在大模型（LLM）技术日新月异的今天，企业纷纷寻求利用其强大的自然语言处理能力，优化业务流程，提升用户体验，实现数字化转型。然而，理想很丰满，现实很骨感。许多企业在落地LLM驱动的AI应用时，遭遇了工具碎片化、数据孤岛、自动化程度低等挑战，阻碍了规模化和效率的提升。LLMOps应运而生，成为解决这些问题的关键。本文将深入探讨LLMOps的概念、必要性、应用场景以及与DataOps、MLOps的联系，阐述它如何助力企业在大模型时代构建可靠、高效、安全的AI应用。
什么是LLMOps？
LLMOps（Large Language Model Operations，大型语言模型运维）是一种新兴实践，专注于对LLM及其驱动的AI应用进行运营管理。它涵盖了与AI驱动应用生命周期相关的过程、工具、框架、库、基础设施、编排和工作流。简单来说，LLMOps借鉴了DevOps、DataOps和MLOps的经验，构建一套健壮的部署和自动化流程，利用LLM赋能AI应用。其核心目标是自动化端到端的工作流，实现LLM驱动的AI应用的运营、部署、监控、优化和维护，确保其在生产环境中的可扩展性、可靠性和合规性。例如，一家电商公司利用LLM进行智能客服的开发，如果缺乏有效的LLMOps体系，可能会面临模型更新缓慢、客服回答质量不稳定、服务中断等问题。通过引入LLMOps，可以实现模型自动更新、异常告警、快速回滚等功能，保障智能客服的稳定运行。
为什么需要LLMOps？
尽管大模型展现出令人惊叹的能力，但它们并非“万能”，也无法自我管理。企业若在缺乏LLMOps的情况下使用LLM驱动的应用，无异于“盲人摸象”。 LLMOps 的重要性体现在以下几个方面：
- 自动化: 简化构建、部署和维护AI应用程序的过程，提升开发和上线效率。例如，通过自动化模型训练、评估和部署流程，将AI应用的迭代周期从数周缩短至数天。
- 提升用户体验: 通过自动化机器学习和人工反馈循环，持续评估应用程序，确保合规性、安全性，并最大程度地降低偏差风险，保障数据隐私和安全。
- 质量保障与安全防护: LLMOps能够检测和校准模型和数据漂移，防止对抗性攻击和恶意提示注入，并保持结果的高度相关性。例如，检测到用户输入的恶意提示后，可以立即采取防御措施，避免模型生成有害内容。
- 成本控制: 通过分析利用率和识别低效环节，跟踪token使用情况，帮助企业进行成本管理。例如，通过分析不同模型的使用情况，选择性价比更高的模型，并优化提示词，降低token消耗。
- 合规和可追溯性: LLMOps 提供对 LLM 应用的监控和审计，确保符合行业法规和内部政策。例如，记录模型的每一次预测结果和输入数据，以便在出现问题时进行追溯和分析。
缺乏LLMOps的企业，在部署LLM应用时往往会遇到以下问题：
- 数据管理难题: 无法有效管理用于LLM训练和微调的大量数据。
- 模型监控缺失: 无法及时发现和解决模型性能下降的问题。
- 基础设施瓶颈: 难以支撑LLM模型的高计算需求。
- 安全风险暴露: 容易受到恶意攻击和数据泄露的威胁。
- 成本控制失控: 难以有效管理LLM的使用成本。
因此，LLMOps 是企业构建可靠、安全、高效的AI应用的关键。
何时应该使用LLMOps？
企业在以下情况下应考虑应用 LLMOps：
- 大规模数据管理: 当需要处理和管理大量领域特定或通用数据，并进行预处理以进行模型训练时。
- 模型监控: 需要持续监控模型性能，检测数据和模型漂移，以确保模型可靠性和准确性。
- 自研大模型: 如果企业正在开发内部 LLM 或微调现有 LLM 模型，LLMOps 必不可少。
- API驱动或RAG的应用: 使用 LLM API 或通过检索增强生成 (RAG) 模式构建内部 AI 应用程序，需要保护敏感数据，防止对抗性攻击，并进行自动化验证和人工测试。
