LLMOps jako narzędzie do benchmarkowania multimodalnych modeli językowych

Jeśli Twój zespół pracuje z dużymi modelami językowymi (LLM), prawdopodobnie już zetknął się z dobrze znanym dylematem: jak sprawdzić, który model będzie najlepszy dla danego problemu biznesowego?

Być może testujecie różne API, modyfikujecie prompty albo działacie na wielu modelach równolegle. Jednak bez spójnego sposobu monitorowania łatwo stracić nad tym kontrolę. Modele się zmieniają, koszty fluktuują, wyniki nie są spójne. A gdy pojawia się input wizualny, poziom złożoności znacząco rośnie.

LLMOps porządkuje ten proces – nie w teorii, ale w praktyce – tak, by zespoły mogły benchmarkować modele, porównywać wyniki, trackować prompty i zrozumieć, co wpływa na skuteczność modelu.

W tym artykule przyjrzymy się, czym LLMOps różni się od klasycznego MLOps, dlaczego jest najważniejsze przy pracy z modelami tekstowymi i multimodalnymi oraz jak wygląda rzeczywisty workflow w ocenie rozwiązań opartych na LLM.

Na wysokim poziomie abstrakcji MLOps koncentruje się na trenowaniu modeli w oparciu o dane strukturalne – czyli zbiory zawierające dane wejściowe i prawidłowe etykiety (ground truth). Tymczasem większość systemów opartych na LLM nie działa w ten sposób.

W przypadku LLM zwykle zaczynamy od modelu pretrenowanego i dostosowujemy go dzięki promptów, dodatkowego kontekstu, a czasem poprzez RAG (Retrieval-Augmented Generation) lub fine-tuning. Większość firm nie trenuje modeli od zera – celem biznesowym jest skuteczne wykorzystanie już istniejących rozwiązań.

To przesuwa punkt ciężkości z budowy pipeline’ów treningowych na interakcję z modelem. A to generuje nowe pytania:

• Która wersja promptu daje bardziej stabilne wyniki?
• Jak bardzo zmienia się jakość odpowiedzi przy drobnych modyfikacjach?
• Jak w ogóle powinniśmy oceniać wyniki?

W klasycznym MLOps takie kwestie zwykle się nie pojawiają.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o MLOps i o tym, jak wspiera on dostarczanie niezawodnych, skalowalnych rozwiązań AI, przeczytaj nasz inny artykuł: Dowiedz się więcej

Inżynieria promptów to proces ciągły – wymaga iteracyjnego podejścia i testowania. choćby drobne zmiany w sformułowaniu promptu mogą znacząco wpłynąć na wynik. To, co działało tydzień temu, może już nie działać, jeżeli model został zaktualizowany lub dane wejściowe się zmieniły.

Do tego dochodzi kwestia ewaluacji. Nie szukamy jednej poprawnej etykiety. Interesują nas wyniki trafne, spójne, tematyczne i bezpieczne. Trudno to zmierzyć automatycznie – często konieczna jest ocena przez człowieka lub narzędzia umożliwiające kontekstową ocenę jakości wyników.

Bez wersjonowania promptów i porównywania wyników w sposób zorganizowany trudno odróżnić postęp od przypadkowych prób.

W tradycyjnym ML dane najczęściej składają się z par wejście–wyjście, każda z jedną prawidłową odpowiedzią. W przypadku LLM dane są bardziej elastyczne i złożone. Może istnieć wiele poprawnych odpowiedzi. Niektóre prompty wymagają przykładów, inne – znajomości kontekstu dialogowego.

Często nie przygotowujemy danych do treningu, ale do oceny działania modelu lub do zastosowań takich jak RAG.

Dlatego przygotowanie danych nie polega na klasycznym etykietowaniu, ale na tworzeniu realistycznych przykładów użycia i analizie, jak model sobie z nimi radzi.

Jeśli masz doświadczenie z platformami MLOps, znasz takie pojęcia jak śledzenie eksperymentów, rejestry modeli czy feature stores.

LLMOps zmienia ten paradygmat – skupia się na zachowaniu modelu podczas inferencji, czyli w rzeczywistych scenariuszach użycia.

Najważniejsze komponenty LLMOps to:

• Wersjonowanie promptów – zarządzanie różnymi wersjami promptów w czasie
• Monitoring – śledzenie zużycia tokenów, czasów odpowiedzi, kosztów i błędów
• Tracing – wizualizacja złożonych interakcji (np. RAG, agenci, narzędzia)
• Ewaluacja – ocena wyników dzięki zestawów testowych, metod typu LLM-as-a-judge lub oceny eksperckiej

Z narzędzi LLMOps korzystają nie tylko deweloperzy, ale także zespoły produktowe, QA oraz osoby odpowiedzialne za jakość i spójność systemów LLM.

