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传统LLM与LLMOps应用开发过程的对比

发布日期:2024-05-30 07:10:10 浏览次数: 2976
作者:关于设计的

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什么是 LLMOps?

LLMOps(Large Language Model Operations),是一套包含开发、部署、维护优化大型语言模型(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。

基于 LLM 开发应用的传统过程
  1. 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。

  2. 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。

  3. 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。

  4. 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。

  5. 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。

  6. 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

  1. 数据准备:平台提供自动化工具,帮助用户轻松收集和预处理数据,简化了数据清洗和标注流程,减少了编码工作。
  2. Prompt工程:用户可以实时编辑和调试Prompt,系统根据输入数据提供即时优化和调整,实现所见即所得的体验。
  3. 嵌入和上下文管理:平台自动管理长文本的嵌入、存储,提高了效率和可扩展性,避免了编写大量代码的需要。
  4. 应用监控与维护:系统提供实时性能监控,快速识别并解决问题,确保应用稳定运行,并提供详尽的日志记录。
  5. 模型微调:平台支持一键微调,利用历史标注数据进行训练,有效提升模型性能,同时减少了编程工作。
  6. 系统和运营:提供用户友好的界面,使非技术人员也能参与开发过程,支持团队协作,降低了开发和维护成本。

提供LLMOps的公司及其平台名称
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 Hathttps://www.redhat.com/zh/topics/ai/llmops
      Sophon LLMOps星环科技
      https://www.transwarp.cn/subproduct/sophon-llmops
      Unite.AI - LLMOpsUnite.AI



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