{"id":169663,"date":"2024-05-17T07:30:00","date_gmt":"2024-05-17T06:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/es\/?p=169663"},"modified":"2026-02-08T23:52:28","modified_gmt":"2026-02-08T22:52:28","slug":"llmops-todo-lo-que-necesita-saber","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/es\/llmops-todo-lo-que-necesita-saber","title":{"rendered":"LLMOps o c\u00f3mo gestionar grandes modelos de lenguaje"},"content":{"rendered":"<p><strong><b>Desde el despliegue de ChatGPT, Bard u otros modelos de LLM, cada vez m\u00e1s empresas utilizan, dise\u00f1an y despliegan grandes modelos de lenguaje. De ah\u00ed la necesidad de optimizar la gesti\u00f3n operativa. Aqu\u00ed es donde interviene el LLMOps. Entonces, \u00bfde qu\u00e9 se trata?<\/b><\/strong><\/p>\n<style><br \/>\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style>\n<h3>\u00bfQu\u00e9 es el LLMOps?<\/h3>\nLLMOps es el anagrama de \u00aboperaciones de grandes modelos de lenguaje\u00bb. Incluyen todas las pr\u00e1cticas, t\u00e9cnicas y herramientas utilizadas para la<b> gesti\u00f3n operativa de los modelos de lenguaje grandes<\/b> en entornos de producci\u00f3n.\n\nEl objetivo de LLMOps es entonces optimizar el despliegue, la vigilancia y el mantenimiento de los grandes modelos de lenguaje.\n\n<a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/nuestros-cursos-de-data\">\nDominar los LLM\n<\/a>\n<h4>La importancia del LLMOps<\/h4>\nComo recordatorio, los LLM son un avance con respecto a los modelos tradicionales de procesamiento de lenguaje natural (NLP). Y con raz\u00f3n, son <b>capaces de realizar tareas extremadamente complejas<\/b>; desde responder a preguntas abiertas hasta sintetizar pasando por el seguimiento de instrucciones casi arbitrarias. A medida que las innovaciones tecnol\u00f3gicas evolucionan, los LLM incorporan cada vez m\u00e1s comportamientos humanos. Pero estos avances a\u00fan implican<b> numerosos desaf\u00edos<\/b>. Y eso, en varios niveles:\n<ul>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">La recopilaci\u00f3n de datos;<\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">La preparaci\u00f3n de los datos;<\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">La colaboraci\u00f3n entre los <a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/herramientas-habituales-de-un-data-scientist\">equipos de ciencia de datos, ingenier\u00eda de datos&#8230;<\/a>;<\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">La ingenier\u00eda de prompts;<\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">El ajuste fino del modelo (fine tuning);<\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">El despliegue del modelo;<\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">La vigilancia del modelo;<\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Etc.<\/li>\n<\/ul>\nDebido a todos estos retos a superar, es esencial<b> implementar una rigurosidad operativa para sincronizar todos los procesos.<\/b> Precisamente, ese es el papel del LLMOps.\n\n<style><br \/>\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"800\" height=\"457\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2024\/04\/LLMOps1.jpg\" alt=\"\" loading=\"lazy\" srcset=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2024\/04\/LLMOps1.jpg 875w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2024\/04\/LLMOps1-300x171.jpg 300w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2024\/04\/LLMOps1-768x439.jpg 768w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\">\n<h4>LLMOps vs MLOps<\/h4>\nCorolario del LLMOps, est\u00e1 el MLOps (para las operaciones en aprendizaje autom\u00e1tico). Aunque son complementarias, estas dos t\u00e9cnicas merecen ser distinguidas:\n<ul>\n \t<li><b>Los recursos inform\u00e1ticos<\/b>: debido al rendimiento de los modelos de lenguaje grandes, estos \u00faltimos requieren recursos adicionales (como los GPU) con \u00f3rdenes de magnitud m\u00e1s finos.<\/li>\n \t<li><b>El aprendizaje por transferencia<\/b>: los modelos tradicionales de ML generalmente se crean desde cero. No es el caso de los grandes modelos de lenguaje que parten de un modelo base. Est\u00e1n refinados con nuevos datos para ofrecer a los usuarios un rendimiento de alto nivel.<\/li>\n \t<li><b>La retroalimentaci\u00f3n humana:<\/b> para afinar su rendimiento, los LLM funcionan principalmente a partir del aprendizaje por refuerzo a partir de la retroalimentaci\u00f3n humana (RLHF). La integraci\u00f3n de este bucle en los pipelines LLMOps facilita el ajuste de los grandes modelos de lenguaje.<\/li>\n \t<li><b>El ajuste de hiperpar\u00e1metros:<\/b> en machine learning, el ajuste se centra en la mejora de la precisi\u00f3n o de otras medidas. Por el contrario, para los LLM, el ajuste de hiperpar\u00e1metros permite a menudo reducir el costo y la potencia de c\u00f3mputo necesarios para el entrenamiento y la inferencia.<\/li>\n<\/ul>\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\"><div class=\"wp-block-button \"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button \" href=\"https:\/\/liora.io\/es\/nuestros-cursos-de-data\">Aprenda a utilizar LLM<\/a><\/div><\/div>\n\n<h3>\u00bfCu\u00e1les son las buenas pr\u00e1cticas de LLMOps?