はじめに

GLB事業部Lakehouse部のメイです。

現地でのData + AI SUMMIT2023（DAIS）に参加しているメンバーの報告をもとに、「LLMOps: Everything You Need to Know to Manage LLMs」を共有します。このセッションでは、DatabricksのProduct ManagerであるEric Peter氏によって行われました。講演のテーマは、LLMs（Large Language Models）をプロダクションに投入するために必要な知識を提供することです。対象となる視聴者は、データ&AIに関心がある技術者や、LLMsをプロダクションに投入することに興味がある方々です。

それでは、早速講演で得た知見を、以下のトピックに分けてご紹介していきます。

推論テーブルとモデルサービングの重要性について学ぶ
AIモデルのキュレーションと最適化
会話型インターフェースの重要性

1. 推論テーブルとモデルサービングの重要性について学ぶ

まずはじめに、Databricksが提唱するLLMsをプロダクションに投入する際に重要な要素である推論テーブルとモデルサービングについて学びましょう。推論テーブルとは、モデルの推論結果を保存し、それを利用してモデルのサービングやモニタリングを行うためのテーブルです。以下に、推論テーブルが重要視される理由を箇条書きでまとめました。

モデルの推論結果を効率的に管理できる
モデルのパフォーマンスをモニタリングしやすくなる
モデルの改善やデバッグが容易になる

これらの理由から、推論テーブルの作成は、プロダクション環境でのモデル運用において重要な要素となっています。

2. AIモデルのキュレーションと最適化

次に、特定のタスクに適用され、最適化されたAIモデルのキュレーションリストを理解することが重要であるという話題について学びましょう。また、AutoMLを使用して、スケーラブルでプロダクションレディなベクトルインデックスを作成する方法についても触れられました。

AIモデルのキュレーションとは、特定のタスクに適したモデルを選択し、その性能を最大限に引き出すためのプロセスです。講演では、以下のようなポイントが強調されました。

タスクの特性を理解する: タスクの目的やデータの種類、モデルの性能要件などを把握することが重要です。
適切なモデルを選択する: タスクに適したモデルを選択することで、効率的に高い性能を達成できます。
モデルの最適化: 選択したモデルを最適化することで、さらに性能を向上させることができます。

3. 会話型インターフェースの重要性

最後に、会話型インターフェースの作成が多くの顧客にとって重要であり、コスト削減、品質向上、効率改善につながることを学びましょう。会話型インターフェースは、チャットボットや音声アシスタントなど、人間とコンピュータが自然な言語でコミュニケーションを行う技術です。

会話型インターフェースのメリットは以下の通りです。

コスト削減: 人間のオペレーターに代わってチャットボットが対応することで、人件費を削減できます。
品質向上: AIが学習することで、より適切な回答や対応ができるようになります。
効率改善: 24時間365日対応が可能であり、顧客の問い合わせに迅速に対応できます。

また、講演では、MLflowを使用して、チャットボットのプロンプトを評価し、最適なものを選択する方法が紹介されました。MLflowは、機械学習の実験管理やモデルのデプロイを支援するオープンソースプラットフォームです。

まとめ

今回の講演を通して、LLMsをプロダクションに投入するために必要な知識を学ぶことができました。推論テーブルの作成やベクトル検索、特徴量サービングといった機能を活用することで、プロダクション環境でのモデル運用がより効率的かつ効果的になることが期待されます。また、会話型インターフェースの重要性や、MLflowを活用したチャットボットの評価方法についても学ぶことができました。今後も、このような最新の知見を取り入れながら、日本の読者にわかりやすい記事を提供していきたいと思います。