O conceito de MLOps estabeleceu-se como padrão para o desenvolvimento, implantação e gerenciamento de modelos de machine learning. Essa metodologia sistematiza processos e fluxos de trabalho, oferecendo uma abordagem escalável e sem riscos para a implementação de modelos. No entanto, o crescimento acelerado das LLMs trouxe novos desafios relacionados a custos de computação, necessidades de infraestrutura e técnicas de otimização, exigindo assim a evolução do MLOps para LLMOps.

Uma das principais transformações trazidas por LLMOps é a *expansão do perfil do construtor*, onde não apenas cientistas de dados, mas também equipes de negócios, gerentes de produto e engenheiros passaram a interagir ativamente no desenvolvimento de aplicações baseadas em LLMs. O surgimento de modelos de código aberto e serviços proprietários facilitou a integração das LLMs em produtos, embora novos desafios como custos computacionais e governança tenham surgido.

Entre as características distintivas do LLMOps, destaca-se o uso de ferramentas de *low-code/no-code*, que se tornaram fundamentais para tornar as LLMs acessíveis a um público mais amplo, permitindo que mesmo usuários não técnicos possam experimentar e implantar modelos com pouco conhecimento de programação. Além disso, a *engenharia de prompts*, uma nova técnica focada em formular instruções precisas para melhorar a resposta dos modelos, emergiu como uma estratégia essencial nesse contexto.

1. A *engenharia de prompts* melhora a qualidade da resposta das LLMs.

2. A *Geração Aumentada por Recuperação* (RAG) integra modelos de recuperação para fornecer dados relevantes.

3. A otimização de modelos é central para garantir desempenho e controle de custos.

4. A avaliação de LLMs é complexa e depende de colaborações com especialistas.

5. Gestão de risco e governança são novos focos em LLMOps.

Com a adoção crescente das LLMs, o LLMOps se torna crucial para resolver os desafios únicos que esses modelos apresentam. A abordagem enfatiza a engenharia de prompts, otimização de modelos e RAG, ao mesmo tempo em que introduz novas complexidades em governança e risco, fundamentais para escalar e gerenciar esses modelos na produção.

- A necessidade de um gerenciamento mais robusto das LLMs. - A importância de manter uma abordagem cuidadosa em relação à privacidade e viés dos dados. - A evolução das práticas e ferramentas em LLMOps. - O papel da transparência nos modelos de LLM.

Diante dessas mudanças, as empresas precisam adotar frameworks de risco de IA que evoluem constantemente. Enquanto a governança e a avaliação permanecem desafios em aberto, o foco em uma avaliação rigorosa e em políticas de governança será uma parte essencial do LLMOps a longo prazo.

O LLMOps representa um passo importante para a evolução das práticas de machine learning, refletindo a necessidade de abordagens adaptativas em um cenário tecnológico em rápida mudança. Para aprofundar seus conhecimentos sobre como alavancar as LLMs, os leitores são incentivados a explorar mais conteúdos atualizados diariamente em nossa newsletter e a acompanhar a evolução desse campo promissor.

FONTES:

1. Cloudera Blog

2. Cloudera Blog

3. Cloudera Blog