MLOps vs LLMOps: Šta se menja kada je model LLM
MLOps upravlja sistemima mašinskog učenja; LLMOps proširuje te prakse na promptove, kontekst, pretragu, provajdere, alate, evaluacije i ponašanje u vreme izvršavanja oko velikih jezičkih modela.
Playbook: LLMOps
Rollback strategijaMonitoring (kvalitet, drift)Verzionisanje (prompt, modeli)Canary i A/B izdanjaEval harness
LLMOps Priručnik
Održavajte stabilno ponašanje LLM-a tokom promena.
- Verzionisanje za promptove i modele
- Sistem za evaluaciju + kapije kvaliteta
- Kanarinac/A-B izdanja + nadzor
- Procedure za brzo vraćanje unazad
Osnovna ideja
Tretirajte promptove i rutiranje modela kao produkcioni kod: verzionisano, testirano, nadzirano i reverzibilno.
Povezano
Referentni model sposobnosti LLM-a Priručnik za vraćanje AI sistema unazadPovezani koncepti (LLMOps)
Regresija prompta Testni skupovi za LLM-ove Rubrike za evaluaciju Strategija povratka Kontrola skoka troškovaArticles
Šta je kontekstualno inženjerstvo? Šta model prima pre nego što odgovori
Inženjering konteksta osmišljava koje informacije AI model prima pre inferencije, uključujući promptove, pretragu, memoriju, stanje aplikacije, rezultate alata i istoriju konverzacije.
Upravljani harness za agente naspram samostalno hostovane petlje agenta: Šta dobijate, šta gubite
“Samostalno hostovani agent” može značiti veoma različite arhitekture. Ovaj vodič razgraničava upravljani harness, samostalno hostovano okruženje za izvršavanje i potpuno samostalno upravljanu petlju agenta—i pokazuje koja je granica kontrole timovima zapravo potrebna.
RAG nije uspeo — ali koji sloj je zapravo zakazao? Dijagnostička metoda
Kada je RAG odgovor pogrešan, kriviti pretragu ili model je previše neodređeno. Ova dijagnostička metoda izoluje pokrivenost izvora, konstrukciju upita, pretragu, rangiranje, sastavljanje konteksta, generisanje, pripisivanje dokaza i svežinu—tako da se stvarni kvar može reprodukovati i ispraviti.
Ollama nije proizvod: Izgradnja aplikacija spremnih za produkciju sa otvorenim LLM-ovima
Pokretanje lokalnog modela pomoću Ollama-e je jednostavno. Izgradnja Open-LLM aplikacije spremne za produkciju je teža: zahteva RAG, kontrolu pristupa, apstrakciju provajdera, evaluaciju, logovanje, disciplinu puštanja u rad i kontrolisani aplikativni sloj oko modela.
ZBT Z8102AX Dual-SIM failover: Šta radi, šta nedostaje i šta zahteva bolji firmver
ZBT Z8102AX je dual-SIM 5G OpenWrt ruter, ali sam dual-SIM hardver nije isto što i inteligentni failover. Ruter prepoznaje SIM karticu i uspešno se povezuje, ali automatsko prebacivanje, oporavak modema, odluke zasnovane na signalu i čista failover logika i dalje zahtevaju dublje testiranje.
Qwen 3.6 u produkciji: Runbook za izdavanje, AI rollback i LLMOps verziranje
Qwen 3.6 nije samo još jedna nadogradnja modela. To je istovremeno događaj objavljivanja, scenario povratka na prethodnu verziju i problem verziranja. Ovaj članak objašnjava kako Qwen 3.6 treba tretirati u produkciji kroz LLMOps disciplinu, sledljivost promptova i modela, kontrolisano uvođenje i spremnost za povratak na prethodnu verziju zasnovanu na dokazima.
Sveobuhvatan vodič za Evaluation Harness: Ovladavanje evaluacijom performansi LLM-ova
Ovaj vodič pruža detaljan pregled Evaluation Harness-a, ključnog okvira za rigoroznu procenu sposobnosti velikih jezičkih modela (LLM) u korporativnim LLMOps procesima. Naučite podešavanje, najbolje prakse i napredne tehnike kako biste osigurali pouzdano benčmarkovanje i optimizaciju modela.
Novi Qwen 3.5-Plus: AI otvorenog koda je upravo postao ozbiljan.
Otkrijte revolucionarne funkcije i prednosti Alibabinog Qwen 3.5-Plus modela, AI otvorenog koda koji menja pravila igre za programere.