- 复杂决策任务: 当 LLM 集成到需要复杂决策任务的企业流程中时，需要异常检测、错误处理和适当的调整机制。
- 成本优化: 需要优化外部 AI 模型的使用成本，通过无服务器架构和自动缩放实现经济高效的资源管理。
- 多模型协同: 需要 LLM 与其他 AI 系统和代理协同工作，确保它们协调一致并高效通信。
- RAG应用: 需要集成 LLM 与外部数据和知识源，处理数据检索、排序和扩充的复杂性。
- Agentic AI: 在 Agentic AI 的运营成功中发挥关键作用，解决任务执行的挑战，并以可靠、安全和高效的方式管理代理之间的交互。
一个具体的例子是金融行业的风控系统。 该系统集成了LLM来进行新闻舆情分析、客户交易行为分析，并结合传统的风控模型进行风险评估。如果没有LLMOps，模型的更新迭代将十分缓慢，无法及时应对市场变化，且风险评估的准确性也难以保证。 引入LLMOps之后，可以通过自动化模型训练、监控和部署，实现风控模型的快速迭代和优化，提升风险识别和控制能力。
DataOps, MLOps, LLMOps：三者关系
DataOps、MLOps和LLMOps分别对应于数据工程、ML工程和AI工程。可以理解为，DataOps是MLOps的基础，而MLOps又是LLMOps的基础。LLMOps建立在传统MLOps的原则之上，并针对管理和部署大规模语言模型和应用程序的独特环境进行了调整。
- DataOps: 关注于构建高效、可靠的数据管道，确保数据质量，为ML和AI应用提供高质量的数据支撑。
- MLOps: 关注于自动化ML模型的开发、部署和维护流程，实现模型的快速迭代和持续优化。
- LLMOps: 在MLOps的基础上，进一步关注LLM的特殊性，例如prompt工程、模型微调、输出质量评估、RAG集成等。
与MLOps相比，LLMOps的复杂性更高，因为它需要：
- 更高昂的硬件资源: 管理昂贵的基础设施，例如GPU和TPU，以及跨机器的大型模型，这些模型需要大量的计算资源进行训练和推理。
- 更复杂的数据处理: 需要广泛的数据缓存（答案、提示等），以及与外部系统集成以合并RAG模式。
- 更严格的治理和数据隐私: 需要管理、策划和扩充海量异构训练数据，以增强跨语境的多语言通用性，并处理文本、图像、音频、视频等形式的非结构化数据。
- 更专业的评估指标: 需要确定LLM在语言相关任务中的功效和可信度，这是一项复杂的过程，与传统的MLOps评估方法不同。
总而言之，LLMOps不仅需要具备MLOps的核心原则，还需要针对LLM的特殊性进行定制和优化。
LLMOps的市场趋势
随着生成式AI的加速采用和渗透到企业中，组织需要采用 LLMOps 来解决 LLM 的独特挑战。 处理 RAG、微调、数据和工作流编排、治理以及大规模 AI 部署中的成本效益等复杂任务的能力对于采用 AI 的组织而言正变得越来越重要。
AI 正在迫使组织重新思考其数据、ML 和 AI 基础设施，以优化性能、降低成本、缩短延迟并提高高可用性，同时解决与 AI 相关的安全和治理问题。 LLMOps 是一个快速发展的领域，工具和框架在不断改进和适应 GenAI 和 AI 领域的新发展。 现有的 LLMOps 框架正在跟上新 API 的集成、与即将推出的新模型的集成以及与 LLM 接口的新协议的集成。
LLMOps 不仅仅是部署单个模型或集成 AI API 或将代理链接在一起。 它越来越需要构建自主的自愈工作流，特别是随着代理系统的兴起，使 AI 驱动的自动化更加有效和无缝。 LLMOps 工具正在与针对不同任务优化的多个专用代理框架集成。
LLMOps 正在发展到将可观察性集成到堆栈中，这包括模型监控以检测模型和数据漂移，性能优化以处理延迟峰值，以及基于使用情况、可用性和 SLA 自动配置基础架构。 LLMOps 工具和框架正在采用即插即用和模块化开发技术来管理不断增长的集成列表。
