LLMOps 与 MLOps 有何不同？_llm、ml

在OpenAI的GPT，Meta的Llama和Google的BERT等大型语言模型（LLM）发布之后，它们可以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。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。因此，一种被称为“LLMOps”的新方法已经发展并成为每个AI / ML社区的话题，以简化我们应该如何在生产中开发，部署和维护LLM。

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，证明了它们在成功实施基于LLM的应用程序中的重要性。

• 数据管理：摄取、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、合规性、机密性。
• 道德和公平：解决偏见，负责任，透明。

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