Więcej o tym, jak obserwować i monitorować modele LLM w środowisku produkcyjnym, znajdziesz w naszym artykule: Obserwowalność i monitorowanie LLM: Dowiedz się więcej

Jeśli pracujesz z LLM, wiesz jak dynamicznie zmienia się ten obszar. Nowe modele pojawiają się co kilka tygodni. Wydajność się zmienia. Ceny się zmieniają. API ewoluują.

LLMOps wspiera zespoły w kontrolowaniu tych zmian dzięki

• Narzędziom do łatwego porównywania modeli
• Możliwość zrozumienia co w danym modelu działa
• Umożliwienie powtarzalnych testów w czasie
• Wypracowaniu przejrzystych kryteriów gotowości do wdrożenia rozwiązania

Nie zgadujesz, który prompt działa najlepiej – masz na to dowody.

Duże modele językowe nie ograniczają się do tekstu. Nowoczesne modele, takie jak GPT-4V, GPT-4o, Gemini i inne, potrafią przetwarzać dane wizualne i generować trafne odpowiedzi. To otwiera wiele praktycznych zastosowań biznesowych, np.:

• Identyfikacja defektów na zdjęciach produktów
• Szacowanie ilości lub kosztów na podstawie zdjęć
• Weryfikacja poprawności wykonania poszczególnych etapów procesu
• OCR i przetwarzanie dokumentów
• Analiza układu pomieszczeń w zadaniach nawigacyjnych

Choć te możliwości rosną szybko, większość narzędzi LLMOps przez cały czas skupia się na danych tekstowych. Dlatego w workflow opartych o wizję warto stosować podejście hybrydowe – łącząc klasyczne narzędzia MLOps z komponentami oceny wizualnej.

Przykładowy proces oceny modeli z obsługą obrazu:

1. Wersjonowanie danych
Zarządzanie zbiorami obrazów przy użyciu DVC lub S3. Śledzenie metadanych, wersji oraz ścieżek plików.

2. Wybór backendu modelu
Samodzielne hostowanie modeli (vLLM, Triton), wdrożenie w chmurze lub korzystanie z API – każde podejście wiąże się z określonymi kompromisami (koszt, opóźnienia, poziom kontroli).

3. Automatyzacja eksperymentów
Rozpoczęcie od testów w notebookach, a następnie wdrożenie CI/CD uruchamiającego benchmarki przy zmianach modelu lub danych.

4. Monitoring kluczowych metryk
Śledzenie liczby tokenów, opóźnień i błędów w celu ułatwienia wykrywania problemów i optymalizacji kosztów..

5. Tracing złożonych interakcji
Stosowanie trace’owania w przypadku użycia RAG, agentów lub wieloetapowych przepływów w celu lepszego zrozumienia przebiegu przetwarzania i podejmowanych decyzji.

6. Ewaluacja wyników według własnych reguł
Definiowanie metodologii oceny – np. skale scoringowe, testy A/B lub ocena dzięki innych modeli LLM.

7.Generowanie raportów decyzyjnych
Wykorzystanie narzędzi takich jak Langfuse czy Phoenix do porównywania wyników, dokumentowania zmian i analizy trendów.

• Langfuse – narzędzie do śledzenia eksperymentów, wersjonowania promptów i generowania raportów wydajności.
• Phoenix – platforma do wersjonowania zbiorów danych, wizualizacji przebiegów i prowadzenia ewaluacji, również w zastosowaniach multimodalnych.

Oba narzędzia można dostosować do przepływów opartych o obraz – z odpowiednią konfiguracją.

Jeśli budujesz rozwiązania z wykorzystaniem LLM – czy to do przetwarzania dokumentów, odpowiadania na pytania, czy do zadań opartych o wizję – potrzebujesz czegoś więcej niż tylko działającego modelu. Musisz wiedzieć, jak on działa, jak się zmienia i jak wypada na tle innych opcji. Właśnie temu służy LLMOps.

W theBlue.ai pomagamy firmom w praktycznym wdrażaniu rozwiązań AI – w oparciu o stabilne workflow, mierzalne rezultaty i realną wartość biznesową.

Nasze kompetencje wykraczają poza LLM – realizujemy projekty z zakresu klasycznego uczenia maszynowego, wizji komputerowej, LLM i modeli multimodalnych.

Oferujemy kompleksowe usługi – od budowy i wdrażania systemów AI, przez wsparcie zespołów wewnętrznych, aż po warsztaty przyspieszające rozwój.

Jeśli chcesz wykorzystać AI w swojej firmie – lub uzyskać większą wartość z tego, co już masz – jesteśmy gotowi Ci pomóc.

Skontaktuj się z nami: theblue.ai/kontact