AI 運(yùn)維的新時(shí)代：從 MLOps 到 LLMOps深度解析

作者：崔皓 2025-01-16 11:45:26

LLMOps 是應(yīng)對(duì)大語(yǔ)言模型復(fù)雜性和規(guī)模化需求而發(fā)展出的運(yùn)維框架，它從提示管理、鏈?zhǔn)秸{(diào)用到監(jiān)控與可觀察性，為企業(yè)的生成式 AI 應(yīng)用提供了全方位支持。

作者 | 崔皓

審校 | 重樓

摘要

文章圍繞 LLMOps（大語(yǔ)言模型運(yùn)維）展開(kāi)，詳細(xì)解析了企業(yè)如何使用大語(yǔ)言模型（LLMs），以及 LLMOps 在優(yōu)化 LLM 開(kāi)發(fā)、部署和管理中的核心作用。

文章首先介紹了提示詞工程（Prompt Engineering）、檢索增強(qiáng)生成（RAG）和微調(diào)（Fine-tuning）等常見(jiàn) LLM 應(yīng)用場(chǎng)景，并深入探討了這些方法的挑戰(zhàn)和局限性。隨后，通過(guò)對(duì)比 MLOps 和 LLMOps，突出了后者在管理復(fù)雜模型生命周期中的獨(dú)特價(jià)值。

文章還列舉了 Agenta、Deeplake、MLflow、Dify 和 Helicone 等 LLMOps 平臺(tái)，幫助讀者理解這些工具如何支持最佳實(shí)踐。最后，通過(guò) MLflow 的實(shí)際案例，展示了 LLMOps 理念的落地方法，讓讀者對(duì)這一領(lǐng)域的未來(lái)應(yīng)用有了更清晰的認(rèn)識(shí)。

如何使用LLMs（大語(yǔ)言模型）

近幾年隨著AI技術(shù)的不斷迭代，大語(yǔ)言模型應(yīng)用席卷幾乎所有行業(yè)。雖然，大語(yǔ)言模型為企業(yè)提供了強(qiáng)大的文字生成能力，然而基礎(chǔ)模型的訓(xùn)練（如 GPT，Claude，Titan和 LLaMa）需要投入大量的資源（時(shí)間、資金、人員）。由于缺乏資金預(yù)算、基礎(chǔ)設(shè)備以及機(jī)器學(xué)習(xí)專家，更多企業(yè)會(huì)選擇更加經(jīng)濟(jì)的方式使用大語(yǔ)言模型。大致包括如下路徑：

Prompt Engineering (提示工程)

提示詞工程包括精心設(shè)計(jì)文字輸入（突出提示），以盡量進(jìn)行模型輸出的控制。這包括少量樣例提示和思維鏈提示（Chain-of-Thought，CoT），能夠提高模型的出口準(zhǔn)確性和響應(yīng)質(zhì)量。這種方式簡(jiǎn)單易行，可通過(guò)云端 API 調(diào)用或?qū)嵱玫钠脚_(tái)（如 ChatGPT 網(wǎng)絡(luò)界面）盡快進(jìn)行。

如下圖所示，這是經(jīng)典的 ChatGPT 場(chǎng)景，應(yīng)用程序調(diào)用OpenAI提供的大語(yǔ)言模型API來(lái)處理用戶提出的請(qǐng)求，例如知識(shí)檢索、摘要、自動(dòng)更正、翻譯、自然語(yǔ)言生成 (NLG)等。

提示詞成為了人與大模型之間的主要交互方式，通過(guò)輸入提示詞，并調(diào)用LLM API 提供上下文和指導(dǎo)，從而最大限度地提高獲得“正確”響應(yīng)的機(jī)會(huì)。通過(guò)提示詞的交互方式，提示詞工程師可以對(duì)應(yīng)用進(jìn)行系統(tǒng)地測(cè)試，并將模型返回的結(jié)果與預(yù)期進(jìn)行匹配，從而獲得“正確”的提示詞，得到 “最佳”響應(yīng)。

Retrieval Augmented Generation (檢索增強(qiáng)生成，RAG)

RAG 通常作為計(jì)算增強(qiáng)和提示增強(qiáng)，在提示里添加外部資料（如向量庫(kù)或 API）進(jìn)行資料調(diào)用。這一比微調(diào)更低成本且盡快實(shí)施的方式，可提高出口信息驗(yàn)證的可靠性，并防止學(xué)機(jī)處理不足。

Fine-tuning (微調(diào))

微調(diào)和轉(zhuǎn)移學(xué)習(xí)類似，微調(diào)是在基礎(chǔ) LLM 之上，將它專屬的預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)采用目標(biāo)實(shí)人化。

