DNN-Powered MLOps Pipeline Optimization for Large Language Models: A Framework for Automated Deployment and Resource Management

📄 arXiv: 2501.14802v1 📥 PDF

作者: Mahesh Vaijainthymala Krishnamoorthy, Kuppusamy Vellamadam Palavesam, Siva Venkatesh Arcot, Rajarajeswari Chinniah Kuppuswami

分类: cs.DC, cs.LG

发布日期: 2025-01-14

备注: 22 pages, 15 figures, submitting to a AI Journal

💡 一句话要点

提出基于DNN的MLOps优化框架，自动化部署和资源管理大型语言模型。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 MLOps 深度神经网络 自动化部署 资源管理 流水线优化 自适应资源分配

📋 核心要点

  1. 现有MLOps方法难以有效处理LLM的规模、资源需求和动态性，导致部署和运维面临挑战。
  2. 利用DNN构建智能系统，自动化LLM的部署决策、资源分配和流水线优化，实现性能和成本的平衡。
  3. 实验表明，该框架在资源利用率、部署延迟和运营成本方面均优于传统MLOps方法。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）的规模和复杂性呈指数级增长，给其部署和运维管理带来了前所未有的挑战。传统的MLOps方法通常无法有效处理这些模型的规模、资源需求和动态特性。本研究提出了一种新颖的框架，该框架利用深度神经网络（DNN）来优化专门针对LLM的MLOps流水线。我们的方法引入了一个智能系统，该系统可以自动执行部署决策、资源分配和流水线优化，同时保持最佳性能和成本效益。通过在多个云环境和部署场景中进行的大量实验，我们证明了与传统MLOps方法相比，资源利用率提高了40%，部署延迟降低了35%，运营成本降低了30%。该框架能够适应不同的工作负载并自动优化部署策略，这代表了大规模语言模型自动化MLOps管理方面的重大进步。我们的框架引入了几个新颖的组件，包括用于处理异构运营指标的多流神经架构、一个不断从部署模式中学习的自适应资源分配系统，以及一个基于模型特征和环境条件自动选择最佳策略的复杂部署编排机制。该系统在各种部署场景中表现出强大的性能，包括多云环境、高吞吐量生产系统和成本敏感型部署。通过使用来自多个组织的生产工作负载进行严格评估，我们验证了我们的方法在降低运营复杂性、同时提高系统可靠性和成本效率方面的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：现有MLOps方法在处理大型语言模型时，面临资源利用率低、部署延迟高、运营成本高等问题。传统方法无法根据LLM的特性和环境条件动态调整部署策略，导致资源浪费和性能瓶颈。

核心思路：利用深度神经网络（DNN）学习LLM的部署模式和环境特征，构建一个智能系统，自动优化MLOps流水线。通过预测资源需求、选择最佳部署策略，实现资源高效利用、降低部署延迟和运营成本。

技术框架：该框架包含以下主要模块：1) 多流神经架构：用于处理异构运营指标，例如CPU利用率、内存占用、网络流量等。2) 自适应资源分配系统：根据历史部署模式和实时监控数据，动态调整资源分配，例如CPU核心数、内存大小。3) 部署编排机制：根据模型特性和环境条件，自动选择最佳部署策略，例如容器化部署、无服务器部署。

关键创新：该框架的关键创新在于利用DNN进行MLOps流水线的自动化优化。与传统基于规则或启发式算法的方法相比，DNN能够学习复杂的部署模式和环境特征，从而做出更智能的决策。此外，该框架还引入了多流神经架构和自适应资源分配系统，进一步提高了资源利用率和系统性能。

关键设计：多流神经架构采用多个并行的神经网络分支，分别处理不同类型的运营指标。自适应资源分配系统使用强化学习算法，根据奖励信号（例如资源利用率、部署延迟）不断优化资源分配策略。部署编排机制使用分类模型，根据模型特性和环境条件预测最佳部署策略。

📊 实验亮点

实验结果表明，与传统MLOps方法相比，该框架在资源利用率方面提高了40%，部署延迟降低了35%，运营成本降低了30%。这些显著的性能提升验证了该框架在自动化MLOps管理方面的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要部署和管理大型语言模型的场景，例如智能客服、机器翻译、文本生成等。通过自动化MLOps流水线，可以降低运营成本、提高系统可靠性，并加速LLM的部署和应用。

📄 摘要（原文）

The exponential growth in the size and complexity of Large Language Models (LLMs) has introduced unprecedented challenges in their deployment and operational management. Traditional MLOps approaches often fail to efficiently handle the scale, resource requirements, and dynamic nature of these models. This research presents a novel framework that leverages Deep Neural Networks (DNNs) to optimize MLOps pipelines specifically for LLMs. Our approach introduces an intelligent system that automates deployment decisions, resource allocation, and pipeline optimization while maintaining optimal performance and cost efficiency. Through extensive experimentation across multiple cloud environments and deployment scenarios, we demonstrate significant improvements: 40% enhancement in resource utilization, 35% reduction in deployment latency, and 30% decrease in operational costs compared to traditional MLOps approaches. The framework's ability to adapt to varying workloads and automatically optimize deployment strategies represents a significant advancement in automated MLOps management for large-scale language models. Our framework introduces several novel components including a multi-stream neural architecture for processing heterogeneous operational metrics, an adaptive resource allocation system that continuously learns from deployment patterns, and a sophisticated deployment orchestration mechanism that automatically selects optimal strategies based on model characteristics and environmental conditions. The system demonstrates robust performance across various deployment scenarios, including multi-cloud environments, high-throughput production systems, and cost-sensitive deployments. Through rigorous evaluation using production workloads from multiple organizations, we validate our approach's effectiveness in reducing operational complexity while improving system reliability and cost efficiency.