DEVOPS
MLOps 初学者指南
在本文中,我将通过端到端项目实施分享一些基本的 MLOps 实践和工具,帮助你更有效地管理机器学习项目,从开发到生产。
DEVOPS
在本文中,我将通过端到端项目实施分享一些基本的 MLOps 实践和工具,帮助你更有效地管理机器学习项目,从开发到生产。
TOOL
我们已经不再局限于改进大型语言模型 (LLM),而是专注于使用它们来创建有助于企业的 AI 应用程序。这就是大型语言模型操作 (LLMOps) 工具发挥作用的地方,它简化了创建完全自动化系统的过程,用于构建和部署 LLM 解决方案投入生产。 在本文中,我们将介绍不同的工具,如 LLM API、微调框架、实验跟踪工具、LLM 集成生态系统、向量搜索工具、模型服务框架、部署平台和可观察性工具。每种工具都各有特色,旨在解决与 LLM 相关的特定问题。 1、什么是 LLMOps? LLMOps 是一个新兴领域,专注于生产环境中大型语言模型的运营管理。它本质上是专门针对语言和其他多模态模型的 MLOps(机器学习操作)。 LLMOps 涵盖大型语言模型的整个生命周期,包括数据收集、模型训练或微调、测试和验证、集成、部署、优化、监控和维护以及协作。通过构建项目和自动化流程,LLMOps 可帮助你减少错误并有效扩展 AI