尽管 LLMOps 和 MLOps 在模型管理方面有许多相似之处，但这两个领域之间也存在重要差异：
专注于大型语言模型： LLMOps 专注于大型语言模型的独特挑战和特征。相比之下，MLOps 侧重于通常较小且专为特定应用程序设计的模型。
提示管理： LLMOps 使用专门的工具来实现提示的跟踪和版本控制 - 这在传统 MLOps 实践中并不常见。
LLM 链：连续 LLM 调用的排序是 LLMOps 的一个独特元素，旨在解决大型语言模型的输入限制。
监控： LLMOps 集成了专为满足大型语言模型的需求而定制的监控 商家现金预付电子邮件营销 和维护程序。考虑到评估语言模型的复杂性和高风险潜力，这一点至关重要。
微调和调整：虽然微调也是 MLOps 的一部分，但它在 LLMOps 中起着更核心的作用。公司倾向于调整现有的法学硕士，而不是从头开始培训他们，因为培训基础模型涉及巨大的成本和硬件要求。
总之，LLMOps 代表了 MLOps 的专门扩展，适合大型语言模型的特定需求。这使得组织能够充分利用生成式人工智能的潜力。
LLMOps 是未来的先驱
人工智能世界正在以惊人的速度发展，而大型语言模型 (LLM) 处于这场革命的最前沿。 LLMOps 是这一发展过程中不可或缺的一部分，它不仅为公司提供了突破技术界限的机会，还为人机交互设定了新标准。实施和运营法学硕士相关的挑战并非微不足道，但可以通过战略规划、道德反思和持续创新来克服。法学硕士的运作为提高效率、客户忠诚度和开拓新业务领域提供了不可估量的潜力。
LLMOps 的未来特点是创新和持续发展。随着人工智能研究的进步，法学硕士变得更加强大、多功能和高效。我们正处于一个时代的开始，人工智能不仅作为一种工具，而且作为公司价值链不可或缺的一部分。操作大型语言模型不仅仅是一项技术努力；更是一项技术工作。这是通往更智能、更互联世界的旅程。 LLMOps 是将人工智能革命的承诺变成现实的粘合剂。对于公司和开发人员来说，这是一个令人兴奋的机会，可以站在这一突破性变革的最前沿。
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