Membangun Platform Local-LLM “OpenAI-Compatible”: Dokumen Desain Lengkap

Di era kecerdasan buatan yang berkembang pesat, Large Language Models (LLM) semakin penting. Meskipun OpenAI telah memimpin dengan model-model canggih, kebutuhan akan solusi LLM lokal dan pribadi meningkat. Artikel ini menyajikan dokumen desain lengkap untuk membangun platform Local-LLM yang “OpenAI-Compatible,” membahas arsitektur, komponen, dan pertimbangan penting untuk implementasi yang sukses.

Mengapa Local-LLM “OpenAI-Compatible”?

Sebelum menyelam lebih dalam, mari kita pahami alasan di balik kebutuhan ini:

1. Privasi Data: Data sensitif dapat diproses secara lokal tanpa mengirimkannya ke server eksternal. Ini sangat penting untuk industri yang diatur secara ketat seperti perawatan kesehatan dan keuangan.
2. Keamanan: Mengurangi risiko kebocoran data dan serangan siber dengan menyimpan data dan model di dalam jaringan yang dikendalikan.
3. Latensi Lebih Rendah: Pemrosesan lokal menghasilkan waktu respons yang lebih cepat, penting untuk aplikasi real-time.
4. Ketergantungan Lebih Rendah pada Koneksi Internet: Platform Local-LLM berfungsi bahkan tanpa koneksi internet yang stabil.
5. Kustomisasi: Kemampuan untuk menyesuaikan model secara lokal dengan data khusus dan kebutuhan spesifik.
6. Kontrol Biaya: Menghilangkan biaya berlangganan API berbasis penggunaan dan mengontrol biaya infrastruktur.
7. Sovereignty Data: Memastikan kepatuhan terhadap peraturan lokal mengenai penyimpanan dan pemrosesan data.

Kerangka Dokumen Desain

Dokumen desain ini mencakup aspek-aspek berikut:

1. Gambaran Umum Sistem
2. Persyaratan
3. Arsitektur Sistem
4. Komponen Kunci
5. Antarmuka API
6. Keamanan
7. Penskalaan dan Performa
8. Penerapan dan Pemeliharaan
9. Pertimbangan Hukum dan Etika

1. Gambaran Umum Sistem

Platform Local-LLM “OpenAI-Compatible” bertujuan untuk menyediakan lingkungan di mana pengguna dapat menjalankan dan berinteraksi dengan Large Language Models (LLM) secara lokal. Platform ini akan meniru antarmuka API OpenAI populer untuk memfasilitasi transisi yang mulus bagi pengembang yang sudah terbiasa dengan OpenAI. Platform ini akan mencakup fitur-fitur untuk mengelola model, mengoptimalkan inferensi, dan mengamankan akses data.

1.1. Tujuan

1. Menyediakan antarmuka API yang kompatibel dengan OpenAI.
2. Memungkinkan penyebaran LLM di infrastruktur lokal.
3. Menjamin privasi dan keamanan data.
4. Mengoptimalkan performa inferensi.
5. Mendukung berbagai model LLM.

1.2. Audiens

Dokumen ini ditujukan untuk:

1. Pengembang yang ingin mengintegrasikan LLM ke dalam aplikasi mereka secara lokal.
2. Arsitek sistem yang merancang dan menerapkan platform.
3. Manajer produk yang mengawasi pengembangan platform.
4. Tim keamanan yang bertanggung jawab untuk mengamankan platform.

2. Persyaratan

2.1. Persyaratan Fungsional

1. Kompatibilitas API: Platform harus menyediakan antarmuka API yang sangat kompatibel dengan OpenAI, termasuk titik akhir untuk penyelesaian, penyelesaian obrolan, penyematan, dan model daftar.
2. Manajemen Model: Kemampuan untuk mengunggah, menyimpan, dan mengelola berbagai model LLM secara lokal.
3. Inferensi: Mendukung inferensi yang dioptimalkan pada berbagai perangkat keras (CPU, GPU).
4. Autentikasi dan Otorisasi: Mekanisme keamanan yang kuat untuk mengontrol akses ke model dan data.
5. Pemantauan dan Logging: Kemampuan untuk memantau performa sistem dan mencatat aktivitas untuk tujuan audit dan debugging.
6. Penyesuaian: Kemampuan untuk menyetel model yang disesuaikan menggunakan data lokal.
7. Dukungan untuk Format Data: Mendukung berbagai format data input dan output (JSON, teks, dll.).

