Wie KI-Plattformen soziale und technische Aspekte verbinden

KI-Plattformen sind für die Verwaltung komplexer KI-Projekte unerlässlich, da sie soziale und technische Funktionen innerhalb des Unternehmens verbinden und unterschiedliche Teams harmonisieren. Sie bieten eine einheitliche Umgebung, die einen reibungslosen Übergang von der Entwicklung zur Produktion gewährleistet und eine effiziente sowie zielgerichtete Zusammenarbeit ermöglicht.

DevOps, LLMOps und KI-Plattformen

Die Integration von DevOps-Prinzipien in KI-Plattformen ermöglicht die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben wie Code-Integration, Tests und Bereitstellung. Diese Automatisierung verkürzt die Zeit, die benötigt wird, um ein Modell von der Entwicklung in die Produktion zu überführen und stellt sicher, dass Aktualisierungen und neue Funktionen konsistent bereitgestellt werden, ohne den laufenden Betrieb zu unterbrechen.

Mit dem Aufkommen großer Sprachmodelle (LLMs) hat sich LLMOps als spezielle DevOps-Praxis entwickelt, die sich auf die komplexen Herausforderungen bei der Entwicklung, Bereitstellung und Wartung dieser ressourcenintensiven Modelle konzentriert. Die wichtigsten Prinzipien von LLMOps sind:

1. Git Flow für die Modellentwicklung: LLMOps verwendet Git Flow, um effektives Code-Management und Versionierung zu realisieren und sicherzustellen, dass die Modellentwicklung nachvollziehbar und kollaborativ ist.
2. Infrastruktur als Code (IaC): LLMOps setzt auf ein programmatisches Infrastrukturmanagement, das die Konsistenz über verschiedene Umgebungen hinweg sicherstellt und Deployment-Risiken minimiert.
3. Zero-Trust-Sicherheit: LLMOps setzt auf strenge Sicherheitspraktiken, indem alle Komponenten und Interaktionen verifiziert sind, um die Sicherheit von LLM-Projekten zu erhöhen.
4. Nicht veränderbare Artefakte: LLMOps unterstützt die Erstellung unveränderlicher Modellrepräsentationen und gewährleistet dadurch Reproduzierbarkeit, Transparenz und Konformität bei der Modellbereitstellung.

LLMOps bietet einen strukturierten Ansatz für die Entwicklung und Bereitstellung von LLM-Modellen, integriert CI/CD-Pipelines und unterstützt Cloud-, Hybrid- und On-Premise-Umgebungen. Es ermöglicht kontinuierliches Testen, Versionierung und das effiziente Management von Datenvektoren durch Vektordatenbanken. Darüber hinaus ermöglicht LLMOps die Echtzeitüberwachung und -aktualisierung von LLMs, um deren Effizienz in Produktionsumgebungen sicherzustellen.

Kubernetes: Die Orchestrierungsschicht für KI-Plattformen

Kubernetes ist ein vielseitiges Tool, das als Container-, Microservice- und Cloud-Plattform dient. Es koordiniert Rechen-, Netzwerk- sowie Speicherressourcen und kombiniert die Einfachheit von PaaS (Platform-as-a-Service) mit der Flexibilität von IaaS (Infrastructure-as-a-Service). Für KI-Plattformen ist Kubernetes zentral, da es die Bereitstellung, Skalierung und Verwaltung containerisierter Anwendungen orchestriert und die Infrastruktur effizient verwaltet. Datenwissenschaftler und IT-Architekten nutzen Kubernetes zur flexiblen Organisation und Anpassung von Ressourcen über dieselbe API wie die Kubernetes-Kontrollschicht.

Flexibilität und Skalierbarkeit durch hybride Multi-Cloud-Umgebungen

Plattformen wie Azure, SageMaker, Vertex AI und DataBricks bieten umfassende End-to-End-Managementlösungen für KI-Projekte an. Sie wurden entwickelt, um Unternehmen bei der Bereitstellung und Verwaltung von KI in großem Maßstab zu unterstützen – insbesondere in einer Cloud-nativen Umgebung.

Die Option einer selbst gehosteten Multi-Cloud-Umgebung ist jedoch ein wichtiges Merkmal, das bei der Entwicklung der KI-Plattform berücksichtigt werden muss. Red Hat OpenShift AI zeichnet sich in dieser Landschaft insbesondere durch seine hybride Multi-Cloud-Umgebung und die Flexibilität bei der Orchestrierung und Skalierung großer Workloads mit Kubernetes-basierter Container-Orchestrierung aus. Red Hat OpenShift AI eignet sich optimal für Unternehmen, die die Kontrolle über ihre Infrastruktur behalten und gleichzeitig moderne KI- sowie Kubernetes-Technologien nutzen wollen. Die Lösung ist ebenfalls ideal für alle, die in eine On-Premise-Infrastruktur investiert haben oder eine konsistente Plattform für hybride Umgebungen benötigen. So können Unternehmen beispielsweise ihre Modelle auf SageMaker trainieren und mit Model Mesh On-Premise bereitstellen. Darüber hinaus lässt sich Red Hat OpenShift AI mit Open-Source-Modellen integrieren und beinhaltet InstructLab, eine Open-Source-KI-Initiative von Red Hat und IBM, die sich auf die Erstellung synthetischer Daten und die Feinabstimmung von Modellen mithilfe der “Large-Scale Alignment for ChatBots” (Labs)-Methodik konzentriert.

KI-Plattformen benötigen einen ganzheitlichen Ansatz

KI-Plattformen verbinden als zentrale Strukturen soziale und technische Aspekte von KI-Projekten und bewältigen so die Komplexität moderner KI-Entwicklung. Durch die Integration von DevOps und LLMOps ermöglichen sie eine reibungslose Modellbereitstellung, ein effizientes Ressourcenmanagement und ein kontinuierliches Monitoring. Automatisierte Tests sichern die Modellqualität, während die teamübergreifende Zusammenarbeit ein gemeinsames Ziel fördert. Dieser Ansatz versetzt Unternehmen in die Lage, technisch solide und zielgerichtete KI-Systeme zu entwickeln und zu warten.

Links und Bio

• Was ist Kubernetes? https://kubernetes.io/de/docs/concepts/overview/what-is-kubernetes/
• Empowering Data Scientists with LLMOps: A DevOps Approach to Large Language Model Development: https://medium.com/storm-reply/llm-ops-a-devops-approach-to-large-langu…
• From DevOps to MLOps to LLMOps: https://youtu.be/i87e3Gw_k-w?si=5o0PMu3dWLpdhFfS
• MLOps landscape: Top Tools and Platforms https://neptune.ai/blog/mlops-tools-platforms-landscape
• What is new in RedHat OpenShift AI: https://developers.redhat.com/products/red-hat-openshift-ai/overview
• Instruct Lab https://github.com/instructlab/instructlab/blob/main/README.md
• Large-Scale Alignment for ChatBots (Labs): https://arxiv.org/abs/2403.01081