【Streamlit】LLMOps入門：効率的な大規模言語モデル運用

JS2IIU

7か月前

こんにちは、JS2IIUです。
近年、大規模言語モデル（LLM）は様々な分野で急速に活用が広がっていますが、その運用・管理の難しさも同時に注目されています。単にモデルを動かすだけでなく、適切に更新し、監視し、ユーザーとの対話を調整し続けることが求められます。こうした効率的な運用を支えるのが「LLMOps」です。

本記事では、Pythonで気軽にウェブアプリを作成できるStreamlitを活用し、初めての方でも分かりやすくLLMOpsの基本から実践的なデプロイ・管理方法までを丁寧に解説します。実際のコード例も交えながら、手を動かしながら理解を深めていただける構成です。

個人で運用される方がいるのか、わかりませんが、今回もよろしくお願いします。

LLMOpsとは？基礎知識と重要性
Streamlitとは？特徴とLLMOpsでの活用メリット
実践：Streamlitを用いた大規模言語モデルのデプロイ方法
モデル監視・管理におけるStreamlitの活用事例
1. サンプル：簡単な監視ダッシュボード
2. モデルバージョン管理用UI例
LLMOpsにおけるユーザーインターフェース設計のポイント
実践的ワークフロー：Streamlitと他ツール連携によるLLMOps自動化
参考リンク集

LLMOpsとは？基礎知識と重要性

LLMOpsの定義と役割

LLMOps（Large Language Model Operations）とは、LLMを運用・管理するためのプロセスやツール群を指します。単なるモデルの開発に留まらず、デプロイ、監視、メンテナンス、スケーリングといった運用全般を効率化することが求められます。

なぜLLMOpsが注目されているのか

モデルサイズの増大：数十億〜数百億パラメータのモデルが主流となり、単純なデプロイや運用が困難に。
利用シーンの多様化：リアルタイム応答やバッチ処理、カスタマイズ対応など多様なニーズへの柔軟な対応が必要。
継続的なメンテナンス：新データによる更新やバージョン管理、異常検知が日常的に求められる。

従来のMLOpsとの違いと共通点

LLMOpsは従来の機械学習モデル運用（MLOps）から派生しているものの、以下の点で特徴的です。

項目	MLOps	LLMOps
モデル規模	小〜中規模	超大規模（数十億〜）
推論コスト	軽〜中	高い
ユーザーインタラクション	限定的なAPI利用	インタラクティブなチャット等を含む
モデル更新頻度	比較的コントロール可能	頻繁かつ迅速な更新が求められる

LLMOpsで重視される観点

観点	説明
プロンプト管理	どのプロンプトがどんな結果を出すかを追跡・バージョン管理
LLM応答の評価	LLMの出力の正確性・有用性・一貫性を評価
安全性とフォーマット保証	不適切な出力や不正な形式を制限
リアルタイム監視	LLMを使ったサービスのパフォーマンスや障害を即座に検知
コスト最適化	高コストなLLM推論の呼び出し頻度や方法を最適化

LLMOpsで使われる代表的なツール一覧

ツール名	特徴	主な機能	使い所
LangChain	LLMアプリケーションの構築を支援するフレームワーク	– チェーン構築 – メモリ管理 – エージェント制御 – 複数LLMや外部ツールとの連携	プロンプト設計やLLMを組み合わせた複雑なアプリケーション開発に
LlamaIndex (旧GPT Index)	外部データとの統合に特化	– データインデックス作成 – Retriever機能 – データ接続（SQL, PDF, Notionなど）	RAG（Retrieval Augmented Generation）で外部情報を参照させたいとき
Weights & Biases (W\&B)	機械学習/LLMの実験管理ツール	– ロギング – モデル比較 – LLMパフォーマンスの可視化	LLMの出力ログを分析し、バージョン管理やABテストに
PromptLayer	プロンプトのトラッキングと分析に特化	– プロンプトログの記録 – 出力追跡 – OpenAI APIとの統合	プロンプトの最適化、バージョン管理、履歴の可視化に
LLMonitor	LLMアプリケーションのモニタリング	– 入出力の可視化 – ユーザー操作の記録 – フィードバック収集	実アプリ運用時の品質改善、出力ログの監査に
Helicone	LLM APIコールの可視化とコスト最適化	– OpenAI/Gemini APIのラップ – レスポンスログと遅延計測 – 利用量トラッキング	LLMのAPI利用を安価かつ効率的に管理したいとき
Guardrails AI	出力の安全性を担保するための検証ツール	– 出力検証ルール定義 – JSON構造保証 – LLM応答の正確性評価	LLMが常に正しい形式で出力する必要があるアプリ（例：チャットボット、API）に
Trulens	出力の評価とフィードバックループ構築	– LLM評価指標（正確性、一貫性など） – 人的・自動評価の統合	RAGやチャットアプリでのLLM評価と改善に
MLflow	モデル管理の定番ツール、LLMOpsでも活用可	– 実験管理 – モデル登録 – デプロイ支援	LLMファインチューニング結果の記録、パフォーマンス追跡に
FastAPI / Streamlit / Gradio	LLMアプリのUI・API構築	– LLM推論UIの作成 – Webアプリ公開 – API化	LLMをプロトタイピングや社内外公開アプリにする際に

