LLM 是 MLOps (機器學習運作) 的一個專業部分，特別著重在管理 LLM 時面臨的挑戰和需求。雖然 MLOps 涵蓋了管理機器學習模型的一般原則和做法，但 LLMOps 能因應 LLM 的特徵，例如大型語言模型、複雜訓練需求，以及高運算需求。

LLMOps 涉及多個不同步驟，包括：

資料收集和準備：LLM 需要使用大量資料進行訓練。請務必以適合模型訓練的方式收集和準備這些資料。

模型開發：LLM 以各種技術開發而成，包括非監督式學習、監督式學習和強化學習。

模型部署：LLM 開發完成後，必須部署至正式環境。這涉及設定必要的基礎架構，並設定要在特定平台執行的模型。

模型管理：LLM 需要持續管理才能確保效能符合預期。這涉及監控模型成效、視需要重新訓練模型，以及確保模型安全無虞。

LLMOps (大型語言模型作業) 可以為想要有效管理及部署 LLM (大型語言模型) 的組織，帶來許多優勢，包括：

LLMOps 工具和技術可協助組織找出並解決瓶頸、微調模型參數，以及採用高效率的部署策略，進而將 LLM 效能最佳化。這有助於提升準確性、加快回應速度，且能提升整體使用者體驗。

LLMOps 提供可擴充、彈性的 LLM 管理架構，可協助組織輕鬆因應不斷變化的需求和規定。

LLMOps 可協助組織減輕部署和操作 LLM 的相關風險。透過導入完善的監控系統、制定災難復原計畫，以及定期進行安全性稽核，LLMOps 可降低服務中斷、資料侵害和其他中斷事件的可能性。這種主動式方法能盡量降低潛在風險的影響，並確保 LLM 持續提供服務，同時維持穩定運作。

從資料準備和模型訓練，到部署與監控，LLMOps 可簡化 LLM 的整個生命週期。自動化工具和標準化程序可減少人工作業、提高資源使用率，並盡可能縮短開發和部署模型所需的時間，進而提升效率。

LLMOps (大型語言模型作業) 最佳做法是一套指南和建議，可協助機構以有成效和效率的方式，管理及部署 LLM (大型語言模型)。這些最佳做法涵蓋 LLMOps 生命週期的各個層面，包括資料管理、模型訓練、部署和監控。

• 使用高品質資料：LLM 需要大量高品質資料才能有效訓練。組織應確保用於訓練的資料乾淨、準確且與所需用途相關。
• 有效率地管理資料：LLM 會在訓練和推論期間產生大量資料。組織應實施高效率的資料管理策略，例如資料壓縮和資料分區，以最佳化儲存和擷取作業。
• 制定資料治理：應制定明確的資料治理政策和程序，確保在 LLMOps 的整個生命週期，以安全負責的方式使用資料。

• 選擇合適的訓練演算法：不同的訓練演算法適用於不同類型的 LLM 和任務。組織應審慎評估可用的訓練演算法，並選擇最符合其特定需求的演算法。
• 最佳化訓練參數：如要最佳化 LLM 效能，超參數調整很重要。嘗試不同的訓練參數 (例如學習率和批量)，找出模型的最佳設定。
• 監控訓練進度：定期監控訓練進度，有助於找出潛在問題並做出必要調整。組織應實施指標和資訊主頁來追蹤關鍵訓練指標，如損失和準確率。

• 選擇合適的部署策略：您可以選擇以多種方式部署 LLM，例如雲端服務、on-premises 基礎架構或邊緣裝置。請仔細考量其具體需求，然後選擇最符合需求的部署策略。
• 最佳化部署效能：部署完成後，LLM 應受到監控及最佳化，以提升效能。過程中可能需要調度資源、調整模型參數，或是導入快取機制來縮短回應時間。
• 確保安全：應採用高安全性措施，保護 LLM 及其處理的資料。包括存取控管、資料加密及定期安全性稽核。

• 建立監控指標：應建立主要成效指標 (KPI)，以便監控 LLM 的健康狀態和效能。這些指標包括準確率、延遲時間和資源使用率。
• 實作即時監控：應採用即時監控系統，以偵測及回應作業期間可能發生的任何問題或異常狀況。
• 分析監控資料：您應定期分析監控資料，找出趨勢、模式及有待改進之處。這項分析有助最佳化 LLMOps 程序，並確保持續推送高品質的 LLM。