LLM Ops
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LLM Ops ,全称為 Large Language Model Operations,指的是在部署、監控和維護大型語言模型於實際環境中所涉及的流程與實踐。隨著大型語言模型在各種應用中變得日益普及,LLM Ops 旨在確保這些模型的順利運行和最佳性能。
核心功能
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價格
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如何使用
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Orquesta | LLM Ops | 要使用Orquesta,您可以在他們的網站上註冊提前獲取訪問權限,或預約演示。在登錄後,您可以按照提供的文檔和SDK將Orquesta集成到您的SaaS中。Orquesta為Prompt工程,實驗,運營和監控提供了無代碼協作工具。它允許您從單一來源管理公共和私有LLMs的使用情況,並提供對性能和成本的透明度。您可以輕易適應新的LLM提供商,模型和功能,加快上市時間。Orquesta使您的產品團隊能夠通過LLM Ops和Prompt工程進行實驗和協作,減少開發時間並提高團隊間的透明度。 | |
eLLMo | 檢索增強生成(RAG) | 要使用eLLMo,只需訪問平台並輸入您的問題或查詢。eLLMo將利用其先進的AI功能生成準確和相關的答案。該平台還提供定制和微調選項,以滿足特定需求。 |
電子商務:個性化產品推薦和客戶支持
醫療保健:醫學診斷和治療計劃
金融:欺詐檢測和風險評估
教育:智能輔導系統和內容生成
娛樂:個性化內容策展和生成
用戶讚揚 LLM Ops 能夠精簡大型語言模型的部署和管理,提高效率、性能和安全性。一些用戶提到了採用 LLM Ops 實踐和工具所帶來的學習曲線,但整體反饋是正面的,很多用戶推薦 LLM Ops 給其他與 LLM 一起工作的人。
由 LLM 驅動的客服聊天機器人在高峰時段無縫處理流量增加。
利用 LLM 的內容審查系統可實時標記和刪除不當內容。
具有 LLM 的個性化推薦引擎可適應用戶喜好並提供相關建議。
要實施 LLM Ops,組織通常遵循以下步驟: 1)定義部署架構和基礎設施。 2)使用 Docker 和 Kubernetes 等工具自動化部署流程。 3)實施監控和記錄解決方案以追蹤模型性能並檢測異常。 4)制定安全措施和訪問控制以保護模型和數據。 5)建立一個版本控制系統來管理模型更新和回滾。
提高部署和管理 LLM 的效率,減少手動工作量
提升模型性能和可靠性
增強安全性和合規性
促進團隊之間更容易的協作和知識共享
加快新模型和功能的迭代和實驗