大家好，如今我們能夠與ChatGPT進行輕松互動：只需輸入提示，按下回車，就能迅速得到回應(yīng)。然而，這個無縫互動的底層，是一系列復(fù)雜而有序的自動執(zhí)行步驟，即大型語言模型運營（LLMOps），確保用戶的提示有效傳遞和處理，并在幾秒內(nèi)生成精準(zhǔn)、可靠的回答。

本文將分析大型語言模型（LLM）服務(wù)，例如ChatGPT背后的運作機制，即LLMOps范式。同時，介紹從提示的初步處理到模型的精準(zhǔn)選擇，再到有效回應(yīng)的生成，關(guān)注那些容易被忽略卻極為重要的環(huán)節(jié)，包括負(fù)載均衡、系統(tǒng)監(jiān)控和持續(xù)集成。

1. LLMOps簡介

LLMOps（Large Language Model Operations）是機器學(xué)習(xí)運營（MLOps）的演變，專門針對大型語言模型（LLMs）的獨特需求和挑戰(zhàn)。

LLMOps 超越了MLOps的通用模型生命周期管理，更加專注于大型語言模型。核心目標(biāo)是確保大型語言模型能夠高效、穩(wěn)定地運行，并能夠持續(xù)提供高質(zhì)量的輸出，這包括但不限于模型的訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)、部署、監(jiān)控和優(yōu)化等環(huán)節(jié)。

LLMOps對于實現(xiàn)大型語言模型在各種應(yīng)用場景中的成功落地起著關(guān)鍵作用。

1.1 ?LLMOps的起源

自2018年GPT-2的問世以來，大型語言模型（LLM）如GPT系列逐漸發(fā)展壯大，尤其是GPT-3及其后續(xù)版本的推出，性能方面顯著提升。

這些模型的強大能力催生了眾多應(yīng)用，如客戶服務(wù)的聊天機器人、多語言翻譯服務(wù)和輔助寫作編程的工具等。

面對LLM在實際應(yīng)用中的獨特挑戰(zhàn)，業(yè)界發(fā)展出了新的工具和最佳實踐，以更有效地管理這些模型的整個應(yīng)用生命周期，這一進程的集合即為“LLMOps”。

1.2 LLMOps的重要性

LLMOps對于高效管理大型語言模型至關(guān)重要，主要原因包括：

• 它確保基礎(chǔ)設(shè)施能夠應(yīng)對模型處理的大量數(shù)據(jù)和眾多參數(shù)，滿足存儲和帶寬需求。

• 通過優(yōu)化響應(yīng)時間，LLMOps保障用戶能夠及時獲得準(zhǔn)確反饋，維持流暢的交互體驗。

• 持續(xù)監(jiān)控不僅限于基礎(chǔ)設(shè)施的運行狀態(tài)，還包括對模型決策行為的跟蹤分析，以便不斷優(yōu)化模型。

• 鑒于運行LLM的成本較高，LLMOps采用成本效益策略，高效利用資源，同時保持性能。

2. 大型語言模型服務(wù)

要理解LLMOps，關(guān)鍵在于掌握大型語言模型（LLMs）作為服務(wù)時的運作流程。這包括從模型接收用戶提示開始，到生成并返回響應(yīng)的全過程。在這個流程中，用戶輸入會在送入模型前經(jīng)過一系列處理，而模型輸出也會在呈現(xiàn)給用戶前經(jīng)過轉(zhuǎn)換。

LLMOps工作流程：通用的大型語言模型（LLM）作為服務(wù)背后的步驟。用戶輸入（綠色部分）在輸入到模型之前會經(jīng)歷一些處理步驟。同樣，模型輸出（紅色部分）在展示給用戶之前也會經(jīng)歷幾輪轉(zhuǎn)換。

可以看出，提示在傳遞給模型之前需經(jīng)過多個階段，這些步驟雖有差異，但基本的目的相同：確保輸入被正確理解，并且模型的輸出與上下文相匹配。下面分解這些步驟：

2.1 預(yù)處理

預(yù)處理步驟旨在使模型能夠更好地理解和處理用戶輸入。首先通過分詞將輸入文本分解成稱為“tokens”的小單元，接著進行數(shù)據(jù)規(guī)范化，移除或替換特殊字符、糾正拼寫錯誤，并使文本格式統(tǒng)一。