<\/h3>\nComo habr\u00e1s comprendido, el LLMOps define un conjunto de buenas pr\u00e1cticas operacionales para optimizar la gesti\u00f3n de los grandes modelos de lenguaje. Pero, \u00bfcu\u00e1les son estas pr\u00e1cticas? En realidad, hay varias seg\u00fan la etapa del LLM:\n<ul>\n \t<li><b>El an\u00e1lisis exploratorio de datos (AED)<\/b>: la exploraci\u00f3n de los datos disponibles es indispensable, ya que cada informaci\u00f3n servir\u00e1 para el <a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/data-science-definicion-problematica-y-casos-de-uso\">aprendizaje autom\u00e1tico<\/a>.<\/li>\n \t<li><b>La preparaci\u00f3n de datos<\/b>: se trata de transformar los datos para hacerlos visibles y accesibles a los equipos encargados de desplegar los LLM. Para ello, conviene dise\u00f1ar cuadros, visualizaciones reproducibles, modificables y compartibles.<\/li>\n \t<li><b>El ajuste del modelo<\/b>: para afinar el rendimiento de los modelos, es posible utilizar varias bibliotecas de c\u00f3digo abierto como Hugging Face Transformers, DeepSpeed, PyTorch, TensorFlow&#8230;<\/li>\n \t<li><b>La revisi\u00f3n y gobernanza de los modelos<\/b>: LLMOps tiene como objetivo optimizar todos los procesos del ciclo de vida de los grandes modelos. Por tanto, debes seguir la evoluci\u00f3n y las diferentes versiones de los modelos.<\/li>\n \t<li><b>La vigilancia de los modelos:<\/b> los pipelines de vigilancia evitan las alucinaciones, los sesgos u otros problemas. A trav\u00e9s de alertas, podr\u00e1s analizar el comportamiento de los modelos. Aqu\u00ed, es fundamental implementar una supervisi\u00f3n humana.<\/li>\n<\/ul>\n<img decoding=\"async\" width=\"800\" height=\"457\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2024\/04\/LLMOps2.jpg\" alt=\"\" loading=\"lazy\" srcset=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2024\/04\/LLMOps2.jpg 875w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2024\/04\/LLMOps2-300x171.jpg 300w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2024\/04\/LLMOps2-768x439.jpg 768w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\">\n<h3>\u00bfCu\u00e1les son las ventajas del LLMOps?<\/h3>\nAl implementar las buenas pr\u00e1cticas antes mencionadas, podr\u00e1s aprovechar todas las ventajas de LLMOps. A saber:\n<ul>\n \t<li><b>La eficacia:<\/b> gracias a procesos claros que han demostrado su val\u00eda, el LLMOps permite acelerar el desarrollo de los modelos y proporcionar modelos de mejor calidad.<\/li>\n \t<li><b>La escalabilidad:<\/b> a trav\u00e9s de una buena gesti\u00f3n operacional de los LLM, es m\u00e1s f\u00e1cil manejar miles de modelos.<\/li>\n \t<li><b>La reducci\u00f3n de riesgos<\/b>: entre las buenas pr\u00e1cticas de LLMOps, la vigilancia y la supervisi\u00f3n est\u00e1n en el centro. Lo que garantiza una mayor transparencia y una respuesta m\u00e1s r\u00e1pida.<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Domina los LLMOps con Liora<\/h3>\nCon el desarrollo de los LLM, la gesti\u00f3n operacional de los grandes modelos de lenguaje se convierte en el asunto de una pluralidad de actores. En el coraz\u00f3n, todos los profesionales de la inform\u00e1tica, tales como los ingenieros DevOps, los <a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/ficha-del-perfil-de-data-scientist\">cient\u00edficos de datos<\/a>, los <a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/data-engineer\">ingenieros de datos<\/a>&#8230; \u00bfQuieres adoptar las buenas pr\u00e1cticas y gestionar mejor los LLM? <b>Aprende uno de estos oficios con Liora<\/b>. Especializados en datos, te ayudamos a dise\u00f1ar, desplegar y optimizar modelos de lenguaje fiables y eficientes. <a href=\"\/formation\/data-ia\/\">\u00a1\u00danete a nosotros!<\/a>\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\"><div class=\"wp-block-button \"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button \" href=\"https:\/\/liora.io\/es\/nuestros-cursos-de-data\">Formaci\u00f3n LLM<\/a><\/div><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Desde el despliegue de ChatGPT, Bard u otros modelos de LLM, cada vez m\u00e1s empresas utilizan, dise\u00f1an y despliegan grandes modelos de lenguaje. De ah\u00ed la necesidad de optimizar la gesti\u00f3n operativa. Aqu\u00ed es donde interviene el LLMOps. Entonces, \u00bfde qu\u00e9 se trata? \u00bfQu\u00e9 es el LLMOps? LLMOps es el anagrama de \u00aboperaciones de grandes [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":74,"featured_media":169665,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"elementor_theme","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"editor_notices":[],"footnotes":""},"categories":[2440],"class_list":["post-169663","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-data-ia"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/liora.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/169663","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/liora.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/liora.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/74"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=169663"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/liora.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/169663\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":183435,"href":"https:\/\/liora.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/169663\/revisions\/183435"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/169665"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/liora.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=169663"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=169663"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}