MLOps 和 LLMOps 都是管理机器学习系统的方法。MLOps 致力于解决机器学习生命周期的生产问题,促进数据科学家和运营专家之间的合作,提高机器学习系统的效率和质量。LLMOps 通过结合“终身”学习扩展了 MLOps,使机器学习模型能够随着时间的推移不断地从新数据中学习和改进,从而使数据快速变化的应用程序受益。 1. MLOps...
随着人工智能技术的快速发展,组织需要可扩展的框架来应对部署机器学习模型、大型语言模型(LLM)以及自主代理所带来的复杂性。最初支持传统机器学习模型的 MLOps(机器学习操作)已经演变为处理语言模型的 LLMOps 和处理自主代理的 AgentOps。每个阶段都涵盖了独特的技术需求、业务机会和实施挑战。本文提供了有关 MLOps、LLM...
部署复杂:MLOPS 带来了复杂性,需要跨各种任务(例如数据收集、预处理、部署和监控)花费时间和精力。 灵活性和创造性较差:MLOPS 虽然用途广泛,但将机器学习的应用限制在特定目的,通常采用不如扩展语言模型复杂的模型。 选择哪一个? 在MLOps 和 LLMOps 之间进行选择取决于您的具体目标、背景以及您正在从事的项目的性质。
LLMOps 通过结合“终身”学习扩展了 MLOps,使机器学习模型能够随着时间的推移不断地从新数据中学习和改进,从而使数据快速变化的应用程序受益。 1. MLOps 在机器学习领域,建立和部署模型仅仅是个开始。为了确保模型随着时间的推移保持准确、可靠和相关性,采用全面的 MLOps (机器学习操作)方法是至关重要的。MLOps 生...
随着人工智能技术的迅速发展,组织需要能够扩展的框架来处理在部署机器学习模型、大型语言模型(LLMs)和自主代理过程中不断增加的复杂性。最初为支持传统机器学习模型而出现的MLOps(机器学习运维),已经演变为负责处理语言模型的LLMOps和管理自主代理的AgentOps。每个操作阶段都应对独特的技术需求、商业机遇和实施挑战。本文...
LMOps:实现大型语言模型的操作化 LLMOps 概述 LLMOps 建立在 MLOps 的实践基础上,但解决了部署大型语言模型(如 GPT、BERT 和 LLaMA)时面临的独特挑战。这些模型需要巨大的计算资源、高效的提示工程和持续的性能监控,以保证性能、伦理合规性和低延迟。
模型训练:MLOps 侧重于传统的训练方式,从头构建模型或通过迁移学习生成适配模型。LLMOps 则以微调为核心,通过专属数据集对预训练的基础模型进行优化,极大减少了开发成本,同时提升了模型的上下文相关性。 模型验证:在 MLOps 中,模型验证依赖于传统的机器学习评估指标,如 AUC、Accuracy 和 F1 分数等。LLMOps 则更加关...
MLOps是一组专用于机器学习项目的工程实践，借鉴了在软件工程中被广泛采用的DevOps原则。DevOps采用了一种快速、不断迭代的方法来交付应用程序，MLOps也借用了相同的原则，将机器学习模型投入生产。在两种情况下，结果都是更高的软件质量、更快的修补和发布，以及更高的客户满意度。训练大型语言模型（LLMOps）与传统...
LLMOps和MLOps作为两种管理方式,它们之间的异同点引起了广泛关注。本文将通过数据管理、模型实验、模型评估、算法和成本、模型部署和监控等方面,对LLMOps和MLOps进行比较和解释。一、数据管理在数据管理方面,LLMOps强调数据源的信任和数据的可解释性,倾向于获取更少但更高质量的数据。与之相反,MLOps更注重数据的多样...
首先，企业采用LLM，目的是要提高作业效率，尤其要能即时支持业务应用。这个需求，考验了企业对LLM的运维管理能力，得要从原本熟悉的机器学习运维（MLOps），进入到大型语言模型运维（LLMOps）领域，学习新的流程集成与团队协作。再来，稳定性也是一大挑战。因为，LLM由提示（Prompt）驱动，这些提示以自然语言表达，不像...