通過(guò)微調(diào)，模型的結(jié)果比較準(zhǔn)確，最大限度可減少“幻視”（通常指對(duì)位錯(cuò)誤的解出）。雖微調(diào)的費(fèi)用會(huì)高于提示工程，但在提示實(shí)施時(shí)，其效率會(huì)顯現(xiàn)出優(yōu)勢(shì)。

在模型采用企業(yè)實(shí)施數(shù)據(jù)，通過(guò)比較簡(jiǎn)短且可充分理解的提示實(shí)現(xiàn)性能優(yōu)化和成本提高。這與實(shí)體模型（如 ChatGPT）升級(jí)相結(jié)合，如 GPT 作為基礎(chǔ)，ChatGPT 成為其微調(diào)后的交互工具。

為什么需要LLMOps

當(dāng)前企業(yè)在使用 LLM 時(shí)主要依賴提示詞工程（Prompt Engineering）、檢索增強(qiáng)生成（RAG）和微調(diào)（Fine-tuning）三種核心方法。雖然這些方法可以幫助企業(yè)快速實(shí)現(xiàn) LLM 的應(yīng)用，但它們也伴隨著一系列挑戰(zhàn)：提示詞優(yōu)化需要多次試驗(yàn)才能獲得最佳效果；RAG 需要集成外部知識(shí)庫(kù)，增加了復(fù)雜性；微調(diào)則涉及數(shù)據(jù)集的選擇和性能驗(yàn)證，操作復(fù)雜且成本高昂。這些問(wèn)題都對(duì) LLM 的開(kāi)發(fā)、部署和維護(hù)提出了更高的要求。

在 LLMOps （大語(yǔ)言模型運(yùn)維）之前，機(jī)器學(xué)習(xí)運(yùn)維 (MLOps) 已經(jīng)廣泛應(yīng)用于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的生命周期管理，提供了開(kāi)發(fā)、部署和監(jiān)控的標(biāo)準(zhǔn)化流程。然而，大語(yǔ)言模型的復(fù)雜性和規(guī)模遠(yuǎn)超傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型，單靠 MLOps 無(wú)法完全滿足其需求。因此，LLMOps 作為 MLOps 的一個(gè)子集，專注于管理 LLM 的全生命周期，提供了一套系統(tǒng)化的解決方案，用以應(yīng)對(duì)上述問(wèn)題：

部署復(fù)雜性：LLMs 的規(guī)模龐大且需要高度優(yōu)化的基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行部署。此外，不同模型往往由不同廠商提供，其接口和調(diào)用方式各異，增加了部署的復(fù)雜性。LLMOps 通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化流程和工具，不僅屏蔽了不同模型之間的差異性，還能確保這些模型可以高效、無(wú)縫地集成到現(xiàn)有系統(tǒng)中，從而減少開(kāi)發(fā)者適配多種模型的額外工作量。

性能評(píng)估與優(yōu)化：為了保證模型在不同場(chǎng)景下的表現(xiàn)一致，LLMOps 提供了對(duì)微調(diào)過(guò)程的全面支持，包括微調(diào)使用的數(shù)據(jù)集選擇、模型適配性驗(yàn)證以及微調(diào)后性能的評(píng)估機(jī)制。這些功能確保模型輸出的準(zhǔn)確性和相關(guān)性，同時(shí)通過(guò)系統(tǒng)化評(píng)估幫助企業(yè)驗(yàn)證微調(diào)的效果和價(jià)值，并針對(duì)性優(yōu)化模型行為。

持續(xù)監(jiān)控與改進(jìn)：LLMOps 超越了傳統(tǒng)的基礎(chǔ)設(shè)施監(jiān)控，還包括對(duì)模型行為的深入跟蹤，幫助理解模型的決策過(guò)程。特別是在 AI Agent 應(yīng)用中，LLMs 會(huì)頻繁調(diào)用，通過(guò)規(guī)劃和自省提升輸出內(nèi)容質(zhì)量。這個(gè)過(guò)程通常不可見(jiàn)，需要通過(guò) LLMOps 提供的工具對(duì)應(yīng)用執(zhí)行過(guò)程進(jìn)行全面監(jiān)控，包括每個(gè)過(guò)程的執(zhí)行時(shí)間、步驟以及結(jié)果。這種可視化能力能夠幫助應(yīng)用開(kāi)發(fā)人員清晰了解程序的執(zhí)行情況，從而優(yōu)化和改進(jìn)內(nèi)容生成流程。

成本管理：運(yùn)行 LLM 需要大量計(jì)算資源，其中包括模型處理過(guò)程中所耗費(fèi)的 Token 成本。這些成本可能因請(qǐng)求量大或 Token 使用不當(dāng)而急劇增加。LLMOps 提供了監(jiān)控和優(yōu)化 Token 消耗的機(jī)制，通過(guò)分析模型使用情況和優(yōu)化提示設(shè)計(jì)，減少不必要的 Token 開(kāi)銷，從而在保證性能的同時(shí)顯著降低運(yùn)行成本。