在編碼階段，這些tokens通過嵌入技術(shù)被轉(zhuǎn)換成數(shù)字形式，即在高維空間中的向量，以便模型進行處理。

2.2 定位

這涉及根據(jù)之前的對話輪次或外部知識源對提示進行上下文化，以確保模型的響應(yīng)是連貫和上下文適宜的。此外，實體識別和鏈接幫助系統(tǒng)識別提示中的實體（如名稱、地點和日期），并將它們與相關(guān)上下文關(guān)聯(lián)起來。

2.3 負(fù)責(zé)任的AI

為了確保LLMs的良好使用，服務(wù)會對用戶提示進行審查，主要根據(jù)安全和合規(guī)準(zhǔn)則評估，尤其在處理敏感信息、不當(dāng)內(nèi)容、偏見或可能的虛假信息時。

審查通過后，提示才會送至模型處理。模型的響應(yīng)在呈現(xiàn)給用戶前，也可能再次經(jīng)過定位和負(fù)責(zé)任AI的流程。

2.4 后處理

模型產(chǎn)生的響應(yīng)最初是以數(shù)值形式呈現(xiàn)的，得益于之前的向量嵌入。因此，解碼過程對于將這些數(shù)值數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換回人類可讀的文本起著重要作用。解碼之后，通過細(xì)化步驟對響應(yīng)進行潤色，提升語法、風(fēng)格和可讀性。

最后響應(yīng)顯示給用戶，LLMOps基礎(chǔ)設(shè)施負(fù)責(zé)透明地執(zhí)行這些步驟。

可以看到，LLMOps基礎(chǔ)設(shè)施處理用戶提示并生成響應(yīng)涉及多個步驟，延遲是衡量性能的關(guān)鍵指標(biāo)。

為了降低延遲，LLMOps采取了一系列策略和最佳實踐，優(yōu)化從輸入到輸出的整個流程。通過自動化步驟和高效管理資源，LLMOps減少了模型處理的等待時間。此外，還有多種方法可以進一步減少延遲：

• 緩存：保存常用的或計算量大的輸出部分，避免每次請求都重新計算。

• 并發(fā)處理：同時處理多個請求，提高資源利用率，減少用戶等待時間。

• 監(jiān)控：分析模型和基礎(chǔ)設(shè)施的各個組件，快速發(fā)現(xiàn)并解決瓶頸問題。

減少延遲不僅改善了用戶體驗，還通過高效利用資源降低了成本。

3. LLMOps的關(guān)鍵組成部分

LLMOps設(shè)置中應(yīng)該使用哪種模型，市面上有各種類型的模型可供選擇。每種模型都針對特定的用例進行了優(yōu)化，且有不同的大小選項等，選擇合適的模型主要取決于應(yīng)用和可用資源。

3.1 選擇合適的基礎(chǔ)模型

LLM提供商

LLM模型和提供商可以分為以下幾類：

• 專有模型：這一類別包括像OpenAI（GPT模型）、Google（PaLM模型）和Anthropic（Claude模型）這樣的公司，它們訓(xùn)練專有的LLM，并通過Web界面或API端點將它們作為服務(wù)提供。

• 開源模型：這一類別包括由社區(qū)、學(xué)術(shù)界或像Eleuther AI和Big Science這樣的組織開發(fā)的免費模型。這些組織通常依賴于計算基礎(chǔ)設(shè)施的捐贈。理想情況下，我們可以采用一個開源模型，并自行構(gòu)建服務(wù)，包括LLMOps基礎(chǔ)設(shè)施。

• 提供基礎(chǔ)設(shè)施的公司：這些公司為開源LLM提供LLMOps基礎(chǔ)設(shè)施。因此，他們通過提供部署服務(wù)來實現(xiàn)盈利，如Together AI這樣的公司。在這里，公司提供了輕松定制您的LLMOps基礎(chǔ)設(shè)施的機會。

專有模型與開源模型

開源模型的核心優(yōu)勢在于其高度的透明度和可定制性。它們允許用戶完全掌控所有組件，簡化了調(diào)試和個性化調(diào)整的過程。這種靈活性使得大型語言模型（LLM）能夠更精準(zhǔn)地滿足用戶的特定需求，而不是簡單地適應(yīng)提供商設(shè)定的標(biāo)準(zhǔn)選項。

