ModelOps/MLOps/LLMOps 最大的区别在于关注的模型类型不同。ModelOps(模型可运营)不仅关注机器学习和大语言模型,还关注图模型、决策模型、深度分析等多种模型的运营管理。MLOps(机器学习可运营)旨在简化机器学习模型的端到端开发、测试、验证、部署和实例化过程。LLMOps(大语言模型可运营)则是在 MLOps 框架下针对大语言模型的“定制化实践”,重点解决大语言模型相较其他机器学习模型的独特挑战(如模型体积优化、模型微调、提示工程、上下文管理等)。因此,MLOps 和 LLMOps 是在 ModelOps 之下的概念,不过他们的目标都是要让 AI 模型的部署、管理与运维更加简单与规范化。
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