因此，LLMOps 作為企業(yè)管理 LLMs 的核心方法論，解決了從部署到維護(hù)的全生命周期問(wèn)題，為生成式 AI 在企業(yè)中的高效應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。

什么是LLMOps

LLMOps 是專為管理 LLM 生命周期而設(shè)計(jì)的操作方法論，包括模型訓(xùn)練、微調(diào)、部署和監(jiān)控。下面這張圖展示了 LLMOps 的生命周期，并說(shuō)明了 LLMOps 在每個(gè)階段中的具體作用。從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備到模型監(jiān)控，LLMOps 提供了一套系統(tǒng)化的方法和工具，支持大語(yǔ)言模型（LLM）的開(kāi)發(fā)、部署和持續(xù)優(yōu)化。

訓(xùn)練基座模型，通過(guò)數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備、訓(xùn)練到生成基座模型，這個(gè)過(guò)程耗時(shí)耗力一般都是由有算力資源的大廠（OpenAI、Google、百度、阿里）完成。對(duì)于LLMOps而言需要針對(duì)不同廠商提供的多種模型提供部署和調(diào)用的接口。避免了從零開(kāi)始訓(xùn)練模型所需的高昂成本。通過(guò)整合專屬數(shù)據(jù)集，LLMOps 確保了微調(diào)過(guò)程中數(shù)據(jù)質(zhì)量的一致性和可用性，為模型的進(jìn)一步優(yōu)化打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

在調(diào)用和部署基座模型的基礎(chǔ)上，LLMOps 會(huì)協(xié)助完成模型的微調(diào)，微調(diào)（Fine-tuning）是整個(gè)生命周期中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。LLMOps 支持開(kāi)發(fā)者有效管理微調(diào)數(shù)據(jù)集，并提供定制化的驗(yàn)證工具。通過(guò)引入人工反饋機(jī)制和提示（Prompt）性能評(píng)估，LLMOps 確保了微調(diào)后的模型在特定領(lǐng)域中的準(zhǔn)確性和連貫性。

在提示管理（Prompt Management）中，LLMOps 提供了版本控制和性能分析工具，使開(kāi)發(fā)者能夠跟蹤提示與模型輸出的變化趨勢(shì)。通過(guò)對(duì)多種 LLM 的提示效果進(jìn)行對(duì)比分析，企業(yè)能夠快速找到最適合其應(yīng)用場(chǎng)景的模型配置，從而提高模型響應(yīng)的效率和可靠性。

針對(duì)復(fù)雜應(yīng)用場(chǎng)景，LLMOps 支持 LLM 鏈接（LLM Chaining），通過(guò)管理鏈?zhǔn)秸{(diào)用，將復(fù)雜任務(wù)分解為多個(gè)可控的步驟。一個(gè) LLM 的輸出可以直接作為下一個(gè) LLM 的輸入，從而實(shí)現(xiàn)復(fù)雜問(wèn)題的分步解決。這一功能還結(jié)合了向量數(shù)據(jù)庫(kù)等技術(shù)，進(jìn)一步優(yōu)化了生成內(nèi)容的準(zhǔn)確性。

當(dāng)模型被部署到生產(chǎn)環(huán)境后，LLMOps 提供全面的監(jiān)控與可觀察性（Monitoring and Observability）支持。通過(guò)捕獲提示長(zhǎng)度、延遲、Token 使用量等數(shù)據(jù)，LLMOps 能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)控模型的性能變化，識(shí)別可能出現(xiàn)的漂移或性能退化問(wèn)題。這些監(jiān)控結(jié)果為模型的重訓(xùn)練或基礎(chǔ)模型的切換提供了數(shù)據(jù)支撐，確保模型能夠在動(dòng)態(tài)業(yè)務(wù)場(chǎng)景中保持穩(wěn)定。

通過(guò)上圖的描述我們了解到LLMOps在大語(yǔ)言模型的生命周期中起到的作用，其中有幾項(xiàng)管理方式和技術(shù)為L(zhǎng)LMs應(yīng)用起到了關(guān)鍵作用：

提示管理（Prompt Management）：LLMOps 提供了提示管理工具，可以追蹤和版本化提示及其輸出。開(kāi)發(fā)者可以通過(guò)這些工具對(duì)提示效果進(jìn)行對(duì)比分析，選擇最佳的模型響應(yīng)。同時(shí)，提示管理還支持在多種 LLM 之間評(píng)估提示性能，從而幫助開(kāi)發(fā)者快速找到適合特定應(yīng)用的最佳模型。

