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什么是 LLMOps?

LLMOps(Large Language Model Operations)是一个涵盖了大型语言模型(如GPT系列)开发、部署、维护和优化的一整套实践和流程。LLMOps 的目标是确保高效、可扩展和安全地使用这些强大的 AI 模型来构建和运行实际应用程序。它涉及到模型训练、部署、监控、更新、安全性和合规性等方面。
下表说明了使用 Dify 前后开发 AI 应用的各环节差异:
步骤
未使用 LLMOps 平台
使用 Dify LLMOps 平台
时间差异
开发应用前&后端
集成和封装 LLM 能力,花费较多时间开发前端应用
直接使用 Dify 的后端服务,可基于 WebApp 脚手架开发
-80%
Prompt Engineering
仅能通过调用 API 或 Playground 进行
结合用户输入数据所见即所得完成调试
-25%
数据准备与嵌入
编写代码实现长文本数据处理、嵌入
在平台上传文本或绑定数据源即可
-80%
应用日志与分析
编写代码记录日志,访问数据库查看
平台提供实时日志与分析
-70%
数据分析与微调
技术人员进行数据管理和创建微调队列
非技术人员可协同,可视化模型调整
-60%
AI 插件开发与集成
编写代码创建、集成 AI 插件
平台提供可视化工具创建、集成插件能力
-50%
在使用 LLMOps 平台如 Dify 之前,基于 LLM 开发应用的过程可能会非常繁琐和耗时。开发者需要自行处理各个阶段的任务,这可能导致效率低下、难以扩展和安全性问题。以下是使用 LLMOps 平台前的开发过程:
  1. 1.
    数据准备:手动收集和预处理数据,可能涉及到复杂的数据清洗和标注工作,需要编写较多代码。
  2. 2.
    Prompt Engineering:开发者只能通过调用 API 或 Playground 进行 Prompt 编写和调试,缺乏实时反馈和可视化调试。
  3. 3.
    嵌入和上下文管理:手动处理长上下文的嵌入和存储,难以优化和扩展,需要不少编程工作,熟悉模型嵌入和向量数据库等技术。
  4. 4.
    应用监控与维护:手动收集和分析性能数据,可能无法实时发现和处理问题,甚至可能没有日志记录。
  5. 5.
    模型微调:自行处理微调数据准备和训练过程,可能导致效率低下,需要编写更多代码。
  6. 6.
    系统和运营:需要技术人员参与或花费成本开发管理后台,增加开发和维护成本,缺乏多人协同和对非技术人员的友好支持。
引入 Dify 这样的 LLMOps 平台后,基于 LLM 开发应用的过程将变得更加高效、可扩展和安全。以下是使用 Dify 进行 LLM 应用开发的优势:
  1. 1.
    数据准备:平台提供数据收集和预处理工具,简化了数据清洗和标注的工作,最小化甚至消除了编码工作。
  2. 2.
    Prompt Engineering:所见即所得的 Prompt 编辑和调试,可根据用户输入的数据进行实时优化和调整。
  3. 3.
    嵌入和上下文管理:自动处理长上下文的嵌入、存储和管理,提高效率和扩展性,无需编写大量代码。
  4. 4.
    应用监控与维护:实时监控性能数据,快速发现和处理问题,确保应用程序的稳定运行,提供完整的日志记录。
  5. 5.
    模型微调:平台提供一键微调功能,基于过去已标注的真实使用数据进行训练,提高模型性能,减少编程工作。
  6. 6.
    系统和运营:易用的界面,非技术人员也可参与,支持多人协同,降低开发和维护成本。与传统开发方式相比,Dify 提供了更加透明和易于监控的应用管理,让团队成员更好地了解应用的运行情况。
另外,Dify 将提供 AI 插件开发和集成的功能,使得开发者可以轻松地为各种应用创建和部署基于 LLM 的插件,进一步提升了开发效率和应用的价值。