2.2. Persyaratan Non-Fungsional

1. Performa: Latensi rendah dan throughput tinggi untuk inferensi.
2. Skalabilitas: Kemampuan untuk menangani peningkatan lalu lintas dan ukuran model.
3. Keamanan: Melindungi data dan model dari akses yang tidak sah.
4. Keandalan: Memastikan ketersediaan sistem yang tinggi.
5. Keterpeliharaan: Memfasilitasi pembaruan, pemeliharaan, dan pemecahan masalah yang mudah.
6. Portabilitas: Dapat digunakan di berbagai platform perangkat keras dan sistem operasi.
7. Kemudahan Penggunaan: Antarmuka yang intuitif dan dokumentasi yang jelas untuk pengembang.

3. Arsitektur Sistem

Arsitektur platform Local-LLM “OpenAI-Compatible” dirancang untuk menjadi modular, dapat diskalakan, dan aman. Ini terdiri dari beberapa komponen utama yang bekerja sama untuk menyediakan fungsionalitas yang diperlukan.

3.1. Diagram Arsitektur

[Di sini, Anda akan menyertakan diagram arsitektur yang menunjukkan komponen-komponen utama dan interaksi mereka. Karena kita tidak dapat menyertakan gambar dalam format ini, kita akan menjelaskannya secara tekstual.]

Diagram ini akan menunjukkan komponen-komponen berikut:

• API Gateway: Titik masuk tunggal untuk semua permintaan API.
• Manajer Autentikasi: Menangani autentikasi dan otorisasi pengguna.
• Manajer Model: Mengelola model LLM yang disimpan secara lokal.
• Inferensi Engine: Melakukan inferensi menggunakan model yang dipilih.
• Logging dan Pemantauan: Mengumpulkan dan menganalisis log dan metrik sistem.
• Database: Menyimpan metadata model, konfigurasi pengguna, dan data lainnya.

3.2. Penjelasan Komponen

1. API Gateway:
   • Berfungsi sebagai titik masuk tunggal untuk semua permintaan API.
   • Merutekan permintaan ke komponen yang sesuai.
   • Menangani pembatasan laju dan kontrol lalu lintas.
   • Dapat diimplementasikan menggunakan teknologi seperti Nginx atau Traefik.
2. Manajer Autentikasi:
   • Memverifikasi identitas pengguna.
   • Mengotorisasi akses ke model dan data.
   • Mendukung berbagai metode autentikasi (API Keys, OAuth).
   • Dapat diimplementasikan menggunakan standar seperti JWT (JSON Web Tokens).
3. Manajer Model:
   • Mengelola penyimpanan dan pengambilan model LLM.
   • Menyediakan API untuk mengunggah, mengunduh, dan mendaftarkan model.
   • Mendukung berbagai format model (mis., PyTorch, TensorFlow).
   • Dapat diimplementasikan menggunakan sistem penyimpanan objek seperti MinIO atau AWS S3 (untuk simulasi lokal).
4. Inferensi Engine:
   • Memuat dan menjalankan model LLM untuk inferensi.
   • Mengoptimalkan performa inferensi menggunakan teknik seperti batching dan quantization.
   • Mendukung berbagai akselerator perangkat keras (CPU, GPU).
   • Dapat diimplementasikan menggunakan framework seperti TensorFlow Serving, Triton Inference Server, atau vLLM.
5. Logging dan Pemantauan:
   • Mengumpulkan dan menyimpan log dari semua komponen.
   • Memantau performa sistem (latensi, throughput, penggunaan sumber daya).
   • Memberikan peringatan untuk masalah yang terdeteksi.
   • Dapat diimplementasikan menggunakan alat seperti Elasticsearch, Grafana, dan Prometheus.
6. Database:
   • Menyimpan metadata model (nama, deskripsi, versi).
   • Menyimpan konfigurasi pengguna (API Keys, izin).
   • Menyimpan log aktivitas (permintaan, respons).
   • Dapat diimplementasikan menggunakan database seperti PostgreSQL atau MySQL.

