从通用到专精 - 聚焦 LLMOps 全流程
本文聚焦 LLMOps（大模型运维）全流程实践，从一大模型微调的例子切入，串联起从数据准备到模型部署落地的完整链路。通过模拟业务人员上传微调数据，借助 Jenkins 工作流驱动一系列自动化操作，展现大模型从研发优化到实际应用的全生命周期管理逻辑，帮大家理解大
llmops
AI 运维的新时代：从 MLOps 到 LLMOps深度解析
文章首先介绍了提示词工程（Prompt Engineering）、检索增强生成（RAG）和微调（Fine-tuning）等常见 LLM 应用场景，并深入探讨了这些方法的挑战和局限性。随后，通过对比 MLOps 和 LLMOps，突出了后者在管理复杂模型生命周期