在我们深入研究LLMOps之前，让我们首先了解什么是MLOps。MLOps（机器学习运营）为开发、培训、评估和部署机器学习产品的各个方面提供了一个全面的平台，涵盖了基础设施、数据、工作流和管道、模型、实验和交互流程等管理领域。

当大型语言模型（LLMs）集成到MLOps中时，它们有可能彻底改变生成式人工智能（GenAI）模型的管理。LLMOps通过特别专注于管理GenAI任务来扩展MLOps，包括：提示管理、代理管理和检索-增强生成操作（RAGOps）。RAGOps是LLMOps的扩展，包含了文档和数据库的管理，通过合并外部信息来增强GenAI模型。

LLMOps好处

LLMOps可以在很大程度上减少工作量并提高GenAI的效率，随着时间的推移变得更具可扩展性和可实现性。从这个操作角度来看，LLMOps可以通过确保记录数据和监控成本和处理来支持可持续性工作。它们在模型性能提升方面也非常有目的。准确性、速度和资源利用率只是为GenAI部署LLMOps的一些优势。它将有助于微调特定领域的数据，采用不同的干扰技术来改善内存和加载时间，巧妙地利用硬件和软件功能来影响训练，并简化处理。RAGOps可以为LLM提供更高质量的数据，从而扩大LLM可以回答和处理问题的范围。LLM链也是LLMOps的一个创新特性，它可以推进GenAI处理复杂和多回合的任务，同时将子任务分配给适当的模型，如语言或响应生成。这可以带来直接的可衡量的成就，例如在一个案例中，CTR（点击率）增加了25%，销售额增加了15%，或者在另一个案例中，运营时间减少了20%，交付成功率达到95%。

LLMOps流程和用途

LLMOps可以分解为一系列典型的3个步骤，如下面的AWS所示。

这3个步骤包括集成、部署和调优。集成包括将应用程序代码的所有版本组合成一个单独的、经过测试的版本。部署包括将基础设施和模型移动到质量保证和生产环境中，以评估性能并进行评估。最后，调优涉及到通过预处理、调优、评估和注册提供额外的数据来优化模型。

可以通过各种方法定制模型，从微调到预训练再到RAG。微调使用您自己的数据来调整模型，预训练使用未标记数据的存储库进行训练，RAG使用矢量数据库中的索引数据，该数据库依赖于生成和搜索来确定要发送给模型的信息。

Azure将这个过程分解为4个阶段：初始化、实验、评估和改进，以及部署。它们是相似的，但不同之处在于初始化清楚地定义了具有结构和流程的目标。Azure的LLMOps提示流允许集中代码托管、生命周期管理、多个部署目标、A/B部署、条件数据和模型注册，以及全面的报告。

随着RedHat的扩展，LLMOps可以真正简化模型部署阶段。自动化部署是LLMOps的一个重要因素。数据收集和监控也变得更加容易。探索性数据分析经历了从收集、清理、探索到数据准备和引导到提示工程的过程。模式是通过机器学习在数据中学习的，另一组数据对LLM进行评估。微调有时要经过几轮才能提高性能。审查程序有助于消除偏见和安全风险，同时在LLM的剩余功能期内坚持绩效跟踪。APIs可以使LLM在应用程序中可用，通过REST APIs实现文本生成和问答等各种功能。从长远来看，人的反馈有助于提高绩效。

帮助最小化LLMOps难点的最佳实践

使用LLMOps会出现一些常见的问题，但是有一些最佳实践可以帮助最小化这些问题。这些斗争可能包括密集的资源需求、训练所需的大量数据、复杂模型解释的困难，以及隐私和道德考虑。为LLM建立一个有弹性的基础设施至关重要。它可以是公共云、多云或内部管理的，但混合云方法可能有助于减轻财务负担。由于复杂性和数据量，建议选择专用解决方案而不是通用解决方案，以实现更多的可扩展性。保持良好维护的文档将极大地帮助解决出现的任何治理问题，以帮助覆盖所有基础并提供所有情况下所需的上下文。这将确保培训数据、培训程序和监测方案有良好的文件记录，并在需要时随时可用。日志记录功能，结合监视功能，也有助于治理和调试。这有助于将问题追溯到根源，或者使用评估数据集来观察与特定输入相关的输出。从本质上讲，只要使用高质量的数据，在适当的算法上训练模型，在部署时考虑安全性，并进行实时监控，就可以克服许多困难。

LLMOps将在很大程度上影响AI模型管理的未来

LLMOps是MLOps的扩展，它可以通过简化模型部署、增强关键时刻的可扩展性以及更好的资源管理来提高效率，从而大大有利于GenAI的未来。基于不同的使用类型，LLMOps用户的特定配置文件可以帮助解释GenAI的参与，如下所示，它显示了GenAI开发人员将如何参与评估和测试以及提示工程和结果管理。

LLMOps成熟度模型关注的是这样一个事实：这种模型的开发和操作部署非常复杂。第一级满足简单理解和基本提示。二级扩展到系统的方法和全面的提示流程，包括RAG。然后扩展到第三级，进入更适合需求和自动化的即时工程。监控和维护也在这个阶段出现。最后一个阶段涉及迭代的变更，这将使模型在其峰值工作，并且执行严格的微调和评估。该模型有助于扩展LLMOps，最终有助于以指数方式扩展GenAI应用程序。