunakan bahasa alami dengan mengikuti tutorial LlamaIndex: A Data Framework for the Large Language Models (LLMs) based applications.
Panduan RAG lanjutan LlamaIndex. Sumber gambar: Advanced RAG with LlamaParse - LlamaIndex
Pencarian Vektor
Alat pencarian vektor menawarkan kemampuan penyimpanan dan pengambilan yang andal, yang penting untuk membangun aplikasi Retrieval-Augmented Generation (RAG). Alat ini memungkinkan konversi berbagai jenis data, seperti teks, gambar, dan audio, menjadi embedding, yang kemudian disimpan dalam basis data vektor.
8. Chroma
Chroma adalah basis data vektor open-source yang native AI. Alat ini mempermudah pembuatan aplikasi LLM dengan memungkinkan pengetahuan, fakta, dan keterampilan diintegrasikan dengan mudah.
Jika Anda ingin membuat aplikasi RAG dasar yang memungkinkan penyimpanan dokumen sebagai embedding dan kemudian mengambilnya untuk digabungkan dengan prompt guna memberikan konteks lebih kepada model bahasa, Anda tidak memerlukan LangChain. Yang Anda butuhkan hanya Chroma DB untuk menyimpan dan mengambil dokumen.
Diagram Chroma DB. Sumber gambar: Chroma Docs (trychroma.com)
9. Qdrant
Qdrant adalah basis data vektor open-source dan mesin pencarian kemiripan yang populer, yang menangani vektor berdimensi tinggi. Alat ini menawarkan solusi lokal, cloud, dan hibrida, sehingga fleksibel untuk berbagai kebutuhan penerapan.
Qdrant sangat efektif untuk aplikasi seperti retrieval-augmented generation, deteksi anomali, pencarian lanjutan, dan sistem rekomendasi. API yang tangguh memungkinkan integrasi dan pengelolaan data teks dengan mudah, menjadikannya alat yang kuat bagi pengembang yang ingin menerapkan kemampuan pencarian berbasis vektor.
Lihat The 5 Best Vector Databases untuk kasus penggunaan spesifik Anda. Basis data tersebut menyediakan API sederhana dan performa cepat.
Contoh memulai Qdrant. Sumber gambar: Local Quickstart - Qdrant
Penyajian
Komponen penting untuk aplikasi Anda adalah mesin inferensi dan penyajian LLM ber-throughput tinggi yang kompatibel dengan beragam sumber daya komputasi, termasuk GPU, TPU, XPU, dan lainnya. Alat-alat ini juga kompatibel dengan server yang kompatibel dengan OpenAI, sehingga Anda dapat menggunakan API OpenAI untuk mengakses model yang disajikan dengan mulus.
10. vLLM
vLLM adalah pustaka open-source yang tangguh, dirancang untuk inferensi dan penyajian large language model yang efisien. Ia mengatasi tantangan penerapan LLM, seperti konsumsi memori tinggi dan biaya komputasi, menggunakan teknik manajemen memori inovatif dan strategi batching dinamis.
Salah satu fitur terbaik vLLM adalah algoritma PagedAttention, yang secara signifikan meningkatkan throughput dan mengurangi pemborosan memori. Ia menghadirkan throughput hingga 24x lebih tinggi daripada solusi tradisional seperti Hugging Face Transformers.
Contoh quick start vLLM. Sumber gambar: Quickstart — vLLM
11. BentoML
BentoML adalah pustaka Python untuk membangun dan menyajikan LLM, menawarkan lebih banyak opsi kustomisasi untuk mengembangkan aplikasi AI dibanding vLLM. Ia menyertakan BentoCloud, layanan terkelola yang memungkinkan penerapan dan pemantauan model di cloud dengan mudah, dengan paket gratis untuk memulai.
BentoML mengotomatiskan banyak langkah kompleks dalam penerapan model, secara signifikan mengurangi waktu yang dibutuhkan untuk transisi model dari pengembangan ke produksi.
