要約:
- LLMOpsは、LLM（Large Language Model）を本番環境で管理、展開、監視、および維持するための手法
- 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、拡張性を確保すること
- LLMOpsライフサイクルは、データの収集と前処理、モデルの選択とトレーニング、評価、デプロイメント、モニタリング、最適化の段階を含む
- LLMOpsはMLOpsと異なり、LLMに特化したモデル管理フレームワーク
感想:
LLMOpsは、LLMを扱う際の独自の課題に焦点を当てた有益な手法であり、実世界のアプリケーションへの統合を効果的かつスケーラブルに行うための重要なステップを提供しています。LLMのトレーニングからデプロイメントまでのライフサイクルを包括的に管理することで、モデルの信頼性とパフォーマンスを向上させることができます。MLOpsとの違いや独自の特徴に焦点を当てることで、LLMの普及と発展に貢献している点が注目されます。
元記事: https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/definition/large-language-model-operations-LLMOps