Perbezaan LLMOps daripada MLOps Klasik
Gesaan, konteks dan ketakdeterministikan mengubah pendekatan.
Perbezaan LLMOps daripada MLOps Klasik ialah pelajaran MLOps Academy percuma di CoddyKit. Ini ialah pelajaran 1 daripada 4. Anda boleh membaca keseluruhan pelajaran di bawah secara percuma — kemudian berlatih secara praktikal dalam pelayar menggunakan penyunting kod terbina dalam dan tutor kecerdasan buatan 24/7. Pelajaran ini merupakan sebahagian daripada laluan pembelajaran MLOps Academy, dan kemajuan anda disegerakkan merentas web serta aplikasi CoddyKit. Kursus MLOps Academy merangkumi sejumlah 4 pelajaran.
Rasa Baharu MLOps
Anda sudah mengenali MLOps. LLMOps ialah disiplin yang sama, tetapi ditujukan kepada model bahasa besar, yang mana gesaan dan konteks sama pentingnya dengan pemberat. 🤖
Anda Selalunya Tidak Melatih Model
Dalam ML klasik, anda melatih model. Dalam LLMOps, anda biasanya memanggil model terlatih awal melalui API, jadi tugas sebenar anda beralih kepada pembinaan gesaan dan pengaturan.
Gesaan Ialah Program
Model yang sama boleh memberikan jawapan yang sangat berbeza bergantung pada pilihan kata. Di sini, gesaan menjadi artifak kelas pertama yang anda kawal versinya, uji dan semak seperti kod.
prompt = "Summarize this support ticket in one sentence:\n\n{ticket}"
response = client.responses.create(model="gpt-4o", input=prompt)Keluaran Tidak Deterministik
Hantar gesaan yang sama dua kali dan anda mungkin mendapat teks yang berbeza. Ketidakdeterministikan ini bermakna anda tidak boleh menegaskan kesamaan tepat seperti yang dilakukan oleh ujian klasik.
Suhu Mengawal Kerawakan
Anda melaraskan suhu untuk menukar kreativiti dengan ketekalan. Nilai yang lebih rendah menghasilkan keluaran yang lebih stabil, sekali gus memudahkan penilaian dan penyahpepijatan.
response = client.responses.create(
model="gpt-4o", input=prompt, temperature=0.0)Konteks Ialah Ciri Baharu Anda
Model klasik membaca ciri berbentuk jadual. Aplikasi LLM menyuntik dokumen dan sejarah ke dalam tetingkap konteks, jadi kejuruteraan konteks menggantikan kejuruteraan ciri.
Penilaian Menjadi Kabur
Anda tidak boleh sekadar mengira ketepatan pada teks bebas. LLMOps bergantung pada pemarkahan menggunakan rubrik, jawapan rujukan atau model lain yang bertindak sebagai penilai.
Token Bersamaan Wang
Setiap permintaan dicaj berdasarkan token yang masuk dan keluar. Memantau penggunaan token menjadi metrik operasi teras kerana kos meningkat secara langsung mengikut trafik.
usage = response.usage
print(usage.input_tokens, usage.output_tokens)Kependaman Berada dalam Model
Penjanaan adalah perlahan dan berbeza mengikut panjang keluaran. Kependaman bergantung pada bilangan token yang dikeluarkan oleh model, jadi penstriman respons memastikan pengguna berpuas hati.
Keselamatan Dialihkan ke Hadapan
LLM boleh menghasilkan halusinasi atau membocorkan data. LLMOps menambah pengadang keselamatan pada masukan dan keluaran sebagai lapisan standard, bukan perkara yang difikirkan kemudian.
Gelung Sama, Alat Baharu
Penggunaan, pemantauan dan penambahbaikan masih terpakai. Yang berubah ialah alat: daftar gesaan, penjejakan, penilaian dan pengadang keselamatan menyertai susunan MLOps yang biasa anda gunakan.
Semakan Pantas
Anda menghantar satu gesaan dua kali dan mendapat dua jawapan yang berbeza. Apakah sifat itu?
Imbas Kembali
Anda telah melihat cara LLMOps mengalihkan tumpuan daripada latihan kepada gesaan, konteks, keluaran tidak deterministik, token dan keselamatan. Kitar hayat sama, alat baharu. Permulaan yang baik! 🎉
Pelajari Python dengan tutor kecerdasan buatan — percuma
Tulis dan jalankan kod sebenar dalam pelayar anda, dapatkan bantuan segera daripada tutor kecerdasan buatan yang tersedia 24/7, dan sambung semula dari tempat anda berhenti di web atau dalam aplikasi.
- Kursus
- 30
- Pelajaran
- 120
Soalan Lazim
Adakah pelajaran “Perbezaan LLMOps daripada MLOps Klasik” percuma?
Ya — teks penuh “Perbezaan LLMOps daripada MLOps Klasik” boleh dibaca secara percuma di web ini. Untuk berlatih secara interaktif menggunakan penyunting kod terbina dalam dan tutor kecerdasan buatan 24/7, serta membuka kunci baki kursus MLOps Academy, tingkat taraf kepada CoddyKit PRO. Kursus MLOps Academy merangkumi sejumlah 4 pelajaran.
Apakah yang akan saya pelajari dalam “Perbezaan LLMOps daripada MLOps Klasik”?
Gesaan, konteks dan ketakdeterministikan mengubah pendekatan. Anda berlatih MLOps Academy menggunakan kod praktikal yang dijalankan terus dalam pelayar, manakala tutor kecerdasan buatan 24/7 menjawab soalan anda semasa anda mengikuti pelajaran.
Adakah saya memerlukan pengalaman untuk memulakan MLOps Academy?
Tiada pengalaman terdahulu diperlukan. Pembelajaran MLOps Academy di CoddyKit disusun untuk pelajar daripada peringkat pemula hingga lanjutan, jadi anda boleh bermula di sini atau dari awal dan belajar mengikut kadar anda sendiri. Ini ialah pelajaran 1 daripada 4.
Berapa lamakah pelajaran “Perbezaan LLMOps daripada MLOps Klasik” diambil?
Kebanyakan pelajaran CoddyKit mengambil masa kira-kira 5–10 minit. Setiap pelajaran ringkas dan interaktif, jadi anda boleh membuat kemajuan secara berterusan dan menyambung tepat dari tempat anda berhenti di web atau aplikasi.
Bolehkah saya menulis dan menjalankan kod dalam pelajaran MLOps Academy ini?
Ya. Setiap pelajaran MLOps Academy menyertakan penyunting kod terbina dalam, jadi anda boleh menulis dan menjalankan kod sebenar terus dalam pelayar serta menerima maklum balas kecerdasan buatan serta-merta — tanpa memerlukan persediaan setempat.
Semua pelajaran dalam kursus ini
- Perbezaan LLMOps daripada MLOps Klasik
- Urus Versi Gesaan dan Nilai Output
- Jejak dan Pantau Panggilan LLM
- Penghad Kawalan dan Penilaian RAG