這就好比，一個(gè)學(xué)生在課堂上向老師請(qǐng)教數(shù)學(xué)問(wèn)題，他嘗試了多種提問(wèn)方式，例如：“這道題的答案是什么？” 或 “你能告訴我這道題是怎么解的嗎？” 通過(guò)多次嘗試，學(xué)生發(fā)現(xiàn)，如果他說(shuō)：“老師，我卡在這道題的第二步了，你能具體講一下這一步的推導(dǎo)過(guò)程嗎？” 就能獲得最清晰和詳盡的回答，同時(shí)老師也能更準(zhǔn)確地理解學(xué)生的困惑點(diǎn)。這種提問(wèn)方式不僅讓學(xué)生對(duì)問(wèn)題的解決更滿意，也讓老師覺(jué)得溝通更順暢、教學(xué)體驗(yàn)更愉快。

假設(shè)一個(gè)企業(yè)需要開(kāi)發(fā)一款客服機(jī)器人來(lái)回答用戶的常見(jiàn)問(wèn)題。開(kāi)發(fā)者可能需要多次嘗試不同的提示，例如：“請(qǐng)用簡(jiǎn)短的句子回答用戶的問(wèn)題” 或 “請(qǐng)?zhí)峁┰敿?xì)的回答，包括參考資料”。LLMOps 的提示管理工具可以記錄每次提示的輸入內(nèi)容、對(duì)應(yīng)的模型輸出以及用戶反饋數(shù)據(jù)。通過(guò)對(duì)比這些數(shù)據(jù)，開(kāi)發(fā)者發(fā)現(xiàn)第一種提示更適合快速解答用戶的簡(jiǎn)單問(wèn)題，而第二種提示更適合提供全面的技術(shù)支持。

此外，提示管理工具還支持在多個(gè)模型之間進(jìn)行測(cè)試。例如，開(kāi)發(fā)者可以同時(shí)在 GPT 和 Claude 等模型中運(yùn)行相同的提示，分析響應(yīng)時(shí)間、準(zhǔn)確性和語(yǔ)言風(fēng)格，從而選擇最適合的模型配置。這種基于實(shí)際場(chǎng)景的測(cè)試和分析，大幅減少了模型調(diào)優(yōu)的試錯(cuò)成本，幫助企業(yè)快速上線高效的應(yīng)用。

提示管理（Prompt Management）的本質(zhì)：通過(guò)LLMs對(duì)不同提示詞的響應(yīng)效果評(píng)估模型性能。

LLM 鏈接（LLM Chaining）：LLMOps 支持對(duì)多個(gè) LLM 調(diào)用的管理，將其串聯(lián)起來(lái)完成復(fù)雜任務(wù)。通過(guò)這一方法，每次調(diào)用的輸出可以作為下一個(gè)調(diào)用的輸入，將一個(gè)復(fù)雜問(wèn)題分解為多個(gè)可控的小步驟。這不僅提高了模型的處理效率，還能結(jié)合其他技術(shù)（如向量數(shù)據(jù)庫(kù)）進(jìn)一步優(yōu)化結(jié)果的準(zhǔn)確性。

想象一個(gè)人規(guī)劃一次復(fù)雜的旅行，他首先詢問(wèn)“哪些城市在這個(gè)季節(jié)適合旅游？”，然后根據(jù)推薦城市，進(jìn)一步提問(wèn)“這些城市中有哪些提供美食體驗(yàn)？”，接著再問(wèn)“這些城市中最經(jīng)濟(jì)實(shí)惠的住宿選擇是什么？”。每個(gè)問(wèn)題的答案為下一步問(wèn)題提供基礎(chǔ)，逐步形成一個(gè)完整的旅行計(jì)劃。這種按步驟分解復(fù)雜問(wèn)題的方法讓任務(wù)變得更加清晰、可執(zhí)行。

在企業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景中，一個(gè)客服機(jī)器人需要處理一個(gè)復(fù)雜的客戶請(qǐng)求，例如“幫我定制一個(gè)符合我們團(tuán)隊(duì)需求的云存儲(chǔ)方案”。機(jī)器人可以將任務(wù)拆解為多個(gè)步驟：首先調(diào)用一個(gè) LLM 獲取客戶的具體需求（如存儲(chǔ)量、預(yù)算等）；然后調(diào)用另一個(gè) LLM 比對(duì)適合的解決方案；最后調(diào)用文檔檢索系統(tǒng)（如向量數(shù)據(jù)庫(kù)）獲取技術(shù)細(xì)節(jié)并整合成一份完整的方案。每次調(diào)用的輸出直接為下一個(gè)調(diào)用提供上下文，確保整個(gè)過(guò)程的流暢性和準(zhǔn)確性。

