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大型语言模型(LLM)将彻底改变我们构建和维护人工智能系统和产品的方式。在OpenAI的GPT、Meta的Llama和谷歌的BERT等LLM发布后,它们能够生成类似人类的文本、理解上下文并执行广泛的自然语言处理(NLP)任务。一种被称为“LLMOps”的新方法已经发展起来,并成为每个AI/ML社区的话题,以简化我们在生产中开发、部署和维护LLM的方式。

什么是LLMOps?


LLMOps代表大型语言模型操作,字面意思是“LLM的MLOps”,这意味着它是MLOps的一个子类别,专注于新的工具集、架构原则和最佳实践,以操作基于LLM的应用程序的生命周期。

以下是LLMOps的关键方面,展示了它们在成功实现基于LLM的应用程序中的重要性。

  • 数据管理:摄入、清洁、贴标签、储存。
  • 模型开发:选择基础模型,微调,评估。
  • 模型部署:监控、维护、优化。
  • 安全和隐私:护栏、访问控制、加密、合规、保密。
  • 道德和公平:解决偏见,负责任,透明。

MLOps与LLMOps🥊


MLOps和LLMOps有很多相似之处,然而,它们之间的差异是基于我们使用经典ML模型与LLM构建人工智能产品的方式。