使い方の具体例

LangChain × LlamaIndex：自社のPDF資料を読み込ませて、質問応答ができるチャットボットを構築。
W\&B × PromptLayer：同じプロンプトに対して複数モデルでABテストを実施し、どのモデルが最も良い応答をするか評価。
Guardrails AI：ユーザーに返すJSON出力が常に正しい形式であるよう保証。
Helicone：API呼び出し回数とコストを定量的に可視化し、利用量の最適化を図る。

Streamlitとは？特徴とLLMOpsでの活用メリット

Streamlitの簡単な紹介

Streamlitは、Pythonコードだけで手軽にWebアプリを構築できるフレームワークです。特にデータサイエンスや機械学習の結果を可視化・操作するツールとして人気があり、標準で多彩なUIコンポーネントを備えています。

手軽にUIが作れる点の強調

HTMLやJavaScriptの知識がなくても、st.text_input(), st.button(), st.write()などの関数を呼ぶだけで直感的な画面作成が可能です。

LLMOpsにおけるStreamlitの強み

実装コスト削減：複雑で面倒なフロントエンドを作らずに済むため、開発効率が大幅アップ。
リアルタイムインタラクション：ユーザー入力を即座にトリガーにした処理が可能。
簡易ダッシュボード作成：モデルの状態やログを手軽に可視化できる。

既存のLLMOpsツールとの比較的な位置付け

例えば、KubeflowやMLflowのような複雑なMLOpsプラットフォームと比較して、Streamlitは「人間とLLMをつなぐ簡易かつ柔軟なUI構築」に特化しており、すぐに運用用の画面を作りたい時に非常に有効です。

実践：Streamlitを用いた大規模言語モデルのデプロイ方法

ここからは実際にPythonの開発環境を整え、Streamlitを使ってOpenAIのGPTモデルを活用する簡単な質問応答アプリを作ってみましょう。

ステップ1: 環境準備

Pythonのインストール
Python 3.7以上。私は3.11を主に使っています。あえて古いバージョンを選ぶメリットはありません。
Python公式サイト
必要なライブラリのインストール
ターミナル（コマンドプロンプト）で次のコマンドを実行します。

Bash

   pip install streamlit openai

   pip install streamlit openai

OpenAIのAPIキーを取得
OpenAI公式からAPIキーを生成します。

ステップ2: シンプルなStreamlitアプリ作成

以下のコードを app.py というファイルに保存してください。

Python

import streamlit as st
import openai
import os
# 事前に環境変数などからAPIキーを設定しておく
openai.api_key = os.getenv(“OPENAI_API_KEY”)
st.title(“簡単GPT質問応答アプリ”)
# ユーザーからの質問入力欄
user_input = st.text_input(“質問を入力してください”)
if st.button(“送信”):
    if not user_input.strip():
        st.warning(“質問を入力してください。”)
    else:
        with st.spinner(“回答を生成中…”):
            try:
                response = openai.Completion.create(
                    engine=”text-davinci-003″,
                    prompt=user_input,
                    max_tokens=150,
                    temperature=0.7,
                )
                answer = response.choices[0].text.strip()
                st.markdown(“**回答:**”)
                st.write(answer)
            except Exception as e:
                st.error(f”エラーが発生しました: {e}”)

import streamlit as st
import openai
import os

# 事前に環境変数などからAPIキーを設定しておく
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

st.title("簡単GPT質問応答アプリ")

# ユーザーからの質問入力欄
user_input = st.text_input("質問を入力してください")

if st.button("送信"):
    if not user_input.strip():
        st.warning("質問を入力してください。")
    else:
        with st.spinner("回答を生成中..."):
            try:
                response = openai.Completion.create(
                    engine="text-davinci-003",
                    prompt=user_input,
                    max_tokens=150,
                    temperature=0.7,
                )
                answer = response.choices[0].text.strip()
                st.markdown("**回答:**")
                st.write(answer)
            except Exception as e:
                st.error(f"エラーが発生しました: {e}")

