本文详细介绍了 LLMOps 的实现，LLMOps 是专注于管理大型语言模型 (LLM) 的 MLOps 的一种专门形式。它强调将 Evals、可观测性和安全性集成到自动化的 CI/CD 流水线中，每次 GitHub 推送都会触发。该方法将提示视为代码，利用版本管理和自动化评估来确保部署前的质量和安全。与传统 MLOps 的关键区别包括提示版本控制、幻觉监控和成本管理。 AI
影响 自动化 LLM 的质量保证和部署，有可能加速 AI 应用的开发生命周期。
排序理由 文章描述了 LLMOps 实践的技术实现，侧重于用于质量保证的 CI/CD 流水线，这属于 AI 开发工具的范畴。
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