4. Komponen Kunci

Bagian ini menguraikan komponen-komponen kunci dari platform Local-LLM “OpenAI-Compatible” secara lebih detail, menyoroti teknologi dan implementasi yang direkomendasikan.

4.1. API Gateway (Nginx/Traefik)

API Gateway adalah titik masuk tunggal untuk semua permintaan eksternal ke platform Local-LLM. Ini bertanggung jawab untuk merutekan permintaan ke layanan yang sesuai, menyediakan otentikasi dan otorisasi, serta menangani fungsi penting lainnya seperti pembatasan laju dan kontrol lalu lintas.

• Teknologi yang Direkomendasikan: Nginx atau Traefik
• Fitur Utama:
• Perutean: Merutekan permintaan ke layanan backend yang sesuai berdasarkan jalur URL atau header.
• Autentikasi dan Otorisasi: Memverifikasi identitas pemohon dan memberikan atau menolak akses berdasarkan izin.
• Pembatasan Laju: Membatasi jumlah permintaan yang dapat dilakukan oleh pengguna atau klien tertentu dalam periode waktu tertentu untuk mencegah penyalahgunaan dan memastikan ketersediaan.
• Load Balancing: Mendistribusikan lalu lintas di beberapa instance layanan backend untuk meningkatkan performa dan keandalan.
• Keamanan: Melindungi platform dari ancaman eksternal dengan menerapkan kebijakan keamanan seperti otentikasi TLS/SSL dan perlindungan DDoS.

4.2. Manajer Autentikasi (JWT)

Manajer Autentikasi bertanggung jawab untuk memverifikasi identitas pengguna dan mengotorisasi akses mereka ke sumber daya platform Local-LLM. Ini menangani proses masuk, manajemen token, dan kontrol izin.

• Teknologi yang Direkomendasikan: Implementasi berbasis JWT (JSON Web Tokens)
• Fitur Utama:
• Autentikasi: Memverifikasi identitas pengguna menggunakan kredensial seperti nama pengguna dan kata sandi, atau melalui penyedia identitas eksternal seperti OAuth.
• Otorisasi: Memberikan atau menolak akses ke sumber daya berdasarkan peran dan izin pengguna.
• Manajemen Token: Menerbitkan, menyegarkan, dan mencabut token akses untuk mengotentikasi permintaan pengguna.
• Keamanan: Mengamankan proses autentikasi dan otorisasi menggunakan praktik terbaik seperti enkripsi, hashing, dan perlindungan terhadap serangan umum.

4.3. Manajer Model (MinIO/S3)

Manajer Model mengelola penyimpanan dan pengambilan model LLM dalam platform Local-LLM. Ini menyediakan API untuk mengunggah model baru, mendaftarkan model yang ada, dan mengambil model untuk inferensi.

• Teknologi yang Direkomendasikan: Sistem penyimpanan objek seperti MinIO (untuk penyimpanan lokal) atau AWS S3 (jika Anda memerlukan opsi yang di-hosting di cloud)
• Fitur Utama:
• Penyimpanan Model: Menyimpan model LLM dalam format file (mis., PyTorch, TensorFlow) dalam sistem penyimpanan objek.
• Manajemen Versi: Mendukung beberapa versi model untuk rollback dan eksperimen.
• Metadata Model: Menyimpan metadata tentang model seperti nama, deskripsi, versi, dan dependensi.
• Kontrol Akses: Mengontrol akses ke model berdasarkan peran dan izin pengguna.

4.4. Inferensi Engine (Triton Inference Server/vLLM)

Inferensi Engine adalah jantung dari platform Local-LLM. Ini bertanggung jawab untuk memuat model LLM dan melakukan inferensi untuk menghasilkan respons berdasarkan permintaan input.

• Teknologi yang Direkomendasikan: Triton Inference Server atau vLLM
• Fitur Utama:
• Pemuatan Model: Memuat model LLM ke dalam memori dan mengoptimalkannya untuk inferensi.
• Inferensi: Melakukan inferensi menggunakan model yang dimuat berdasarkan permintaan input.
• Batching: Menggabungkan beberapa permintaan inferensi ke dalam satu batch untuk meningkatkan throughput.
• Akselerasi Perangkat Keras: Menggunakan GPU atau akselerator perangkat keras lainnya untuk mempercepat inferensi.
• Pengoptimalan: Mengoptimalkan performa inferensi menggunakan teknik seperti quantization, pruning, dan distillation.

