技术
LLMOps（大模型运维）
LLMOps（大语言模型运维）是一套面向大语言模型全生命周期的工程化实践，旨在解决从数据准备、微调、部署到监控的运维难题，确保模型在生产环境中稳定、高效、安全地运行。典型应用包括提示词管理、模型版本控制、成本优化和持续评估，代表工作有LangSmith、Weights & Biases等平台。
详细解释
随着大语言模型（LLM）在各类应用中的普及，传统MLOps已无法满足其独特需求，如提示工程、上下文管理、幻觉检测和高昂的推理成本。LLMOps应运而生，它扩展了MLOps，涵盖提示版本化、检索增强生成（RAG）流水线、模型微调与评估、以及基于用户反馈的持续改进。其技术栈包括实验跟踪、向量数据库、模型服务框架（如vLLM）和监控工具。LLMOps的目标是降低LLM应用的运维复杂度，加速从原型到生产的迭代，同时控制成本与风险。
别名与相关写法
llmops