無(wú)論是旅行計(jì)劃的逐步推進(jìn)，還是客服機(jī)器人處理復(fù)雜請(qǐng)求的鏈?zhǔn)秸{(diào)用，都體現(xiàn)了 LLM 鏈接（LLM Chaining）的核心理念：通過(guò)任務(wù)分解和多步驟執(zhí)行，高效解決復(fù)雜問(wèn)題。這正是 LLMOps 在大模型應(yīng)用管理中不可或缺的一環(huán)。

監(jiān)控與可觀察性（Monitoring and Observability）：LLMOps 提供了一個(gè)實(shí)時(shí)監(jiān)控和觀察系統(tǒng)，用于捕獲模型運(yùn)行過(guò)程中的關(guān)鍵數(shù)據(jù)點(diǎn)，例如提示的長(zhǎng)度、響應(yīng)時(shí)間、延遲以及每個(gè)步驟的執(zhí)行狀態(tài)。這種系統(tǒng)能夠幫助開(kāi)發(fā)者全面了解模型在實(shí)際應(yīng)用中的表現(xiàn)，發(fā)現(xiàn)潛在的性能問(wèn)題，及時(shí)調(diào)整模型設(shè)置或優(yōu)化提示內(nèi)容。此外，監(jiān)控系統(tǒng)還可以跟蹤模型的行為變化，識(shí)別模型漂移和潛在偏差，為后續(xù)的重訓(xùn)練和基礎(chǔ)模型切換提供數(shù)據(jù)支持。

想象一個(gè)家庭廚師，他在嘗試制作一道新菜。每次烹飪時(shí)，他都會(huì)記錄配料用量、烹飪時(shí)間和火候控制，觀察菜肴的最終效果。通過(guò)對(duì)這些數(shù)據(jù)的分析，他可以發(fā)現(xiàn)哪些步驟影響了口感，例如煮得太久會(huì)讓菜變得過(guò)于軟爛，而火候過(guò)高可能導(dǎo)致食材燒焦。通過(guò)這些觀察，廚師能夠逐漸優(yōu)化配方和流程，讓每一次的菜肴都達(dá)到理想狀態(tài)。

在企業(yè)應(yīng)用中，例如一個(gè)客服機(jī)器人被部署到生產(chǎn)環(huán)境中。LLMOps 的監(jiān)控系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)捕獲提示和響應(yīng)的長(zhǎng)度、系統(tǒng)延遲，以及每個(gè)對(duì)話步驟的執(zhí)行狀態(tài)。如果發(fā)現(xiàn)模型響應(yīng)時(shí)間變長(zhǎng)或生成內(nèi)容與預(yù)期不符，監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)可以幫助開(kāi)發(fā)者分析問(wèn)題來(lái)源，可能是由于模型漂移或提示內(nèi)容不足。此外，監(jiān)控系統(tǒng)還能發(fā)現(xiàn)特定場(chǎng)景下的模型偏差，例如對(duì)某些語(yǔ)言的響應(yīng)質(zhì)量下降，從而為模型的微調(diào)或切換基礎(chǔ)模型提供依據(jù)。

這正是 LLMOps 的核心能力之一：通過(guò)實(shí)時(shí)捕獲和分析模型運(yùn)行數(shù)據(jù)，為應(yīng)用優(yōu)化提供明確方向，從而確保模型在動(dòng)態(tài)場(chǎng)景中持續(xù)穩(wěn)定地發(fā)揮作用。

LLMOps 與MLOps的區(qū)別

在人工智能的發(fā)展歷程中，MLOps（機(jī)器學(xué)習(xí)運(yùn)維）已經(jīng)成為管理傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的標(biāo)準(zhǔn)方法。作為AI運(yùn)維的前輩，MLOps 涉及模型的開(kāi)發(fā)、訓(xùn)練、部署和監(jiān)控，強(qiáng)調(diào)通過(guò)自動(dòng)化和標(biāo)準(zhǔn)化流程提升模型的生產(chǎn)效率。然而，大語(yǔ)言模型（LLMs）的興起，為企業(yè)帶來(lái)了全新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)，促使 LLMOps 成為一種更具針對(duì)性的運(yùn)維框架。

我們希望通過(guò)對(duì)比 MLOps 和 LLMOps，更清晰地認(rèn)識(shí)到 LLMOps 是如何在傳統(tǒng) MLOps 基礎(chǔ)上擴(kuò)展的，以及它為何適合大語(yǔ)言模型。通過(guò)下圖，可以看出LLMOps 和 MLOps 的主要區(qū)別：

模型選擇：在 MLOps 中，開(kāi)發(fā)者通常選擇特定版本的模型，這些模型可能通過(guò)從零開(kāi)始訓(xùn)練或遷移學(xué)習(xí)生成，具有明確的任務(wù)導(dǎo)向性。而在 LLMOps 中，重點(diǎn)是選擇預(yù)訓(xùn)練的基礎(chǔ)模型（如 GPT 或 LLaMA），然后根據(jù)具體的業(yè)務(wù)場(chǎng)景進(jìn)行調(diào)整，使其適配特定用例。

