这既包括计算准确度和 F1 分数等定量方法，也包括专家评审和用户反馈等定性方法。尤其是对于语言模型，评估答案并非易事。对于摘要或撰写文章等任务，无法计算指标，通常需要人工评估。
部署产环境中。这还包括提供新模型版本和更新。
操作、监控和维护
持续监控对于确保性能和一致的功能至关重要。检测和防止操纵尝试也是一个关键的安全方面。
迭代改进（适应）
最后阶段包括根据用户反馈和性能指标不断调整和优化模型。定期更新使模型适应不断变化的数据环境、用户需求和新的科学发现。
LLMOps 和 MLOps 之间的区别
尽管 LLMOps 和 MLOps 在模型管理方面有许多相似之处，但这两个领域之间也存在重要差异：
专注于大型语言模型： LLMOps 专注于大型语言模型的 喀麦隆 whatsapp 数据 独特挑战和特征。相比之下，MLOps 侧重于通常较小且专为特定应用程序设计的模型。
提示管理： LLMOps 使用专门的工具来实现提示的跟踪和版本控制 - 这在传统 MLOps 实践中并不常见。
LLM 链：连续 LLM 调用的排序是 LLMOps 的一个独特元素，旨在解决大型语言模型的输入限制。
监控： LLMOps 集成了专为满足大型语言模型的需求而定制的监控和维护程序。考虑到评估语言模型的复杂性和高风险潜力，这一点至关重要。
微调和调整：虽然微调也是 MLOps 的一部分，但它在 LLMOps 中起着更核心的作用。公司倾向于调整现有的法学硕士，而不是从头开始培训他们，因为培训基础模型涉及巨大的成本和硬件要求。
总之，LLMOps 代表了 MLOps 的专门扩展，适合大型语言模型的特定需求。这使得组织能够充分利用生成式人工智能的潜力。