LLMOps实战：从原型到生产的GenAI部署

概述

生成式人工智能（GenAI）从概念验证到生产就绪系统的转变需要专门的运维方法。LLMOps（大型语言模型运维）提供了一套实践和工具，确保生成式AI模型能够可靠、高效地部署到生产环境中。

生成式AI模型通常具有数十亿参数，需要专门的硬件基础设施和优化技术才能实现生产级部署。需要考虑模型压缩、量化和蒸馏等技术来降低计算需求。

生产系统必须能够处理变化的负载需求，需要实现自动扩缩容机制和负载均衡策略。

需要建立完整的监控体系来跟踪模型性能、资源使用情况和预测质量，包括数据漂移检测和模型衰减监控。

采用容器化部署方案，结合 Kubernetes 等编排工具实现资源管理和服务发现。利用某中心和某机构提供的云原生AI服务构建可扩展的基础设施。

实现高效的模型推理服务，包括批处理和实时推理支持。采用模型版本控制和金丝雀发布策略确保平稳部署。

建立特征存储和数据流水线，确保训练和服务数据的一致性。实现数据质量监控和治理框架。

为生成式AI模型建立CI/CD流水线，自动化测试、构建和部署过程。包括模型验证测试和集成测试。

实施缓存策略、请求批处理和硬件加速技术来提高推理性能。使用专门的AI加速器硬件提升计算效率。

确保模型部署符合数据隐私和安全要求，实现访问控制、加密传输和审计日志记录。

将生成式AI从原型转移到生产环境需要系统性的LLMOps方法。通过采用适当的技术架构和运维实践，组织可以成功部署和管理生产级的生成式AI应用，实现业务价值。