模型訓(xùn)練：MLOps 側(cè)重于傳統(tǒng)的訓(xùn)練方式，從頭構(gòu)建模型或通過(guò)遷移學(xué)習(xí)生成適配模型。LLMOps 則以微調(diào)為核心，通過(guò)專屬數(shù)據(jù)集對(duì)預(yù)訓(xùn)練的基礎(chǔ)模型進(jìn)行優(yōu)化，極大減少了開(kāi)發(fā)成本，同時(shí)提升了模型的上下文相關(guān)性。

模型驗(yàn)證：在 MLOps 中，模型驗(yàn)證依賴于傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)評(píng)估指標(biāo)，如 AUC、Accuracy 和 F1 分?jǐn)?shù)等。LLMOps 則更加關(guān)注提示（Prompt）的準(zhǔn)確性和連貫性，通常通過(guò)人工反饋和定制化的評(píng)估指標(biāo)來(lái)驗(yàn)證模型性能，確保生成內(nèi)容的質(zhì)量。

模型部署：MLOps 通過(guò)流水線的形式對(duì)模型進(jìn)行打包和部署。LLMOps 的部署更復(fù)雜，不僅需要打包和部署基礎(chǔ)模型，還涉及鏈?zhǔn)秸{(diào)用（LLM Chaining）、向量數(shù)據(jù)庫(kù)的集成以及提示優(yōu)化等額外組件的管理。

模型監(jiān)控：MLOps 的監(jiān)控重點(diǎn)是模型漂移和性能表現(xiàn)，確保模型能夠在實(shí)際場(chǎng)景中穩(wěn)定運(yùn)行。LLMOps 進(jìn)一步擴(kuò)展了監(jiān)控范圍，包括對(duì)提示與完成對(duì)的實(shí)時(shí)追蹤，監(jiān)控 Token 使用情況、延遲、步驟執(zhí)行時(shí)間等指標(biāo)。此外，還需要特別關(guān)注模型的偏差和性能漂移，以便在必要時(shí)調(diào)整或重訓(xùn)練模型。

LLMOps的平臺(tái)和工具

從機(jī)器學(xué)習(xí)到深度學(xué)習(xí)，再到大語(yǔ)言模型的訓(xùn)練和推廣，見(jiàn)證了從MLOps 到LLMOps的發(fā)展歷程。為了迎接新的挑戰(zhàn)，有許多平臺(tái)和工具被設(shè)計(jì)為支持 LLMOps 的最佳實(shí)踐，它們?cè)诓煌潭壬蠈?shí)現(xiàn)了 LLMOps 生命周期的管理。這些平臺(tái)涵蓋了從提示優(yōu)化到數(shù)據(jù)管理、模型微調(diào)、部署以及監(jiān)控的各個(gè)環(huán)節(jié)，為開(kāi)發(fā)者和企業(yè)提供了系統(tǒng)化的工具和方法。通過(guò)這些工具，開(kāi)發(fā)者能夠更高效地管理 LLM 的全生命周期，從而優(yōu)化模型性能、提高開(kāi)發(fā)效率并降低運(yùn)維成本。

這些平臺(tái)和工具的功能特點(diǎn)各異，有些專注于實(shí)驗(yàn)管理和模型調(diào)試，有些則側(cè)重于提示管理或多模態(tài)數(shù)據(jù)的高效處理。例如，Agenta 提供了多種提示實(shí)驗(yàn)和工作流評(píng)估工具，適合開(kāi)發(fā)穩(wěn)健的 LLM 應(yīng)用；Deeplake 專注于大規(guī)模多模態(tài)數(shù)據(jù)管理，通過(guò)流式傳輸和 GPU 優(yōu)化提升數(shù)據(jù)處理效率；MLflow 是一個(gè)端到端的生命周期管理工具，廣泛應(yīng)用于實(shí)驗(yàn)跟蹤和模型部署；Dify 則為開(kāi)發(fā)者和非技術(shù)用戶提供了快速構(gòu)建 LLM 應(yīng)用的可視化開(kāi)發(fā)框架；而 Helicone 提供了實(shí)時(shí)監(jiān)控和調(diào)試功能，幫助開(kāi)發(fā)者快速發(fā)現(xiàn)和優(yōu)化性能問(wèn)題。

