ما هي عمليات نماذج اللغة الكبيرة؟

لقد بنيت تطبيق ذكاء اصطناعي. يعمل بشكل رائع في بيئة التطوير. لكن كيف تعرف أنه يعمل بشكل جيد في الإنتاج؟ كيف تقيس الجودة؟ كيف تكتشف المشاكل قبل المستخدمين؟

هنا يأتي دور LLMOps (عمليات نماذج اللغة الكبيرة).

LLMOps مقابل MLOps مقابل DevOps

الممارسة	التركيز	الأنشطة الرئيسية
DevOps	تسليم البرمجيات	CI/CD، البنية التحتية، النشر
MLOps	نماذج تعلم الآلة	خطوط أنابيب التدريب، إصدارات النماذج، مخازن الميزات
LLMOps	نماذج اللغة الكبيرة	إدارة الـ Prompts، التقييم، تحسين الـ Tokens

ترث LLMOps ممارسات من كل من DevOps و MLOps، لكنها تعالج تحديات فريدة لنماذج اللغة الكبيرة:

• مخرجات غير حتمية: نفس الـ Prompt يمكن أن ينتج استجابات مختلفة
• اقتصاديات الـ Tokens: كل استدعاء API يكلف مالاً بناءً على tokens الإدخال والإخراج
• هندسة الـ Prompts: تغييرات صغيرة في الـ Prompt يمكن أن تؤثر بشكل كبير على الجودة
• الهلوسات: النماذج يمكن أن تنتج معلومات خاطئة بثقة عالية

مكونات LLMOps

ممارسة LLMOps الكاملة تشمل:

1. المراقبة (Observability) - تتبع كل استدعاء LLM، تسجيل المدخلات والمخرجات
2. التقييم (Evaluation) - قياس الجودة بشكل منهجي، وليس فقط "يبدو جيداً"
3. التجريب (Experimentation) - اختبار A/B للـ Prompts والنماذج والإعدادات
4. إدارة التكاليف - تتبع وتحسين استخدام الـ Tokens
5. التنبيهات (Alerting) - اكتشاف تدهور الجودة قبل أن يلاحظه المستخدمون

لماذا تهم LLMOps؟

بدون LLMOps، أنت تعمل بدون رؤية واضحة:

"نشرنا روبوت المحادثة وكان يعمل... حتى توقف. لم يكن لدينا أي فكرة أن جودة الاستجابة انخفضت 40% بعد تحديث النموذج."

مع LLMOps، لديك ثقة:

"اكتشفنا انخفاضاً في الجودة بنسبة 15% في خط أنابيب التقييم قبل وصوله للإنتاج. تراجعنا في دقائق."

في الدرس التالي، سنستكشف دورة حياة LLM في الإنتاج وأين يتناسب التقييم. :::