然而，自行管理開源LLM可能會面臨重大的工程挑戰(zhàn)，并帶來與計算和存儲相關(guān)的額外成本。盡管開源模型提供了基礎(chǔ)的基礎(chǔ)設(shè)施支持，但在延遲、吞吐量和推理成本等方面，它們通常難以與專有模型相匹敵。

模型選擇標(biāo)準(zhǔn)

• 成本：不僅要考慮模型推理的成本，還要考慮與維護、監(jiān)控和優(yōu)化模型相關(guān)的工程費用。

• 任務(wù)類型：LLM將被用于的任務(wù)性質(zhì)，如摘要、問答等，應(yīng)與模型的能力相匹配。已經(jīng)針對我們的目標(biāo)任務(wù)進行了微調(diào)的模型將節(jié)省我們在執(zhí)行微調(diào)時的時間和精力和金錢。

• 性能指標(biāo)：許多提供商披露了他們模型的性能指標(biāo)，如文本生成的速度（每個輸出令牌的時間）和生成第一個令牌所需的時間（第一個令牌的時間）。我們應(yīng)該確保模型在我們的用例中表現(xiàn)如預(yù)期。

• 許可：選擇允許我們預(yù)期使用的模型至關(guān)重要。即使明確允許商業(yè)使用的模型也可能對特定類型的用例有限制。例如，BigScience Open RAIL-M許可對LLM在與執(zhí)法、移民和庇護程序等相關(guān)領(lǐng)域的使用施加了限制。

3.2 微調(diào)策略

大型語言模型（LLM）無論是專有還是開源，通常都需要經(jīng)過微調(diào)才能適應(yīng)特定的應(yīng)用場景。市面上已有針對特定任務(wù)預(yù)微調(diào)的LLM，如聊天機器人、文本摘要和情感分析模型。此外，針對長文本處理的需求，一些模型提供了能夠處理更多上下文（如GPT 3.5的16k上下文大小變體）的長上下文版本。

如果現(xiàn)有的模型無法滿足特定需求，可以選擇對模型進行微調(diào)或從頭開始訓(xùn)練，而選擇合適的數(shù)據(jù)集對于后者尤為關(guān)鍵，它決定了模型對目標(biāo)任務(wù)的理解和適應(yīng)能力。

模型定制

如果我們的應(yīng)用程序需要對現(xiàn)有模型進行微調(diào)，相關(guān)步驟也應(yīng)成為LLMOps設(shè)置的一部分?，F(xiàn)在將這個定制步驟添加到原始的圖表中：

LLMOps工作流程：將模型定制步驟（橙色部分）納入我們的通用工作流程中。

擁有一個一致的微調(diào)流程可以幫助開發(fā)者隨著更多數(shù)據(jù)的可用性，擴展模型的知識，允許輕松升級LLM版本或進行其他修改。

當(dāng)依賴第三方模型時，重要的是要注意這些模型可能在可用性到成本方面發(fā)生變化。這可能會迫使我們切換到不同的基礎(chǔ)模型。一個健壯的LLMOps設(shè)置將使我們能夠通過簡單地用不同的LLM替換“模型”框來順利處理這種關(guān)鍵情況。

訓(xùn)練數(shù)據(jù)

雖然有人認(rèn)為微調(diào)LLM或完全訓(xùn)練模型是在LLMOps基礎(chǔ)設(shè)施之外的初步步驟，但實際上，這一步是最重要的。因為成功的服務(wù)不僅需要模型的持續(xù)改進，還需要能夠靈活應(yīng)對服務(wù)提供商的變更。

為了確保在LLMOps基礎(chǔ)設(shè)施中有效地進行訓(xùn)練、微調(diào)和模型優(yōu)化，保持訓(xùn)練數(shù)據(jù)與后續(xù)推理數(shù)據(jù)格式的一致性至關(guān)重要。通常，采用JSON Lines（.jsonl）格式來組織訓(xùn)練數(shù)據(jù)，這種格式得益于其結(jié)構(gòu)特點，非常適合用于LLM的微調(diào)，并且能夠高效地處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。

典型的用于微調(diào)的.jsonl文件像這樣：

{"prompt":?"問題：法國的首都是什么？",?"completion":?"法國的首都是巴黎。"}{"prompt":?"問題：誰寫了《麥克白》？",?"completion":?"《麥克白》是由威廉·莎士比亞寫的。"}