通過(guò)這些平臺(tái)和工具的結(jié)合使用，企業(yè)能夠?qū)崿F(xiàn) LLMOps 理論在實(shí)際場(chǎng)景中的落地，全面提升 LLM 的開(kāi)發(fā)和應(yīng)用效率。這些實(shí)踐不僅讓 LLMOps 的理論更加具體和可操作，也讓企業(yè)能更好地適應(yīng)生成式 AI 應(yīng)用的快速發(fā)展。推薦關(guān)注以下幾款優(yōu)秀的工具和平臺(tái)：Agenta、Deeplake、MLflow、Dify、Helicone，它們?cè)?LLMOps 的各個(gè)環(huán)節(jié)都有突出的表現(xiàn)。

1. Agenta

用途：構(gòu)建穩(wěn)健的大語(yǔ)言模型應(yīng)用（LLM Apps）。

特點(diǎn)：支持不同提示、模型和工作流的實(shí)驗(yàn)與評(píng)估。專注于提升應(yīng)用的魯棒性。提供全面的工具集，讓開(kāi)發(fā)者能夠快速構(gòu)建和迭代。

適用場(chǎng)景：需要多次嘗試不同提示和模型的企業(yè)開(kāi)發(fā)環(huán)境。

優(yōu)勢(shì)：幫助開(kāi)發(fā)者快速找到最優(yōu)工作流，適合實(shí)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)的 LLM 應(yīng)用開(kāi)發(fā)。

2. Deeplake

用途：高效管理和使用多模態(tài)數(shù)據(jù)集。

特點(diǎn)：提供大規(guī)模數(shù)據(jù)集的流式傳輸，實(shí)現(xiàn) GPU 近乎 100% 的利用率。支持查詢、可視化和數(shù)據(jù)版本控制。無(wú)需重新計(jì)算嵌入，即可高效訪問(wèn)數(shù)據(jù)。

適用場(chǎng)景：需要處理大型多模態(tài)數(shù)據(jù)集（如文本、圖像）的 LLM 微調(diào)或?qū)崟r(shí)推理任務(wù)。

優(yōu)勢(shì)：顯著提高數(shù)據(jù)處理效率，優(yōu)化資源利用。

3. MLflow

用途：端到端機(jī)器學(xué)習(xí)和大語(yǔ)言模型生命周期管理。

特點(diǎn)：實(shí)驗(yàn)跟蹤：記錄參數(shù)、指標(biāo)和模型輸出。模型注冊(cè)與版本控制：支持跨團(tuán)隊(duì)協(xié)作。快速部署：一鍵部署至生產(chǎn)環(huán)境。

適用場(chǎng)景：微調(diào) LLM、實(shí)驗(yàn)管理和模型版本控制。

優(yōu)勢(shì)：廣泛使用的標(biāo)準(zhǔn)工具，覆蓋從實(shí)驗(yàn)到生產(chǎn)的全流程。

4. Dify

用途：快速構(gòu)建基于 LLM 的可視化和可操作應(yīng)用。

特點(diǎn)：支持無(wú)代碼和低代碼開(kāi)發(fā)。提供可視化的界面，適合開(kāi)發(fā)者和非技術(shù)人員。支持應(yīng)用的快速迭代與改進(jìn)。

適用場(chǎng)景：團(tuán)隊(duì)協(xié)作中需要快速原型和演示的應(yīng)用。

優(yōu)勢(shì)：降低技術(shù)門(mén)檻，加速開(kāi)發(fā)進(jìn)程，適合內(nèi)部應(yīng)用快速開(kāi)發(fā)。

5. Helicone

用途：LLM 應(yīng)用的監(jiān)控和調(diào)試平臺(tái)。

特點(diǎn)：捕獲提示、響應(yīng)及性能指標(biāo)。實(shí)時(shí)監(jiān)控和調(diào)試，提供直觀的分析界面。1 行代碼即可集成到現(xiàn)有應(yīng)用中。

適用場(chǎng)景：需要實(shí)時(shí)監(jiān)控 LLM 性能和調(diào)試復(fù)雜問(wèn)題的場(chǎng)景。

優(yōu)勢(shì)：開(kāi)發(fā)者友好，快速定位問(wèn)題。

為了方便大家比較，如下圖所示，我們通過(guò)“主要功能”，“適用場(chǎng)景”以及“特點(diǎn)”三個(gè)方面進(jìn)行橫向比較。

LLMOps最佳實(shí)踐

在介紹完LLMOps的平臺(tái)和工具之后，相信大家都在摩拳擦掌，躍躍欲試。這里，我們挑選了比較流行的MLflow ，來(lái)給大家演示LLMOps的部分能力。

通過(guò)這個(gè)實(shí)踐，我們可以窺探 LLMOps 理念的基礎(chǔ)能力：

實(shí)驗(yàn)追蹤：MLflow 的 Tracking Server 類似于 LLMOps 中的模型性能監(jiān)控。
模型注冊(cè)與版本管理：支持記錄和切換不同模型版本。
推理與部署：通過(guò)日志記錄的模型快速部署到生產(chǎn)環(huán)境。

