要約
- MLOpsは機械学習操作の総称であり、MLライフサイクルを合理化するための一連の実践である。
- LLMsの台頭により、LLMOpsと呼ばれる特殊なMLOpsの進化が生まれた。
- LLMOpsはLLMsのライフサイクルを最適化し、効果的な運用を目指している。
- LLMOpsはMLOpsの基盤を強化し、企業に複数の利点を提供している。
- エージェントAIがAI領域の最前線にあり、エージェント運用が次の波として浮上している。
- エージェント運用はAI、自動化、運用の要素を結集し、企業の業務プロセスを改善することに焦点を当てている。
感想
LLMOpsおよびエージェント運用の概念は、AIの急速な進化に対応するために重要であり、企業がAIプロジェクトで成功を確保するためにはこれらの新たな操作フレームワークに注力する必要があると感じます。
元記事: https://www.unite.ai/the-rise-of-llmops-in-the-age-of-ai/