什么是 LLMOps？概述

大语言模型运维（简称 LLMOps）是指企业为可靠使用大语言模型 (LLM) 而采用的方法、工具与流程。这一专业领域的出现，是因为仅通过一次性授权并长期运行 LLM 无法持续满足企业对模型准确性、安全性和性能的持续需求。LLMOps 通过系统化框架，确保大语言模型的质量始终与业务目标保持一致。

什么是 LLMOps？

LLMOps 是针对已授权、集成至应用并投入生产的大语言模型所实施的管理实践。它涵盖模型的部署、监视和更新，确保模型长期保持高效、精准且实用。

LLMOps 的核心在于对 LLM 的持续养护，具体包括评估准确性、控制成本、防范有害输出，同时确保 LLM 与业务应用及内部数据源间的复杂集成保持更新状态。这一领域及其术语“LLMOps”的兴起，与 IT 领域早期变革（如DevOps）如出一辙，即系统运维和模型开发变得同样重要。

LLMOps 详解

LLMOps 的核心理念在于：当大语言模型用于驱动企业级 agent 和应用时，它并非静态工具，而是需要持续监视和管理的动态资源。部分监视内容较为直接，例如：LLM 响应是否及时？API 是否达到性能目标？而另一部分则更具主观性：LLM 是否令用户满意？回答是否符合企业规范和安全边界？模型是否存在偏见迹象或数据过时问题？通过人工观测、分析仪表盘和 AI 驱动的监视工具，企业可以及早发现问题。

LLMOps 的一半工作是观察，另一半则是行动。当数据源过时、LLM 响应变慢或输出出现错误时，LLMOps 工具能协助运营团队更新模型或修复底层平台问题。例如，如果 LLM 开发人员发布新版模型，LLMOps 团队需负责测试、集成和部署，并验证其是否达成预期结果。同样，LLMOps 团队还承担着将 LLM 与企业数据库无缝整合的任务，并主导采用检索增强生成 (RAG) 和模型上下文协议 (MCP) 等技术来收集其他数据。

Agentic AI 是 LLM 从数据驱动的聊天机器人升级为行动驱动的助手，其同样需要严格的 LLMOps 实践。Agentic AI 依赖于 LLM 与其他软件应用（包括内部定制代码和外部云技术平台如 ERP 或 CRM ）的紧密集成。运维团队需确保这些集成在软件版本、平台、操作系统和网络环境持续演进中始终保持可用。

安全管控是 LLMOps 的核心环节。企业既要防范未授权人员访问 LLM 及其应用，也需避免授权用户的不当使用。以一个简单示例说明：员工应能通过 HR 专用 LLM 查询个人薪资，但无权获取同事薪酬信息。此安全边界必须经过精心设计、实施和测试，这正是 LLMOps 的职责之一。

最后需要强调的是：AI 可支持 LLMOps 的工作。管理部署的大型语言模型的复杂性，恰恰能通过这些模型自身来解决。AI 技术（包括机器学习分析）正是推动大规模、实际场景 LLM 成功部署的核心驱动力。

Oracle 可提供的帮助

Oracle 在 Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Generative AI 和 OCI Data Science 中提供了一套全面的 AI 和机器学习运维工具和功能，全面支持 LLM 的运营、部署和监视。

OCI 的关键功能包括：

• 模型部署：部署自定义或预训练模型（包括 LLM），并支持自动扩展。
• 模型管理：追踪、归档和版本控制模型，确保可追溯性和可重复性。
• 模型监视和漂移检测：监视性能指标，检测数据方向和质量问题。
• 管道自动化：利用 OCI Data Science 及与 OCI Data Flow 的集成，构建并协调机器学习管道，运行 Apache Spark 及其他 Oracle 功能。
• 安全性和合规性：内置企业级安全与生命周期管理支持。

对于依赖 LLM 驱动应用和 agentic AI 的企业而言，LLMOps 已成为日常 IT 运营中不可或缺的关键组成部分。

LLMOps 常见问题解答

LLMOps 与 MLOps 有何不同？

MLOps 指的是机器学习管理。LLMOps 虽与 MLOps 同源，却在关键维度上存在差异。MLOps 侧重于小型模型和结构化数据，而 LLMOps 则处理拥有数十亿参数的模型和开放文本。这种规模差异带来根本性变化，这是因为 LLM 消耗更多资源、需要更复杂的数据管理，并面临比传统机器学习系统更高的偏见或滥用风险。

此外，MLOps 通常处理明确的数值输出，而 LLMOps 则需追踪可能存在语义或含义差异的自然语言文本。这使得评估更为复杂，因为 LLM 不仅需要准确性，更需具备安全性和可信度。

另一关键差异在于变化速度。LLM 适应迅速，企业需要能跟上需求的系统，而使用 ML 的任务往往定义更严谨且歧义较少。因此，虽然 MLOps 奠定了基础，LLMOps 却将其扩展至更广阔、要求更严苛的实践领域。

LLMOps 面临的核心挑战是什么？

LLMOps 的核心挑战集中在评估、成本管理和数据质量三方面：由于“优质”输出往往具有主观性且高度依赖上下文，LLM 的性能评估难度较大，这与传统机器学习可通过准确率等明确指标衡量不同。

LLM 的训练、微调与运行需消耗大量计算资源，使成本优化成为持续的课题。此外，LLM 并非独立运行，必须与业务系统、API、工作流及各种数据源连接。

需要自建 LLM 还是直接使用 API？

自建大语言模型能实现对模型的高度控制，但需要投入大量资源进行设计、训练、测试和部署，并需定期重复这一流程。仅有极少数企业能持续承担此类投入，且除特殊场景外，其成本效益通常较低。

对大多数企业而言，通过 API 使用云技术托管的 LLM 授权模型是更务实的选择。这种方式可直接使用服务商提供的模型，并按实际使用量付费。具体的理想方法取决于企业的预算、现有技术实力及业务目标。

典型的 LLMOps 技术栈或工具集包含哪些内容？

LLMOps 技术栈涵盖模型部署、监视、集成和安全工具。监视系统通过仪表盘、警报和审计功能追踪模型性能和准确性。

部分技术栈还包含可解释性工具，帮助团队了解模型决策依据。具体组合取决于企业需求，但共通点在于融合软件工程与数据科学的分层系统架构。

如何评估和监视生产环境的 LLM？

评估工作始于部署前，并持续很长时间。团队会设定基准指标，例如测试集准确率、API 调用响应时间以及与业务目标的一致性。在生产环境中，监视工具会追踪模型漂移、错误和异常响应。用户反馈同样至关重要。一个模型可能在实验室测试中表现优异，却因语气或风格问题无法获得终端用户的认可。

评估通常融合定量指标与定性检查。部分企业设立输出审查委员会，另一些则通过 A/B 测试对比大型语言模型的迭代版本。核心目标不仅在于测量，更要通过“评估-监视-优化”的循环机制持续优化模型效能。