4.5. Logging dan Pemantauan (Elasticsearch/Grafana/Prometheus)

Logging dan Pemantauan sangat penting untuk memantau kesehatan dan performa platform Local-LLM. Komponen ini mengumpulkan log dan metrik dari semua komponen, menyimpannya, dan menyediakan dasbor untuk visualisasi dan analisis.

• Teknologi yang Direkomendasikan: Kombinasi Elasticsearch, Grafana, dan Prometheus
• Fitur Utama:
• Pengumpulan Log: Mengumpulkan log dari semua komponen menggunakan agen log seperti Fluentd atau Logstash.
• Penyimpanan Log: Menyimpan log dalam sistem pencarian dan analisis log seperti Elasticsearch.
• Pemantauan Metrik: Mengumpulkan metrik tentang performa sistem (mis., latensi, throughput, penggunaan CPU/GPU) menggunakan agen pemantauan seperti Prometheus.
• Visualisasi: Membuat dasbor dan visualisasi untuk memantau kesehatan dan performa sistem menggunakan alat seperti Grafana.
• Peringatan: Mengatur peringatan berdasarkan ambang batas metrik untuk memberi tahu administrator tentang potensi masalah.

4.6. Database (PostgreSQL/MySQL)

Database digunakan untuk menyimpan data terstruktur yang digunakan oleh berbagai komponen platform Local-LLM. Ini menyimpan metadata model, konfigurasi pengguna, log audit, dan data lainnya.

• Teknologi yang Direkomendasikan: PostgreSQL atau MySQL
• Fitur Utama:
• Penyimpanan Data: Menyimpan data terstruktur dalam tabel dengan skema yang ditentukan.
• Kueri: Mengambil data menggunakan bahasa kueri seperti SQL.
• Indeksasi: Mengindeks data untuk meningkatkan performa kueri.
• Keamanan: Mengamankan data menggunakan kontrol akses dan enkripsi.
• Integritas: Memastikan integritas data menggunakan batasan dan transaksi.

5. Antarmuka API

Platform Local-LLM “OpenAI-Compatible” harus menyediakan antarmuka API yang sangat kompatibel dengan OpenAI untuk memfasilitasi transisi yang mulus bagi pengembang. Bagian ini menguraikan titik akhir API utama dan format input/output mereka.

5.1. Titik Akhir API

1. /v1/completions: Menghasilkan penyelesaian teks berdasarkan permintaan input.
   • Metode: POST
   • Input:
   • model: ID model yang akan digunakan.
   • prompt: Teks input untuk di lengkapi.
   • max_tokens: Jumlah token maksimum untuk menghasilkan.
   • temperature: Mengontrol keacakan output.
   • top_p: Mengontrol diversifikasi output.
   • Output:
   • id: ID unik untuk penyelesaian.
   • object: Jenis objek (penyelesaian).
   • created: Stempel waktu ketika penyelesaian dibuat.
   • model: ID model yang digunakan.
   • choices: Daftar penyelesaian.
2. /v1/chat/completions: Menghasilkan respons obrolan berdasarkan riwayat percakapan.
   • Metode: POST
   • Input:
   • model: ID model yang akan digunakan.
   • messages: Daftar pesan obrolan (role: user/assistant/system, content: pesan).
   • temperature: Mengontrol keacakan output.
   • top_p: Mengontrol diversifikasi output.
   • Output:
   • id: ID unik untuk penyelesaian.
   • object: Jenis objek (chat.completion).
   • created: Stempel waktu ketika penyelesaian dibuat.
   • model: ID model yang digunakan.
   • choices: Daftar pilihan pesan.
3. /v1/embeddings: Menghasilkan penyematan vektor untuk teks input.
   • Metode: POST
   • Input:
   • model: ID model yang akan digunakan.
   • input: Teks input untuk menghasilkan penyematan.
   • Output:
   • object: Jenis objek (list).
   • data: Daftar penyematan.
   • model: ID model yang digunakan.
4. /v1/models: Daftar model yang tersedia.
   • Metode: GET
   • Input: Tidak ada
   • Output:
   • object: Jenis objek (list).
   • data: Daftar model.