在探索 LLMOps 的生命周期管理時(shí)，我們可以借助 MLflow 這樣成熟的平臺(tái)來(lái)理解其核心功能。以下是一個(gè)基于 MLflow Tracking 的實(shí)踐案例，它涵蓋了模型的日志記錄、注冊(cè)和加載的核心流程。

步驟 1 - 安裝 MLflow

首先，確保你已經(jīng)安裝了最新版本的 MLflow，可以通過(guò)以下命令快速完成：

pip install mlflow

步驟 2 - 啟動(dòng) Tracking Server

在本地啟動(dòng)一個(gè) Tracking Server，用于記錄和管理實(shí)驗(yàn)：

mlflow server --host 127.0.0.1 --port 9999

將 Tracking Server 的 URI 設(shè)置為當(dāng)前環(huán)境：

mlflow.set_tracking_uri(uri="http://127.0.0.1:9999")

步驟 3 - 訓(xùn)練模型并準(zhǔn)備日志數(shù)據(jù)

我們將使用經(jīng)典的 Iris 數(shù)據(jù)集 來(lái)訓(xùn)練一個(gè)邏輯回歸模型，并記錄模型的超參數(shù)和性能指標(biāo)：

rom sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加載數(shù)據(jù)集并劃分訓(xùn)練與測(cè)試集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 定義超參數(shù)并訓(xùn)練模型
params = {"solver": "lbfgs", "max_iter": 1000, "random_state": 42}
lr = LogisticRegression(**params).fit(X_train, y_train)

# 計(jì)算模型的準(zhǔn)確性
accuracy = accuracy_score(y_test, lr.predict(X_test))

步驟 4 - 使用 MLflow 記錄模型及其元數(shù)據(jù)

使用 MLflow，將訓(xùn)練得到的模型及其相關(guān)數(shù)據(jù)記錄下來(lái)：

with mlflow.start_run():
    # 記錄超參數(shù)
    mlflow.log_params(params)
    
    # 記錄性能指標(biāo)
    mlflow.log_metric("accuracy", accuracy)
    
    # 保存并注冊(cè)模型
    model_info = mlflow.sklearn.log_model(
        sk_model=lr,
        artifact_path="iris_model",
        registered_model_name="iris_lr_model"
    )

步驟 5 - 加載模型并進(jìn)行推理

通過(guò) MLflow 加載已經(jīng)記錄的模型，并對(duì)測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)：

loaded_model = mlflow.pyfunc.load_model(model_info.model_uri)
predictions = loaded_model.predict(X_test)

# 輸出預(yù)測(cè)結(jié)果
result = pd.DataFrame(X_test, columns=datasets.load_iris().feature_names)
result["actual"] = y_test
result["predicted"] = predictions
print(result.head())

步驟 6 - 在 MLflow UI 查看實(shí)驗(yàn)結(jié)果

啟動(dòng) MLflow UI（默認(rèn)地址為 http://localhost:9999），你可以通過(guò)瀏覽器訪問(wèn)來(lái)查看實(shí)驗(yàn)的詳細(xì)記錄，包括超參數(shù)、指標(biāo)和模型版本。

如下圖所示，可以通過(guò)點(diǎn)擊列表中的“debonair-sloth-211”進(jìn)入訓(xùn)練跟蹤記錄。

接著可以看到本次訓(xùn)練的詳細(xì)信息，包括創(chuàng)建時(shí)間、創(chuàng)建者、實(shí)驗(yàn)編號(hào)等。

下滑到頁(yè)面的底端還可以看到訓(xùn)練參數(shù)和精度相關(guān)信息。

在“Artifacts”選項(xiàng)卡中還可以看到與模型相關(guān)信息，如下：

總結(jié)

LLMOps 是應(yīng)對(duì)大語(yǔ)言模型復(fù)雜性和規(guī)模化需求而發(fā)展出的運(yùn)維框架，它從提示管理、鏈?zhǔn)秸{(diào)用到監(jiān)控與可觀察性，為企業(yè)的生成式 AI 應(yīng)用提供了全方位支持。通過(guò)引入 LLMOps，企業(yè)能夠高效解決 LLM 應(yīng)用中的部署復(fù)雜性、性能優(yōu)化、實(shí)時(shí)監(jiān)控以及成本控制等問(wèn)題，從而提升開(kāi)發(fā)效率和模型可靠性。文章還通過(guò) MLflow 的實(shí)際操作，展示了如何在實(shí)驗(yàn)跟蹤、模型注冊(cè)和部署中初步實(shí)踐 LLMOps 理念，為讀者提供了理論和實(shí)踐結(jié)合的學(xué)習(xí)路徑。未來(lái)，隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，LLMOps 必將成為企業(yè)管理大語(yǔ)言模型不可或缺的核心工具。