解锁新可能：智领云以“容器中的大模型”优化数据处理流程 ...

       在数据处理与分析领域，一场由大型语言模型（LLM）引领的变革正悄然兴起。这些模型以突破性的功能，不仅在传统的文本应用中大放异彩，更在解读和推理表格数据方面展现出惊人的潜力。智领云，作为国内领先的科技创新型企业，正凭借其深厚的技术积累和前瞻的视野，积极投身这场技术革命的前沿。

　　智领云通过成功将云原生数据流水线扩展至文档处理流水线，高效实现动态及模块化RAG（检索增强生成技术），有效解决了大模型在实时数据处理方面的局限性以及回答问题时的幻觉问题，这是技术创新的一大步。而更令人瞩目的是，他们提出了“容器中的大模型”这一全新理念，通过将各种组件容器化，实现了大模型应用的标准化发布和高效管理。这一创新不仅降低了大模型的使用门槛，更显著提高了其应用效率，无疑是对市场需求的精准响应。

智领云联合创始人&CEO彭锋

　　针对这一新理念，IT168记者有幸采访到了智领云联合创始人&CEO彭锋，就“容器中的大模型”的定义，为何将容器化与大模型相结合以及容器中的大模型与智领云以往业务的联系等等用户关心的问题做了深度交流。

　　“容器中的大模型”到底是什么？

　　彭锋认为，在构建模型流水线的过程中，用户面临着一系列复杂的挑战。首当其冲的是管理和维护各种依赖项的兼容性，这涵盖了Python版本、第三方库、CUDA版本，以及硬件和操作系统等多个层面。这些元素相互交织，形成了一个错综复杂的环境，稍有不慎就可能导致版本冲突和不兼容的问题。

　　那么如何对各个组件的配置进行统一管理，避免重复和手动配置，以及动态管理依赖，都是我们必须解决的问题。此外，数据在组件间的流动也需要得到妥善管理，以确保数据的正确性和任务的及时完成。

　　说难不难，以上这些问题，实际上并没有超出传统数据流水线和运维的范畴。彭锋认为，将这些组件以容器的形式实现标准化发布，使用类似于 Kubernetes 这样的资源调度平台来管理这些组件的运行，可以大大降低大模型流水线的使用门槛，提高大模型应用发布和运行的效率。这也是“容器中的大模型”的缘起。

　　更重要的是，这种建设方式具有极高的灵活性和适应性。无论后端的基础大模型如何变化，这种流水线建设工作都是必不可少的。甚至可以说，为了适应快速迭代的基础大模型，我们应该积极采用云原生、容器化、服务化和标准化的方式来构建我们的大模型流水线。这将使我们能够在不同的私有和公有发布的大模型之间自由切换，选择最适合我们应用场景和价格模式的大模型。

　　容器化架构使得大模型的升级和替换变得异常简单。在传统架构中，更换或升级一个大模型可能涉及到复杂的依赖库管理、环境配置和端口映射等问题。而在容器化架构中，这些问题都得到了很好的解决。例如，当我们想要从Llama 2升级到Llama 3时，只需要替换相应的容器镜像即可，整个过程可以在几分钟内完成。这种灵活性不仅降低了技术更新的成本，还使得企业能够更快地响应市场变化并抓住新的商业机会。

　　如何建设大模型的流水线

　　接下来，彭锋认为用户如果想搭建一个企业级的大模型应用，不管使用开源的基础模型自己来发布，还是使用类似于 ChatGPT 的闭源 API，都需要搭建一个大模型流水线来管理应用体系中除了基础模型之外的功能模块。

　　大模型数据流水线作为一种复杂的数据处理系统，主要用于训练大规模的机器学习和深度学习模型，如Transformer、GPT等系列模型。它涵盖了从原始数据获取、预处理、特征工程、模型训练到模型优化与部署的全过程。这个过程中涉及到海量数据的存储、传输、清洗以及高效计算资源的调度和管理，每一环节都对技术水平提出了极高要求。

　　除此之外，如上文所述，搭建大模型流水线的挑战还包括：管理和维护各种依赖项的兼容性；如何统一管理各个组件的配置；以及完善管理数据在组件之间的流动等。

　　这些问题其实还是属于传统数据流水线(Data Pipeline)和运维（DataOps）的范畴，只不过多了几个特定功能场景：使用 GPU 或者 CPU 来发布大模型，用 sequence 数据（大部分是文档）来 finetune, pretrain 大模型，或者用大模型来进行 inference 服务或者以 agent 形式提供自动操作等。

　　那么，现在将这些组件以容器的形式实现标准化发布，即可降低大模型流水线的使用门槛，提高大模型应用发布和运行的效率。

　　写在最后

　　采访最后，彭锋表示，智领云的定位非常明确：在云原生环境下，专注于优化和完善大模型周边的数据处理流程。不直接涉足大模型本身的开发，而是致力于让大模型在云原生容器中运行得更加高效、稳定。

　　尽管大模型在诸多领域展现了惊人的能力，但其在实际应用中仍存在诸多挑战。彭锋举例说，大模型通常以自然语言方式接收问题并给出答案，这种输出方式的不稳定性使得结果难以标准化，这在商业逻辑中是不可接受的。因此，智领云在努力探索如何标准化大模型的输入输出机制，以确保其结果的稳定性和可预测性。

　　此外，在不同的大模型应用场景下，以容器化的方式发布这些开源大模型应用组件并合理地将它们组织起来来完成具体场景的工作非常具有参考和应用价值，并以此为准备建设大模型流水线的用户提供更多参考。

　　采访最后，彭锋透露，智领云还在积极探索大模型在教育、科研、文化创意等更多领域的应用场景，力求全面释放大模型这一新质生产力的巨大潜能。

文章来源：IT168   作者：卢敏
原文链接：https://ai.it168.com/a2024/0527/6851/000006851304.shtml
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