要約：
- LLMOpsは、プロダクション環境でLLM（Large Language Model）を管理、展開、監視、および維持するための方法論である。
- LLMOpsの主な目標は、LLMを実世界のアプリケーションに統合する際に信頼性、効率性、スケーラビリティを確保することである。
- LLMOpsライフサイクルは、データの収集からモデルのトレーニング、評価、デプロイメント、モニタリング、および最適化までの段階から構成される。
- MLOpsとは異なり、LLMOpsはLLMに特化し、モデルの性能を継続的に監視し改善することに焦点を当てている。
- LLMOpsは、データ収集、モデルトレーニング、デプロイメント、モデルの継続的なモニタリングと改善に特に重点を置いている。
考察：
LLMOpsは、LLMの特性に焦点を当てた運用方法論であり、実世界のアプリケーションにおいて信頼性と効率性を確保する重要性を強調しています。データの収集からデプロイメント、そしてモデルの継続的なモニタリングと改善までのプロセス全体を包括的に考慮することで、LLMの成功に不可欠な要素を提供しています。また、MLOpsとの比較において、LLMOpsは特定のモデルタイプに焦点を当てた運用フレームワークであることが明確に示されています。
元記事: https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/definition/large-language-model-operations-LLMOps