Kode quickstart BentoML. Sumber gambar: Quickstart - BentoML
Penerapan
Anda dapat langsung menerapkan LLM ke cloud atau membuat aplikasi AI terintegrasi lalu menerapkannya. Untuk itu, Anda bisa memilih penyedia layanan cloud utama mana pun. Namun, alat di bawah ini dibuat khusus untuk LLM dan penerapan AI, menyediakan fitur penerapan yang lebih mudah dan efisien.
12. Inference Endpoints
Jika Anda penggemar ekosistem Hugging Face, Anda akan menyukai Inference Endpoints dari Hugging Face. Layanan penerapan ini memungkinkan Anda menyajikan model apa pun dari model hub Hugging Face, termasuk model privat, untuk penggunaan produksi. Cukup pilih penyedia layanan cloud dan jenis mesin komputasi, dan dalam hitungan menit, model Anda siap digunakan.
Inference Endpoints memiliki dasbor khusus yang memungkinkan Anda membuat endpoint dan memantau model di produksi, memberikan solusi yang aman dan efisien untuk menerapkan model machine learning.
Menerapkan model menggunakan Hugging Face Inference endpoint. Sumber gambar: Create an Endpoint (huggingface.co)
13. Anyscale
Anyscale menggunakan Ray Serve di backend untuk menawarkan inferensi model yang cepat dan ber-throughput tinggi. Sebagai platform komputasi terkelola penuh yang dapat diskalakan, Anyscale memungkinkan Anda memuat data, melatih model, mengevaluasi dan menyajikan model, mengelola layanan, memantau model, dan mengontrol akses. Ini adalah platform MLOps end-to-end yang dibangun di atas ekosistem open-source Ray, menyederhanakan seluruh siklus hidup aplikasi AI.
Workspace Anyscale. Sumber gambar: Unified Compute Platform for AI & Python Apps | Anyscale
Observabilitas
Setelah LLM Anda diterapkan, memantau kinerjanya di produksi sangatlah krusial. Alat observabilitas secara otomatis melacak model Anda di cloud dan memberi peringatan jika kinerja turun secara signifikan.
14. Evidently
Evidently adalah kerangka kerja observabilitas ML dan MLOps open-source. Alat ini memungkinkan Anda menilai, menguji, dan memantau aplikasi ML serta pipeline data. Ia mendukung model prediktif umum maupun aplikasi AI generatif.
Dengan lebih dari 100 metrik bawaan, ia menyediakan deteksi pergeseran data dan evaluasi model ML. Ia juga dapat menghasilkan laporan evaluasi data dan model, rangkaian pengujian otomatis, serta dasbor pemantauan model.
Pemantauan model Evidently. Sumber gambar: evidentlyai.com
15. Fiddler AI
Fiddler AI adalah platform observabilitas AI yang memantau, menjelaskan, menganalisis, dan meningkatkan model LLM, model generatif gambar, dan aplikasi AI umum. Ia mendeteksi dan mengatasi pergeseran model, outlier, dan masalah integritas data melalui peringatan real-time dan debugging bertenaga explainable AI, yang membantu tim menangkap dan mengatasi masalah saat terjadi.
Diagram observabilitas Fiddler AI. Sumber gambar: LLM Observability | Fiddler AI
Sekarang Anda telah mempelajari berbagai alat LLMOPs, saatnya membuat proyek LLM dari daftar artikel blog 12 LLM Projects For All Levels.
Kesimpulan
Bidang LLMOps masih berkembang, dan banyak kebisingan di ranah AI. Dalam artikel ini, kita telah mengeksplorasi 15 alat LLMOps teratas yang berada di garis depan bidang ini.
Meskipun kita telah membahas alat penting dan populer untuk membangun, mengevaluasi, dan menerapkan aplikasi AI ke cloud, masih ada banyak kategori yang belum dibahas. Ini termasuk alat operasional machine learning untuk CI/CD, orkestrasi alur kerja, versi model dan data, Docker, Kubernetes, dan lainnya. Anda dapat mempelajari kategori-kategori ini dengan membaca artikel blog 25 Top MLOps Tools You Need to Know in 2026.
Jika Anda baru dalam LLMOps, sangat disarankan untuk memulai dengan OpenAI API dan membangun minimum viable product!
