AI应用从Demo到生产之间隔着一整套工程体系。LLMOps就是这套体系的总称。

核心模块

数据管理:训练数据版本控制、数据质量检查。模型管理:模型版本注册、A/B测试框架。推理服务:模型部署、自动扩缩容。监控告警:性能监控、质量评估。安全合规:内容过滤、审计日志。

技术栈选型

数据管理用DVC或Delta Lake。模型管理用MLflow或Weights and Biases。推理服务用vLLM加Kubernetes。监控用Prometheus加Grafana。

落地建议

不要一上来就搭完整平台。先用最简单的方案跑通核心流程。手动部署到脚本部署到CI/CD到完整平台，逐步演进。过早搭建平台是AI团队最常见的浪费。先证明模型有价值，再投入工程化。