.jsonl文件中的每一行都是一個獨立的JSON對象，代表一個單一的訓(xùn)練示例，其中prompt和completion鍵分別指示輸入文本和預(yù)期的模型響應(yīng)。此外，這種格式便于向模型的知識庫中增量添加新數(shù)據(jù)。

訓(xùn)練和推理參數(shù)

在設(shè)置LLMOps基礎(chǔ)設(shè)施時，模型參數(shù)也很重要，因為它們會影響模型大小和資源消耗等特性。

關(guān)于訓(xùn)練參數(shù)，優(yōu)化訓(xùn)練參數(shù)以平衡模型的復(fù)雜性與部署限制（如內(nèi)存使用）至關(guān)重要。這種優(yōu)化對于在資源容量不同的多樣化環(huán)境中部署模型非常重要，確保模型不僅先進，而且適用于現(xiàn)實世界的應(yīng)用。

關(guān)于推理參數(shù)，調(diào)整溫度和最大令牌等參數(shù)可以控制響應(yīng)的長度和隨機性。這些設(shè)置作為LLMOps過程的一部分進行管理，以使模型的輸出與特定應(yīng)用要求和用戶意圖保持一致。

3.3 提示工程和管理

已經(jīng)證明，提示工程技術(shù)可以增強LLM的默認(rèn)能力。原因之一是它們有助于將模型置于上下文中。例如，指導(dǎo)模型在特定領(lǐng)域充當(dāng)專家，或引導(dǎo)模型朝著期望的輸出方向發(fā)展。提示工程和管理是應(yīng)該包含在我們LLMOps設(shè)置中的重要組件。

最有效的提示工程實踐之一是少數(shù)示例提示和思維鏈推理。讓我們簡要回顧這些技術(shù)，并討論如何將它們整合到我們的LLMOps設(shè)置中：

• 少數(shù)示例提示涉及在提示本身內(nèi)提供少量示例（shots）來說明手頭的任務(wù)。這有助于模型更有效地理解和執(zhí)行特定任務(wù)。

• 思維鏈推理涉及構(gòu)建提示，引導(dǎo)模型通過逐步推理過程。這種技術(shù)對于需要邏輯推理或與外部資源交互的復(fù)雜任務(wù)特別有用。

通過使用提示模板，在我們的LLMOps設(shè)置中實施少數(shù)示例提示和思維鏈推理等技術(shù)可以有效地實現(xiàn)。

提示模板

提示模板是一套預(yù)定義的框架，用于引導(dǎo)大型語言模型（LLM）進行有效的推理。它們確保了請求的一致性，并在不顯著影響用戶體驗的情況下，融入了高級的提示工程技術(shù)。

在LLMOps環(huán)境中，構(gòu)建一個針對不同場景精心設(shè)計的提示模板庫是至關(guān)重要的。選擇合適的模板作為預(yù)處理階段的一部分，這發(fā)生在查詢傳遞給模型之前。

對于使用少數(shù)示例的提示，模板應(yīng)包含幾個示例來指導(dǎo)模型理解預(yù)期任務(wù)或響應(yīng)方式。同時，為了實施思維鏈推理，模板應(yīng)細(xì)致規(guī)劃，以包含一個逐步的思考過程，引導(dǎo)模型系統(tǒng)地分析問題并將其分解為更簡單的子任務(wù)。

在思維鏈推理中，可能需要結(jié)合外部知識源，如在LangChain框架中，模型可以根據(jù)需要從互聯(lián)網(wǎng)檢索信息來補充其知識庫。

對于少數(shù)示例提示和思維鏈推理，進行A/B測試是一種有效的優(yōu)化手段。通過對比不同用戶群體對不同提示版本的反應(yīng)，我們可以客觀評估并選擇最有效的提示。此外，基于性能數(shù)據(jù)不斷迭代和優(yōu)化提示模板也是非常關(guān)鍵的。

4. 部署與監(jiān)控

當(dāng)基礎(chǔ)模型訓(xùn)練或微調(diào)完成，并且對成果滿意后，接下來就是部署模型的階段。在LLMOps中，部署意味著將語言模型從訓(xùn)練狀態(tài)轉(zhuǎn)移到生產(chǎn)環(huán)境，使其能夠在實際工作中發(fā)揮作用。在標(biāo)準(zhǔn)圖表中，這一步驟用橙色表示。

LLMOps工作流程強調(diào)部署步驟（以橙色表示）在通用流程中，這一步包括將模型從開發(fā)環(huán)境“遷移”到生產(chǎn)環(huán)境。