5.2. Format Input/Output

Semua permintaan API dan respons harus menggunakan format JSON. Format input dan output harus konsisten dengan API OpenAI untuk meminimalkan upaya migrasi.

6. Keamanan

Keamanan merupakan pertimbangan utama dalam perancangan dan implementasi platform Local-LLM “OpenAI-Compatible”. Bagian ini menguraikan langkah-langkah keamanan yang diambil untuk melindungi data dan model dari akses yang tidak sah.

6.1. Langkah-Langkah Keamanan

1. Autentikasi dan Otorisasi:
   • Semua permintaan API harus diautentikasi menggunakan kunci API atau token OAuth.
   • Kontrol akses berbasis peran (RBAC) harus diterapkan untuk membatasi akses ke sumber daya berdasarkan peran pengguna.
2. Enkripsi:
   • Semua data dalam transit harus dienkripsi menggunakan TLS/SSL.
   • Data saat istirahat harus dienkripsi menggunakan enkripsi AES-256.
3. Keamanan Jaringan:
   • Platform harus diimplementasikan di dalam jaringan pribadi yang aman.
   • Aturan firewall harus dikonfigurasi untuk membatasi akses ke komponen yang diperlukan.
4. Keamanan Model:
   • Model harus disimpan di lokasi yang aman dengan kontrol akses yang ketat.
   • Integritas model harus diverifikasi menggunakan checksum.
5. Audit dan Pemantauan:
   • Semua aktivitas sistem harus dicatat dan dipantau untuk mendeteksi aktivitas mencurigakan.
   • Audit keamanan reguler harus dilakukan untuk mengidentifikasi dan mengatasi kerentanan.
6. Input Sanitization:
   • Semua input pengguna harus dibersihkan untuk mencegah serangan injeksi (misalnya, injeksi prompt).
   • Validasi input yang kuat harus diterapkan untuk memastikan bahwa hanya data yang valid yang diproses.

7. Penskalaan dan Performa

Penskalaan dan performa adalah pertimbangan penting untuk platform Local-LLM “OpenAI-Compatible”. Platform harus dapat menangani peningkatan lalu lintas dan ukuran model tanpa mengorbankan performa. Bagian ini menguraikan strategi untuk penskalaan dan pengoptimalan performa.

7.1. Strategi Penskalaan

1. Penskalaan Horizontal:
   • Gunakan beberapa instance Inferensi Engine di belakang load balancer.
   • Skalakan database secara horizontal menggunakan replikasi dan sharding.
2. Cache:
   • Cache respons API yang sering diakses untuk mengurangi beban pada Inferensi Engine.
   • Gunakan cache terdistribusi seperti Redis atau Memcached.
3. Optimasi:
   • Optimalkan model untuk inferensi menggunakan teknik seperti quantization dan pruning.
   • Gunakan batching untuk memproses beberapa permintaan secara paralel.
4. Akselerasi Perangkat Keras:
   • Gunakan GPU atau akselerator perangkat keras lainnya untuk mempercepat inferensi.
5. Load Balancing:
   • Distribusi lalu lintas secara merata di beberapa instance Inferensi Engine menggunakan load balancer.
6. Penyesuaian Otomatis:
   • Implementasikan penyesuaian otomatis untuk secara dinamis menskalakan sumber daya berdasarkan permintaan.

8. Penerapan dan Pemeliharaan

Bagian ini menguraikan proses penerapan dan pemeliharaan untuk platform Local-LLM “OpenAI-Compatible”. Ini mencakup langkah-langkah untuk mengimplementasikan platform di lingkungan lokal dan tugas pemeliharaan yang sedang berlangsung untuk memastikan operasi yang stabil dan aman.

8.1. Penerapan

1. Persyaratan Infrastruktur:
   • Pastikan bahwa infrastruktur lokal memenuhi persyaratan minimum (perangkat keras, perangkat lunak).
   • Siapkan server dengan sumber daya yang memadai (CPU, GPU, memori).
2. Penyebaran Komponen:
   • Pasang dan konfigurasi komponen-komponen yang diperlukan (API Gateway, Manajer Autentikasi, Manajer Model, Inferensi Engine, Logging dan Pemantauan, Database).
   • Gunakan alat orkestrasi kontainer seperti Docker dan Kubernetes untuk menyederhanakan penyebaran.
3. Konfigurasi:
   • Konfigurasi setiap komponen dengan pengaturan yang sesuai.
   • Pastikan bahwa semua komponen dapat berkomunikasi satu sama lain.
4. Pengujian:
   • Lakukan pengujian menyeluruh untuk memverifikasi bahwa platform berfungsi seperti yang diharapkan.
   • Uji kompatibilitas API dengan kode klien yang ada.