ステップ3: アプリの起動

環境変数にAPIキーを設定し（例：Linux/macOSの場合）

Bash

export OPENAI_API_KEY=’your_api_key_here’
streamlit run app.py

export OPENAI_API_KEY='your_api_key_here'
streamlit run app.py

Windows PowerShellの場合は

Bash

setx OPENAI_API_KEY “your_api_key_here”
streamlit run app.py

setx OPENAI_API_KEY "your_api_key_here"
streamlit run app.py

ブラウザが自動的に起動して、質問入力フォームが表示されます。質問を入力して「送信」を押すとGPTの応答が表示されます。

補足：Streamlitの主なコンポーネント

st.text_input() ：単一行テキスト入力欄
st.button() ：クリック可能なボタン
st.write()またはst.markdown() ：テキストやMarkdown形式での表記
st.spinner() ：処理中の表示

モデル監視・管理におけるStreamlitの活用事例

運用ではモデルの状態を監視することが重要です。レスポンスタイムやエラー率、APIコール数などのメトリクスを見やすく可視化することで、問題の早期発見が可能になります。

サンプル：簡単な監視ダッシュボード

下記は疑似的なメトリクスを表示する例です。

Python

import streamlit as st
import time
import random
st.title(“モデル監視ダッシュボード”)
# 仮のメトリクス
response_time = random.uniform(0.1, 2.0)  # 秒
api_calls = random.randint(50, 200)
error_rate = random.uniform(0, 0.05)  # %
st.metric(label=”平均レスポンス時間”, value=f”{response_time:.2f} 秒”)
st.metric(label=”APIコール数 (昨日)”, value=api_calls)
st.metric(label=”エラー率”, value=f”{error_rate:.2%}”)
if st.button(“最新データ取得”):
    st.rerun()

import streamlit as st
import time
import random

st.title("モデル監視ダッシュボード")

# 仮のメトリクス
response_time = random.uniform(0.1, 2.0)  # 秒
api_calls = random.randint(50, 200)
error_rate = random.uniform(0, 0.05)  # %

st.metric(label="平均レスポンス時間", value=f"{response_time:.2f} 秒")
st.metric(label="APIコール数 (昨日)", value=api_calls)
st.metric(label="エラー率", value=f"{error_rate:.2%}")

if st.button("最新データ取得"):
    st.rerun()

モデルバージョン管理用UI例

Python

model_versions = [“v1.0”, “v1.1”, “v2.0”]
selected_version = st.selectbox(“モデルバージョンを選択してください”, model_versions)
st.write(f”現在選択中のモデル: {selected_version}”)

model_versions = ["v1.0", "v1.1", "v2.0"]
selected_version = st.selectbox("モデルバージョンを選択してください", model_versions)
st.write(f"現在選択中のモデル: {selected_version}")

このようにUIでモデルのバージョンを切り替えられると、複数モデルの運用管理がやりやすくなります。

LLMOpsにおけるユーザーインターフェース設計のポイント

使いやすさを高める基本原則

シンプルで直感的な操作性
複雑な操作は避け、必要な機能だけを分かりやすく配置します。
障害時のわかりやすいメッセージ表示
エラーが起きてもユーザーが対応方法を理解できるように心がけます。
運用チームの役割やニーズを反映する
監視情報やログは担当者が利用しやすい形で提示しましょう。

フォーム入力の工夫

入力バリデーションの実装（例：空文字の検出）
入力補助（プレースホルダーや例示テキストの活用）

ロールごとのアクセスや機能の実装例（簡易説明）

例えば管理者用と一般ユーザー用の差別化には、ログイン機能（※外部認証連携も可能）を活用し、管理者はモデル更新や詳細ログ閲覧が可能、一般ユーザーは利用結果の閲覧だけにアクセス制限することが考えられます。

実践的ワークフロー：Streamlitと他ツール連携によるLLMOps自動化

LLMOpsでは、モデルの更新や監視、品質評価といった一連の運用タスクを自動化・可視化することが重要です。本節では、Streamlitを中心に据えたLLMOpsワークフローを構築するための具体的な方法を紹介します。CI/CD、可視化、監視、連携コードなど、実践的な要素を通して自動化の全体像を解説します。

CI/CDツールを用いたモデル更新トリガー

LLMを継続的に改善・運用する際、**CI/CD（継続的インテグレーション／継続的デリバリー）**ツールを活用することで、モデルの再学習から本番環境への自動反映までを自動化できます。

例えば、以下のようなGitHub Actionsを活用したパイプラインを構築可能です：

モデル更新検知：新しいモデルのチェックインやバージョンタグ付けをトリガーに。
自動テスト：Pytestなどで推論結果の品質テストを実行。
品質が一定以上なら自動デプロイ：Dockerイメージのビルド → 本番環境へ自動反映。

YAML

# .github/workflows/deploy-model.yml（例）
on:
  push:
    tags:
      – ‘model-v*’
jobs:
  deploy:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      – name: Checkout Repo
        uses: actions/checkout@v2
      – name: Run Model Evaluation
        run: python evaluate_model.py
      – name: Deploy to Production
        if: success()
        run: bash deploy.sh

