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我们已经超越了改进大型语言模型 (LLM)，现在专注于使用它们来创建帮助企业的 AI 应用程序。这就是大型语言模型操作 (LLMOps) 工具的用武之地，它简化了创建全自动系统以在生产中构建和部署 LLM 解决方案的过程。

在本文中，我们将研究不同的工具，例如 LLM API、调优框架、实验跟踪工具、LLM 集成生态系统、向量搜索工具、模型服务框架、部署平台和可观测性工具。每个工具都非常擅长其功能，旨在解决特定的法学硕士相关问题。

什么是 LLMOps？
LLMOps 是一个新兴领域，专注于生产环境中大型语言模型的操作管理。这些本质上是针对语言和其他多模态模型的专门 MLOps（机器学习操作）。

参加大型语言模型概念 (LLM ) 硕士课程，了解 LLM 的应用、培训方法、伦理考虑和最新研究。

LLMOps涵盖了大型语言模型的整个生命周期，包括数据收集、模型 突尼斯电话数据 训练或微调、测试和验证、集成、部署、优化、监控和维护以及协作。通过构建项目和自动化流程，LLMOps 可以帮助您减少错误并有效扩展 AI 应用程序，确保模型稳健且能够满足现实世界的需求。

简而言之，LLMOps 工具可帮助您构建一个自动化系统，该系统收集数据、微调其模型、跟踪模型性能、将其与外部数据集成、创建 AI 应用程序、将其部署到云端、观察指标和结果生产中的模型性能。

开发大型语言模型课程由 4 门课程组成，将帮助您为法学硕士的工作方式以及如何微调预训练的法学硕士奠定坚实的基础。

现在，让我们探索当今可用的顶级 LLMOps 工具。

应用程序编程接口
通过 API 调用访问语言和嵌入模型。您无需部署模型或维护服务器；只需提供 API 密钥即可开始使用最新一代型号。

1.OpenAI API
OpenAI提供对 GPT-4o 和 o1 等高级 LLM 模型的 API 访问。可以使用 Python 包或 CURL 命令来使用这些模型。