8.2. Pemeliharaan

1. Pemantauan:
   • Pantau performa sistem dan kesehatan menggunakan alat pemantauan.
   • Atur peringatan untuk masalah yang terdeteksi.
2. Pembaruan:
   • Perbarui komponen perangkat lunak secara teratur untuk memperbaiki bug dan kerentanan keamanan.
   • Terapkan tambalan keamanan dan pembaruan secepatnya.
3. Backup:
   • Lakukan pencadangan data dan konfigurasi secara teratur.
   • Uji prosedur pemulihan untuk memastikan data dapat dipulihkan jika terjadi kegagalan.
4. Pemecahan Masalah:
   • Menangani masalah dan kesalahan yang dilaporkan tepat waktu.
   • Gunakan log dan metrik untuk mendiagnosis masalah.
5. Optimasi:
   • Terus optimalkan performa sistem.
   • Identifikasi dan atasi hambatan.
6. Keamanan:
   • Lakukan audit keamanan secara teratur.
   • Pantau sistem untuk mendeteksi aktivitas mencurigakan.

9. Pertimbangan Hukum dan Etika

Saat membangun dan menerapkan platform Local-LLM “OpenAI-Compatible”, penting untuk mempertimbangkan implikasi hukum dan etika. Bagian ini menguraikan beberapa pertimbangan utama.

9.1. Pertimbangan Hukum

1. Privasi Data:
   • Pastikan kepatuhan terhadap peraturan privasi data (misalnya, GDPR, CCPA).
   • Terapkan langkah-langkah untuk melindungi data pribadi.
2. Hak Cipta:
   • Hormati hak cipta data dan model.
   • Dapatkan lisensi yang diperlukan untuk menggunakan data dan model.
3. Keamanan:
   • Terapkan langkah-langkah keamanan yang wajar untuk melindungi data dan model dari akses yang tidak sah.
   • Laporkan pelanggaran data ke otoritas yang sesuai.
4. Kontrak:
   • Tinjau dan patuhi persyaratan kontraktual dengan penyedia pihak ketiga.

9.2. Pertimbangan Etika

1. Bias:
   • Sadar akan potensi bias dalam model LLM.
   • Ambil langkah-langkah untuk mengurangi bias dan memastikan keadilan.
2. Transparansi:
   • Bersikap transparan tentang kemampuan dan batasan model LLM.
   • Berikan penjelasan tentang cara kerja model LLM.
3. Akuntabilitas:
   • Bertanggung jawab atas tindakan yang diambil menggunakan model LLM.
   • Terapkan mekanisme untuk mengatasi kesalahan dan memberikan ganti rugi.
4. Penyalahgunaan:
   • Cegah penyalahgunaan model LLM untuk tujuan berbahaya (misalnya, penyebaran informasi yang salah, pidato kebencian).
   • Terapkan kebijakan penggunaan dan panduan yang jelas.
5. Dampak Sosial:
   • Pertimbangkan dampak sosial dari penggunaan model LLM.
   • Ambil langkah-langkah untuk meminimalkan efek negatif dan memaksimalkan efek positif.

Kesimpulan

Membangun platform Local-LLM “OpenAI-Compatible” adalah upaya yang kompleks yang membutuhkan perencanaan dan pelaksanaan yang cermat. Dokumen desain ini menyediakan kerangka kerja komprehensif untuk membangun platform semacam itu, yang mencakup aspek-aspek penting seperti arsitektur sistem, komponen kunci, antarmuka API, keamanan, penskalaan, penerapan, dan pertimbangan hukum dan etika. Dengan mengikuti panduan dalam dokumen ini, pengembang dapat membangun platform Local-LLM yang aman, dapat diskalakan, dan kompatibel yang memenuhi kebutuhan khusus mereka dan memberikan nilai yang signifikan.