LLMOps w praktyce. Jakość, monitoring i testowanie modeli językowych (cz. 2)

LLMOps w praktyce. Jakość, monitoring i testowanie modeli językowych (cz. 2)
Samo wdrożenie modelu językowego to dopiero początek. W tej części przyglądamy się jakości odpowiedzi, monitorowaniu systemu oraz problemom, które pojawiają się dopiero na produkcji.

W poprzedniej części opisaliśmy, czym jest LLMOps i jak wygląda cykl życia systemów opartych na modelach językowych. Teraz skupimy się na tym, co dzieje się po wdrożeniu – jak oceniać jakość odpowiedzi, monitorować działanie systemu i reagować na problemy. 

Załóż darmowe konto i uzyskaj dostęp do artykułu 30 dni po publikacji lub subskrybuj i czytaj od razu. Zarejestruj się

Źródła:
https://lakefs.io/blog/llmops/
https://www.databricks.com/glossary/llmops
https://onereach.ai/blog/llmops-for-ai-agents-in-production
https://domino.ai/data-science-dictionary/llmops
https://neptune.ai/blog/llmops