传统LLM与LLMOps应用开发过程的对比

LLMOps（Large Language Model Operations），是一套包含开发、部署、维护和优化大型语言模型（例如GPT系列）实践和流程的平台。其目标是确保这些强大的AI模型能够被高效、可扩展且安全地应用于构建和运行实际应用程序。LLMOps涵盖了模型训练、部署、监控、更新、安全性和合规性等多个方面。

1. 数据准备：手动收集和预处理数据，可能包含繁琐的数据清洗和标注工作，这需要编写大量代码。

2. Prompt工程：开发者通常只能通过API调用或在Playground环境中编写和测试Prompt，缺乏即时反馈和可视化调试工具。

3. 嵌入和上下文管理：手动处理长文本的嵌入和存储，难以进行优化和扩展，需要对模型嵌入和向量数据库等技术有深入了解。

4. 应用监控与维护：手动收集和分析性能数据，可能无法及时发现和解决问题，有时甚至缺少必要的日志记录。

5. 模型微调：自行准备微调数据并进行训练，这可能导致效率不高，且需要编写更多的代码。

6. 系统和运营：需要技术人员参与或投入成本来开发管理后台，这增加了开发和维护的成本，并且缺乏对多人协作的支持以及对非技术人员的友好性。

基于 LLMOps 开发应用的过程

1. 数据准备：平台提供自动化工具，帮助用户轻松收集和预处理数据，简化了数据清洗和标注流程，减少了编码工作。
2. Prompt工程：用户可以实时编辑和调试Prompt，系统根据输入数据提供即时优化和调整，实现所见即所得的体验。
3. 嵌入和上下文管理：平台自动管理长文本的嵌入、存储，提高了效率和可扩展性，避免了编写大量代码的需要。
4. 应用监控与维护：系统提供实时性能监控，快速识别并解决问题，确保应用稳定运行，并提供详尽的日志记录。
5. 模型微调：平台支持一键微调，利用历史标注数据进行训练，有效提升模型性能，同时减少了编程工作。
6. 系统和运营：提供用户友好的界面，使非技术人员也能参与开发过程，支持团队协作，降低了开发和维护成本。