# .github/workflows/deploy-model.yml（例）
on:
  push:
    tags:
      - 'model-v*'
jobs:
  deploy:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - name: Checkout Repo
        uses: actions/checkout@v2
      - name: Run Model Evaluation
        run: python evaluate_model.py
      - name: Deploy to Production
        if: success()
        run: bash deploy.sh

このようにすることで、人手を介さずにモデル更新の一貫した運用が実現します。

Streamlitでトリガー状況やログを可視化

Streamlitは、軽量かつ柔軟にフロントエンドを構築できるため、デプロイ状況やログを可視化するダッシュボードとして非常に適しています。

利用例：

CI/CDの実行結果（成功・失敗）を表示
デプロイ時刻やモデルバージョンの履歴を一覧化
デプロイ中に発生したエラーの詳細ログ表示

これらは、GitHub ActionsのREST APIや、カスタムWeb API経由でログ情報を取得し、Streamlit上に表示する形で実装可能です。

Python

import streamlit as st
import requests
# API経由でCIログを取得して表示
def show_deploy_log():
    response = requests.get(“https://your-api.com/logs/latest”)
    data = response.json()
    st.write(“最終デプロイ：”, data[“timestamp”])
    st.code(data[“log”], language=”bash”)
show_deploy_log()

import streamlit as st
import requests

# API経由でCIログを取得して表示
def show_deploy_log():
    response = requests.get("https://your-api.com/logs/latest")
    data = response.json()
    st.write("最終デプロイ：", data["timestamp"])
    st.code(data["log"], language="bash")

show_deploy_log()

監視ツールとの連携例：Prometheus × Grafana

LLMアプリケーションの運用では、リクエスト数、応答時間、エラー率といったメトリクス監視が不可欠です。

具体的な構成例：

ツール	役割
Prometheus	Streamlitアプリのメトリクスを定期取得し保存
Grafana	Prometheusのデータを元にダッシュボードを構成

実装の流れ：

Streamlitアプリ内にエンドポイントを設置

Python

from flask import Flask, Response
from prometheus_client import Counter, generate_latest
REQUEST_COUNT = Counter(‘llm_requests_total’, ‘LLM APIへのリクエスト数’)
@api.route(“/metrics”)
def metrics():
    return Response(generate_latest(), mimetype=”text/plain”)

from flask import Flask, Response
from prometheus_client import Counter, generate_latest

REQUEST_COUNT = Counter('llm_requests_total', 'LLM APIへのリクエスト数')

@api.route("/metrics")
def metrics():
    return Response(generate_latest(), mimetype="text/plain")

Prometheusでこのエンドポイントを定期取得（scrape）

YAML

scrape_configs:
  – job_name: ‘llm_app’
    static_configs:
      – targets: [‘localhost:8501’]

scrape_configs:
  - job_name: 'llm_app'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:8501']

Grafanaで可視化
メトリクス（例：llm_requests_total）を使ってダッシュボードを構成し、アクセス状況やエラー発生タイミングをリアルタイムで確認可能に。

コードレベルでのツール連携ポイント例

Streamlitアプリが、GitHub Actionsや外部システムからのWebhook通知を受けて処理を開始する例です。これにより、CI/CDパイプラインとStreamlitダッシュボード間の連携が自動化されます。

Python

import requests
# GitHub ActionsなどからWebhookで通知を受け取りStreamlit側で処理
def notify_deploy_trigger():
    url = “https://your-streamlit-app/api/deploy_notify”
    payload = {
        “status”: “started”,
        “timestamp”: “2024-06-01T12:00:00Z”,
        “model_version”: “v2.1.0”
    }
    response = requests.post(url, json=payload)
    return response.status_code

import requests

# GitHub ActionsなどからWebhookで通知を受け取りStreamlit側で処理
def notify_deploy_trigger():
    url = "https://your-streamlit-app/api/deploy_notify"
    payload = {
        "status": "started",
        "timestamp": "2024-06-01T12:00:00Z",
        "model_version": "v2.1.0"
    }
    response = requests.post(url, json=payload)
    return response.status_code

Streamlit側では、FlaskやFastAPIなどを併用してWebhookを受け取り、ローカルDBやログに記録してダッシュボードに反映することができます。

運用業務効率化の効果

このようなLLMOpsの自動化により、以下のような実運用でのメリットが得られます：

効果	説明
デプロイへの手動介入削減	モデル更新時の人的作業を減らし、再現性のあるデプロイが可能に
早期検知と対応	モデルの挙動やエラーをリアルタイムで把握し、迅速なトラブル対応を実現
チーム間での情報共有	StreamlitやGrafanaによるダッシュボードで、非技術者を含めた運用状況の共有が円滑に