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探索 MLOPS 和 LLMOPS:架构和最佳实践(重复).pdf

上传人: 张** 编号:167684 2024-06-15 45页 2.29MB

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本文主要介绍了MLOps和LLMOps的概念、架构和最佳实践。MLOps是一套用于管理数据、代码和模型的流程和自动化,以提高机器学习系统的性能、稳定性和效率。LLMOps则是针对生成式AI的MLOps,需要考虑模型的多样性和评估方法。文章详细介绍了在Databricks平台上实施MLOps和LLMOps的方法,包括Unity Catalog、模型服务、监控等工具的使用,以及如何通过MLOps Stacks简化MLOps流程。此外,文章还讨论了如何选择模型、利用自有数据、评估和部署生成式AI系统,以及如何通过架构和AI安全框架来确保AI系统的安全。
什么是MLOps?为什么我应该关心? MLOps在Databricks上的最佳实践有哪些? LLMOps与传统MLOps有何不同?
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