LLMOps
从单体到LLM:拆解DevOps进化的三大范式
科技史一再证明,我们常低估未来的发展速度。 正如第一台重达30吨的计算机ENIAC,或“640K内存足够”的论断,都无法预见如今远超其亿万倍算力的设备已普及到个人。 今天,我们可能正处在新的“ENIAC时刻”。
9/12/2025 4:13:12 PM
韩荣
从通用到专精 - 聚焦 LLMOps 全流程
作者 | 崔皓审校 | 重楼整体思路本文聚焦 LLMOps(大模型运维)全流程实践,从一大模型微调的例子切入,串联起从数据准备到模型部署落地的完整链路。 通过模拟业务人员上传微调数据,借助 Jenkins 工作流驱动一系列自动化操作,展现大模型从研发优化到实际应用的全生命周期管理逻辑,帮大家理解大模型开发微调中如何实现 LLMOps 的全流程。 例子通过模型微调的方式,让 Qwen2 大模型 “认知” 自身为 “微调小助手,由小明创造”。
9/12/2025 7:01:21 AM
崔皓
RAG、AI工作流一键搞定!一文带你看懂 Dify
曾以为AI应用是程序员的专利? Dify 彻底颠覆了! 它就像把复杂AI变成了乐高积木,人人都能动手搭建。
5/30/2025 2:21:00 AM
九歌
AI 运维的新时代:从 MLOps 到 LLMOps深度解析
作者 | 崔皓审校 | 重楼摘要文章围绕 LLMOps(大语言模型运维)展开,详细解析了企业如何使用大语言模型(LLMs),以及 LLMOps 在优化 LLM 开发、部署和管理中的核心作用。 文章首先介绍了提示词工程(Prompt Engineering)、检索增强生成(RAG)和微调(Fine-tuning)等常见 LLM 应用场景,并深入探讨了这些方法的挑战和局限性。 随后,通过对比 MLOps 和 LLMOps,突出了后者在管理复杂模型生命周期中的独特价值。
1/16/2025 11:45:26 AM
崔皓
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