随着 LLMOps 的成熟，用于 LLMOps 组件和 AI 模型以及运营商的 LLMOps 市场可能会形成，降低采用门槛，鼓励标准化，并促进跨行业的创新。
工作流和编排在DataOps、MLOps、LLMOps中的作用
在 LLMOps 中，工作流和编排可以从宏观和微观两个层面来看待。
- 宏观层面: LLMOps 促进了 LLM、AI 框架、工具、代理和自动化工具以及跨数据中心的自动化工作流的无缝集成。 总体目标是确保 LLM 和其他模块化 AI 组件有效地用于跨不同地理区域的各种企业用例和业务功能。 这包括：
- 提示管理 – 提示版本控制并保留与提示相关的所有元数据，以实现可重复性
- 输入、提示和输出处理
- 数据和提示版本控制
- 处理特定于模型的参数和配置
- 链接多个 LLM 调用
- 集成外部工具或 API
- 微观层面: 编排和工作流意味着使用数据和 ML 管道构建 LLM，对 LLM 开发过程中的每个部分进行细粒度控制、协调和编排。 这封装了数据如何流入、通过和流出单个任务或一小组密切相关任务中的语言模型的精细细节。
例如，一家大型保险公司利用 LLM 自动化其索赔处理和对账工作流程，并与其他业务流程集成。 它包含以下高级步骤：
- 数据摄取层: 从各种来源（如 CRM 系统、扫描的 PDF、电子邮件和联络中心日志）摄取客户数据、索赔表单、呼叫记录和文档。
- 数据管道: 摄取管道清理、删除重复数据并丰富数据，然后将其存储在数据湖中或转发以进行下游处理。
- LLM 层:
- LLM 处理来自索赔和呼叫记录的文本，提取相关实体（例如，保单号、损失日期、事件类型）。
- LLM 使用上下文相关的提示生成摘要并回答有关特定索赔的查询。
- 提示模板和响应经过版本控制和跟踪，以进行审计和合规性。
- 与企业系统集成:
- 提取的见解和响应被编排到 SAP 中以进行财务对账，编排到 Oracle ERP 中以进行工作流更新，编排到核心银行系统中以进行付款处理。
- 如果出现差异，LLM 会通过将当前输入与历史索赔数据进行比较来建议可能的解决方案。
- 自动化和决策:
- 如果索赔满足某些阈值，系统会自动将其路由以供批准。
- 在复杂情况下，LLM 代理会起草建议的响应，供人工理算员审查，从而缩短解决时间。
所有操作和任务都需要编织到工作流中，该工作流涉及用于数据管道的 DataOps、用于 ML 和 NLP 任务的 MLOps 以及用于 LLM 特定任务的 LLMOps。 企业工作流和 BPM 工具及框架（如 Control-M）无缝地协调和管理端到端任务链中各个部分的交互、部署和集成。 这提供了从可扩展性、效率、可靠性、灵活性和企业级工作流的一致性等诸多好处。
结论
在大模型时代，构建由LLM驱动的AI应用已成为企业提升竞争力的关键。然而，在没有明确的Ops模型的情况下，构建AI驱动的应用程序相对容易，但在生产中很快就会变得具有挑战性，从而打开了模型、数据挑战和治理的潘多拉魔盒。 LLMOps 是 AI 应用程序构建块的关键，它涉及开发一个结构化框架，该框架可以安全地大规模存储和处理数据，并且可以安全地提取数据，并确保语言模型不会误解信息、暴露机密数据或生成潜在有害的答案。
LLMOps 简化了开发，降低了风险，保护了数据，并优化了成本，最终提高了 LLM 应用的质量。 随着 AI 使用的增长，采用 LLMOps 是公司构建出色用户体验、保持竞争优势和高效创新的关键。
LLMOps 提供了部署、监控和持续改进 LLM 所需的基础架构、工具和流程，从而确保这些模型可以在实际的自动化场景中有效地运行。企业应积极拥抱LLMOps，构建安全可靠、高效可扩展的AI应用，从而在大模型时代赢得先机。