Estratégias de Implementação e Vantagens do LLM: Etapa Deploy e suas facilidades

Chatbots, tradução automática, geração de conteúdo, assistência ao mercado financeiro, monitoramento de mídias sociais e até mesmo diagnóstico médico e análise de sentimentos. Os Modelos de Linguagem de Grande Porte têm várias aplicações. Eles processam grandes quantidades de dados de linguagem natural. Além disso, geram respostas aos usuários.

 

Os LLMs usam redes neurais profundas para entender e criar textos. Essas redes têm várias camadas de neurônios que aprendem a linguagem de forma complexa.

 

Essa estrutura profunda permite que os LLMs capturem nuances, contextos e relações semânticas dentro da linguagem, tornando-os capazes de produzir resultados notáveis em uma ampla variedade de tarefas.

 

Por muito tempo, essa tecnologia ficou limitada a grandes corporações e alguns pesquisadores. Isso porque a infraestrutura de hospedagem, bem como o treinamento e o ajuste fino de modelos de LLMs tornam o processo custoso. Hoje, com modelos de código aberto, é possível ajustar esses sistemas aos seus próprios dados, o que reduz o investimento inicial.

 

Ainda assim, para colocar a aplicação em funcionamento em um ambiente de produção é necessário cumprir algumas etapas. Entre elas está o deploy, processo que envolve a preparação, implementação, testes e validação, monitoramento e manutenção do sistema criado.

 

A preparação inclui a seleção da infraestrutura adequada (servidores, provedores de nuvem etc.) e a configuração do ambiente onde o LLM será executado.

 

Já a implantação envolve a configuração de servidores e componentes, a instalação de bibliotecas e ferramentas necessárias, bem como a integração com outras partes do sistema, se aplicável.

 

Os testes e validação realizam verificações de desempenho, segurança e funcionalidade, garantindo que a aplicação esteja funcionando conforme o esperado. O monitoramento resolve problemas e melhora o desempenho, enquanto a manutenção faz atualizações, correções e ajustes necessários.

 

Em resumo, a etapa de deployment é como uma preparação de um modelo que será usado no dia a dia, reforçando a maior rapidez no desenvolvimento, melhorando a experiência do usuário e, claro, uma resposta mais ágil para o crescimento do negócio.

 

Para entender ainda mais sobre o tema, leia nosso texto sobre: 5 meses de experiência com Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLMs).

 

A Inmetrics se destaca como líder em soluções de Engenharia de Qualidade de Software na América Latina, incluindo soluções com uso intensivo de redes de Large Language Models (LLMs), como o Liev, solução de IA generativa, que funciona como um acelerador na criação de soluções de inteligência artificial para seus clientes, potencializando a eficiência e produtividade de diversas operações de um negócio. Com uso intensivo de redes LLM open-source, rigorosos padrões de segurança e em conformidade total com os requisitos da LGPD.