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详解LLMOps,将DevOps用于大语言模型开发
大家好,在机器学习领域,随着技术的不断发展,将大型语言模型(LLMs)集成到商业产品中已成为一种趋势,同时也带来了许多挑战。为了有效应对这些挑战,数据科学家们转向了一种新型的DevOps实践LLM-OPS,专为大型语言模型的开发和维护而设计。 本文将介绍LLM-OPS的核心思想,并分析这一策略如何帮助数据科学家更高效地运用DevOps的优秀实践,从而在语言模型的开发和部署过程中,提升工作效率和成
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LLMOps快速入门,轻松开发部署大语言模型
大家好,如今我们能够与ChatGPT进行轻松互动:只需输入提示,按下回车,就能迅速得到回应。然而,这个无缝互动的底层,是一系列复杂而有序的自动执行步骤,即大型语言模型运营(LLMOps),确保用户的提示有效传递和处理,并在几秒内生成精准、可靠的回答。 本文将分析大型语言模型(LLM)服务,例如ChatGPT背后的运作机制,即LLMOps范式。同时,介绍从提示的初步处理到模型的精准选择,再到有效回
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Automated Testing for LLMOps 02:Automating Model-Graded Evals
Automated Testing for LLMOps 这是学习https://www.deeplearning.ai/short-courses/automated-testing-llmops/ 这门课的笔记 Learn how LLM-based testing differs from traditional software testing and implement rules-
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#LLMOps##AIGC# Dify_构建本地知识库问答应用-生成Al应用的创新引擎 用于构建助手API和GPT的开源开发平台
github: https://github.com/langgenius/dify/blob/main/README_CN.md 介绍文档:https://docs.dify.ai/getting-started/readme Dify 介绍 Dify 笔记 Dify 是什么? 开源的大语言模型(LLM)应用开发平台融合了后端即服务(Backend as Service)和 LLMOps
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