LLMOPS 플랫폼 (대형 언어 모델 운영을위한 쇼트)은 조직이 실제 비즈니스 애플리케이션에 배치 될 때 대형 언어 모델 (LLM)을 관리, 모니터링 및 최적화하도록 돕기 위해 설계되었습니다. 이 플랫폼은 단지 모델 배포를 넘어선 것입니다. 유지 보수, 미세 조정 및 반복을 포함하여 전체 LLM 라이프 사이클을 지원합니다. LLMOPS 도구를 통해 데이터 과학자, ML 엔지니어 및 개발자 팀은 LLM을 효과적으로 제작하여 고객 서비스 챗봇, 콘텐츠 제작 등과 같은 전력 사용 사례를 제공 할 수 있습니다. LLMOPS 솔루션은 모델 배포, 성능 모니터링, 건강 검사 및 정확도 추적과 같은 많은 중요한 프로세스를 자동화합니다. 그들은 진화하는 데이터 패턴과 비즈니스 요구 사항에 적응하여 조직 전체에서 LLM 사용을보다 쉽게 확장 할 수 있도록합니다. 많은 플랫폼은 또한 협업 기능을 제공하여 팀이 모델을보다 효율적이고 규모로 규모로 구축, 배포 및 유지할 수 있도록합니다. 보안, 거버넌스 및 액세스 제어는 LLMOPS 플랫폼의 핵심 구성 요소입니다. 이 도구를 사용하면 공인 사용자 만 버전을 수정, 배포 설정을 업데이트하거나 민감한 모델 데이터에 액세스하는 데 도움이됩니다. 규정 준수 및 책임있는 AI 사용은 지원됩니다. LLMOPS 플랫폼은 LLM 라이프 사이클에 걸쳐 초점이 다양하며 일부는 신속한 엔지니어링, 맞춤형 교육, 평가 또는 실시간 모니터링을 전문으로합니다. 다른 사람들은 설명 가능성, 감사 및 규제 요구 사항 준수 우선 순위를 정합니다. 대부분의 LLMOPS 도구는 모델 비석으로 광범위한 프레임 워크, 프로그래밍 언어 및 인프라를 지원합니다. 일부 플랫폼은 특정 LLM 또는 생태계에 대한 맞춤형 지원을 제공하는 반면, 다른 플랫폼은 광범위한 일반 목적 통합을 위해 구축됩니다. 고급 기능에는 교육 데이터 확대, 드리프트 감지 및 실시간 추론이 포함되어 LLM이 정확하고 효율적이며 시간이 지남에 따라 비즈니스 요구와 일치하는지 확인할 수 있습니다. 마지막으로, 많은 LLMOPS 솔루션은 중앙 집중식 모델 관리를 제공하여 기업이 통합 인터페이스를 통해 모든 LLM 배포를 관리 할 수 있습니다. LLMOPS 도구는 기존의 MLOPS 플랫폼과 유사성을 공유하지만 Lange-Riven Performance, 모델 보호 장치 및 윤리적 배치에 중점을 두어 대형 언어 모델의 고유 한 운영 문제를 해결하기 위해 목적으로 제작되었습니다.