新品发布｜灵雀云重磅推出大模型 LLMOps 平台

最新推荐文章于 2025-11-03 15:44:33 发布
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#云原生 #机器学习

灵雀云正式发布LLMOps平台AML，整合传统MLOps并专为大模型提供强大功能。平台覆盖模型开发、部署和运维，支持预训练、prompt优化、推理API发布和模型微调等环节，助力企业应对大模型时代的挑战。

自即日起，灵雀云正式推出大模型 LLMOps 平台 Alauda Machine Learning （简称 AML），AML在整合传统 MLOps 解决方案的基础之上，为大模型/大语言模型场景提供更强大、更易用的功能。灵雀云意在将AML打造成全面覆盖传统 MLOps与LLMOps 场景的全栈式开发运维平台，以满足不同场景下机器学习模型的开发、部署和运维需求，为企业的创新与发展注入强大动力。

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图示：AML产品架构图

引言

在过往的系列文章中，灵雀云已向广大读者深入阐述了RAG、

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灵雀云
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大语言模型之六- LLM之企业私有化部署架构
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LLMOps，即语言模型运维，指的是管理和部署像OpenAI的GPT系列这样的大型语言模型（LLMs）所涉及的实践和流程。LLMOps包含一系列活动，包括：模型训练和开发：包括收集和准备数据集，在这些数据集上训练模型，并根据性能指标迭代改进模型。模型部署：将LLMs部署到生产环境中，用户可以访问或集成到应用程序中。监控和维护：持续监控生产中LLMs的性能，确保它们按预期运行，并根据需要进行维护。扩展和优化：扩展基础设施以支持LLMs的使用，并优化模型和基础设施以提高性能和成本效率。
LLMOps实战指南：让大模型从能用到好用（附开源工具与最佳实践）
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LLMOps是针对大模型特点发展的工程实践体系，旨在解决大模型落地面临的工程鸿沟。它包含实验管理、应用构建、高效推理、评估测试、监控可观测性和迭代反馈六大核心能力维度。文章详细介绍了主流开源工具，并分享了企业落地的五条关键经验：分阶段建设、量化评估、Prompt工程化、成本控制和安全合规前置设计，帮助大模型从"技术玩具"转变为"可靠生产力工具"。
LLMOps新引擎：推动企业高效化、精准化、智能化
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北京中烟创新科技有限公司（简称：中烟创新）是一家大模型应用开发提供商，是国内最早开始探索和研发大模型应用开发的企业，以企业级LLMOps平台为基础，快速创建可视化AI应用，加速释放大模型潜力，为用户提供数字化、智能化的人工智能服务，为千行百业的客户群体提供以人工智能技术为核心的行业解决方案。LLMOps是大型语言模型运维与部署的方法论，它涵盖了一系列工具和最佳实践，用于管理由LLM（大型语言模型）驱动的应用程序的全生命周期，包括开发、部署、配置、运维等阶段。
15个最受欢迎的LLMOps工具
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LLMOps 是一个新兴领域，专注于生产环境中大型语言模型的运营管理。它本质上是专门针对语言和其他多模态模型的 MLOps（机器学习操作）。LLMOps 涵盖大型语言模型的整个生命周期，包括数据收集、模型训练或微调、测试和验证、集成、部署、优化、监控和维护以及协作。通过构建项目和自动化流程，LLMOps 可帮助你减少错误并有效扩展 AI 应用程序，确保模型稳健并能够满足实际需求。
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灵雀云是中国第一家基于容器，服务于完整开发周期的新一代云平台。灵雀云以容器这个新一代应用交付件为中心，全方位支持云端应用创建、编译、集成、部署、运行的每一个环节。灵雀云采用Docker技术，提供多环境下开发，测试到部署的一站式解决方案，让用户实现持续集成、持续部署，显著提高产品迭代速度；灵雀云跨云整合IaaS资源，使用户可以统一管理在各云上的服务，实现灵活跨云迁移，不但降低事故风险，还让运维更轻松。
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【深度好文】LLMOps揭秘：AI工作流程的高效管理之道！
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检索增强生成（RAG）是其中最有前景的方向之一，它结合了LLMs的优势和外部知识库，生成更准确、更丰富的输出。随着更精细的工具的推出，我们将见证它们如何彻底改变我们处理医疗保健计划、财务咨询和法律事务的方式，这无疑将带来一场革命性的变化。此外，重要的是要让所有利益相关者，包括数据科学家、机器学习工程师和DevOps团队，参与到框架创建过程中，以确保每个人都对齐目标并朝着相同的方向努力。因此，积极识别和减少训练数据中的偏见，并定期检查模型输出的公平性，是至关重要的。
【Dify平台】什么是 LLMOps？
qq_25438419的博客
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在使用 LLMOps 平台如 Dify 之前，基于 LLM 开发应用的过程可能会非常繁琐和耗时。开发者需要自行处理各个阶段的任务，这可能导致效率低下、难以扩展和安全性问题。引入 Dify 这样的 LLMOps 平台后，基于 LLM 开发应用的过程将变得更加高效、可扩展和安全。另外，Dify 将提供 AI 插件开发和集成的功能，使得开发者可以轻松地为各种应用创建和部署基于 LLM 的插件，进一步提升了开发效率和应用的价值。
Dify.AI：简单易用的 LLMOps 平台，可视化创造和运营你的 AI 原生应用
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Dify
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Dify.AI是一款 LLMOps 平台，帮助开发者更简单、更快速地构建 AI 应用。它的核心理念是通过可声明式的 YAML 文件定义 AI 应用的各个方面，包括 Prompt、上下文和插件等。Dify 提供了可视化的 Prompt 编排、运营、数据集管理等功能。这些功能使得开发者能够在数天内完成 AI 应用的开发，或将 LLM 快速集成到现有应用中，并进行持续运营和改进，创造一个真正有价值的 AI 应用。
什么是 LLMOps ？
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LLMOps是Large Language Model Operations的缩写，可以将LLMOps认为是LLMs的MLOps，这也意味着，LLMOps本质上是管理基于LLM的应用的一系列工具和最佳实践，包括开发、部署和维护。
生成式 AI — LLMOps 架构模式：在企业中部署大型语言模型 (LLM)
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在企业中部署大型语言模型 (LLM)最近 Open AI 宣布正在考虑推出人工智能应用程序商店（链接），这一消息非常有趣。预计谷歌、AWS、Hugging Face 等其他主要参与者也会效仿。虽然动机很明确，即成为生成式人工智能（GenAI）/大型语言模型（LLM）采用的首选平台；平台上发布的企业应用程序还存在掩盖底层平台的风险。AI 应用商店是否会像 Apple App Store 对于 iPhone/移动设备那样改变游戏规则还有待观察——有趣的时代即将到来！
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