部署還包括設(shè)置我們與生產(chǎn)中的模型通信的接口。通常，接口取決于處理模式：

• 實時處理：對于需要實時交互的應(yīng)用，如聊天應(yīng)用，部署模型的方式必須允許立即處理數(shù)據(jù)并生成輸出。這通常通過創(chuàng)建與模型接口的應(yīng)用程序編程接口（API）來實現(xiàn)。如今，有許多庫，如Flask，允許我們通過簡單的步驟創(chuàng)建API接口。

API可以部署在Web服務(wù)器或云平臺上，確保用戶或需要與模型交互的系統(tǒng)可以訪問它們。我們的LLMOps設(shè)置應(yīng)確保API能夠處理預(yù)期的負(fù)載，并考慮擴展性、負(fù)載均衡和故障轉(zhuǎn)移機制。

• 批量預(yù)測：在許多用例中，實時預(yù)測并不必要。例如，如果有一批客戶評論，需要每周分類一次，我們可以使用訓(xùn)練好的模型批量處理這些評論。這種方法對于時間不敏感的任務(wù)來說是高效且資源友好的。

對于批量用例，可以使用cron（在類Unix系統(tǒng)）或基于云的任務(wù)調(diào)度服務(wù)等工具來安排批量作業(yè)。這些作業(yè)將在指定的時間間隔內(nèi)運行模型處理新數(shù)據(jù)，處理數(shù)據(jù)并存儲結(jié)果。

最后，將模型部署到生產(chǎn)設(shè)置通常涉及模型打包和版本控制：

• 打包包括將模型及其依賴項包裝成可以輕松部署和在生產(chǎn)環(huán)境中使用的格式。這可能涉及容器化技術(shù)，如Docker，它封裝了模型及其環(huán)境，以確保在不同平臺間的一致性。

• 模型版本控制：跟蹤模型的不同版本至關(guān)重要，特別是當(dāng)您更新或重新訓(xùn)練模型時。版本控制有助于保持模型迭代、訓(xùn)練數(shù)據(jù)和提示模板的清晰記錄。

4.1 CI/CD流水線

持續(xù)集成（CI）和持續(xù)交付（CD）流水線自動化了將模型從開發(fā)環(huán)境帶到生產(chǎn)的步驟，確保模型可靠、最新且高效部署。

在LLMOps中，當(dāng)對模型（如超參數(shù)調(diào)整、模型架構(gòu)更改或新訓(xùn)練數(shù)據(jù)）進行新代碼或更改時，CI確保這些更改自動進行測試。這包括運行單元測試、集成測試以及任何其他檢查，以驗證更改不會破壞模型或降低其性能。在這個意義上，CI是一種持續(xù)監(jiān)控我們模型的方式。

一旦更改在CI階段通過所有測試，CD就會自動化模型部署到生產(chǎn)環(huán)境。這確保了最穩(wěn)定、經(jīng)過測試的模型版本始終在LLMOps生產(chǎn)設(shè)置中運行。CD還便于在生產(chǎn)環(huán)境中檢測到問題時快速回滾到以前的版本，最小化停機時間并確保服務(wù)可靠性。

4.2 編排

最后，編排LLMOps組件，以形成一個合理的步驟鏈。

編排涉及定義和管理LLMOps設(shè)置中的操作順序，形成所謂的工作流。例如，定義預(yù)處理和后處理步驟的順序，或新模型在準(zhǔn)備部署之前必須經(jīng)過的不同測試。

在LLM上下文中，編排通常涉及在工作流的不同組件之間傳遞數(shù)據(jù)。這通常通過指定數(shù)據(jù)路徑或工作區(qū)來管理，其中一個步驟的輸出存儲在這里，然后被下一步拾取。

編排通常通過配置文件來管理，通常用YAML（Yet Another Markup Language）編寫。這些文件定義了組件、它們的順序和工作流中每個步驟的參數(shù)。這些配置文件通常使用領(lǐng)域特定語言（DSL）來提供更直觀和專業(yè)的語法，用于定義工作流。

最后，工作流通常是自動化的。這確保了一旦啟動工作流，所有相關(guān)步驟就會順利運行，無需手動干預(yù)，從一個步驟到下一個步驟，從而減少了手動執(zhí)行任務(wù)的需求，避免了問題。

