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LLMOps（Large Language Model Operations），是一套包含开发、部署、维护和优化大型语言模型（例如GPT系列）实践和流程的平台。其目标是确保这些强大的AI模型能够被高效、可扩展且安全地应用于构建和运行实际应用程序。LLMOps涵盖了模型训练、部署、监控、更新、安全性和合规性等多个方面。
数据准备：手动收集和预处理数据，可能包含繁琐的数据清洗和标注工作，这需要编写大量代码。
Prompt工程：开发者通常只能通过API调用或在Playground环境中编写和测试Prompt，缺乏即时反馈和可视化调试工具。
嵌入和上下文管理：手动处理长文本的嵌入和存储，难以进行优化和扩展，需要对模型嵌入和向量数据库等技术有深入了解。
应用监控与维护：手动收集和分析性能数据，可能无法及时发现和解决问题，有时甚至缺少必要的日志记录。
模型微调：自行准备微调数据并进行训练，这可能导致效率不高，且需要编写更多的代码。
系统和运营：需要技术人员参与或投入成本来开发管理后台，这增加了开发和维护的成本，并且缺乏对多人协作的支持以及对非技术人员的友好性。
基于 LLMOps 开发应用的过程
| 平台名称 | 所属公司 | 平台链接 |
| Dify-LLMOps | Dify | https://docs.dify.ai/v/zh-hans/learn-more/extended-reading/what-is-llmops |
百度开发者中心 - LLMOps | 百度 | https://developer.baidu.com/article/details/3264244 |
| Red Hat - LLMOps 和 MLOps | Red Hat | https://www.redhat.com/zh/topics/ai/llmops |
| Sophon LLMOps | 星环科技 | https://www.transwarp.cn/subproduct/sophon-llmops |
| Unite.AI - LLMOps | Unite.AI |
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