5. LLMOps中的先進技術(shù)

本文我們討論了LLMOps基礎(chǔ)設(shè)施的關(guān)鍵組件及其存在的原因。然而，其他先進技術(shù)可以提高LLMOps基礎(chǔ)設(shè)施的性能：

• 高性能資源：使用高性能計算資源，如GPU或TPU，可以導(dǎo)致更快的推理，與使用CPU相比顯著降低延遲。在設(shè)置LLMOps基礎(chǔ)設(shè)施時，必須明智地選擇硬件。

• 負(fù)載均衡：如果我們計劃在不同國家提供廣泛使用的服務(wù)，類似于ChatGPT，建議部署同一模型的多個實例。這種方法允許您將傳入的請求分布在不同的模型上。我們的LLMOps設(shè)置應(yīng)該意識到每個時刻可用的模型數(shù)量及其計算能力。

• 地理分布：此外，如果在不同國家有多個模型可用，一個簡單的技術(shù)是將模型（以及LLMOps基礎(chǔ)設(shè)施的必要部分）托管在靠近最終用戶的地方。這種策略涉及優(yōu)化數(shù)據(jù)序列化和傳輸協(xié)議，以確保用戶、基礎(chǔ)設(shè)施和模型之間的數(shù)據(jù)傳輸快速高效。

6. 解決安全問題

確保LLMOps基礎(chǔ)設(shè)施中的數(shù)據(jù)隱私和用戶保護是構(gòu)建可靠服務(wù)的核心。

例如，實施強大的數(shù)據(jù)匿名化技術(shù)至關(guān)重要?？梢允褂貌罘蛛[私、k-匿名性或數(shù)據(jù)掩蔽等技術(shù)，以確保訓(xùn)練數(shù)據(jù)不會泄露在形成訓(xùn)練數(shù)據(jù)集時收集的敏感個人信息。此外，如果我們計劃使用現(xiàn)實世界的數(shù)據(jù)來迭代改進我們的模型，用戶應(yīng)該意識到這一點，并且在將其納入微調(diào)循環(huán)之前，必須匿名化他們的數(shù)據(jù)。

另一個涉及安全方面的問題是，如果我們計劃在我們的系統(tǒng)中存儲任何私人用戶信息，如ChatGPT中的對話歷史。在這種情況下，我們必須確保所有數(shù)據(jù)都得到安全處理，并符合GDPR等數(shù)據(jù)保護法規(guī)。這包括確保我們基礎(chǔ)設(shè)施中的安全數(shù)據(jù)存儲和加密數(shù)據(jù)傳輸。

最后，必須確保LLMOps基礎(chǔ)設(shè)施中的強大訪問控制，確保只有授權(quán)人員可以訪問模型、數(shù)據(jù)和訓(xùn)練環(huán)境，并且不會有任何泄露用戶個人信息的風(fēng)險。

7. 總結(jié)

自去年以來，隨著LLM的最新迭代提升了性能，基于LLM的應(yīng)用程序數(shù)量不斷增加。這些應(yīng)用將LLM作為服務(wù)提供，凸顯了LLMOps基礎(chǔ)設(shè)施在管理和優(yōu)化這些服務(wù)中的核心作用。

文章探討了LLMOps在構(gòu)建成功、高效、以客戶為中心的LLM服務(wù)中的關(guān)鍵角色。首先審視了從用戶輸入提示到接收響應(yīng)的整個流程，強調(diào)了LLMOps在確保這一流程高效順暢中的重要性。

接著，討論了LLMOps如何包含模型的訓(xùn)練、部署、監(jiān)控和維護等環(huán)節(jié)，并且強調(diào)了為應(yīng)對不同負(fù)載而進行資源擴展的必要性，以確?；贚LM的應(yīng)用程序的穩(wěn)定性和可擴展性。同時，我們也提到了提升LLMOps基礎(chǔ)設(shè)施的先進方法。

最后，指出LLMOps在保障LLM服務(wù)的完整性和安全性方面的重要性。鑒于這些模型經(jīng)常處理敏感數(shù)據(jù)，強化的LLMOps實踐對于實施嚴(yán)格的安全措施、保護數(shù)據(jù)隱私和遵守監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)至關(guān)重要。

綜上所述，本文旨在強調(diào)LLMOps不僅是運營的基礎(chǔ)，更是提升LLM服務(wù)價值、可靠性和持續(xù)性的戰(zhàn)略資產(chǎn)。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-845939.html

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