大模型全生命周期管理最新实践！

LLMOps 是一个新兴而引人注目的领域，自从 GPT-3.5发布以来，不管在国内还是国外，大语言模型呈井喷式发展，在快速发展的同时也给应用落地带来了新的挑战，为了能将大语言模型成功应用于生产中，我们需要解决一系列复杂的问题，因此业内提出了 LLMOps 的概念。

LLMOps 专注于管理大型语言模型的整个生命周期，包括数据管理、模型开发、模型部署、模型更新与维护等多个方面；LLMOps 将 MLOps 的最佳实践引入到大语言模型领域，以建立一个高效、自动化的大语言模型管理系统。这个系统将帮助我们更快速地开发和部署大语言模型，降低维护成本，提高模型的可用性和性能。

在 LLMOps 中，我们关注的不仅仅是大模型的构建，例如：预训练和微调、模型评估等，还包括了数据管道的构建、提示词工程、自动化的部署流程、实时监控、模型版本管理、数据反馈等方方面面。这样的综合性解决方案让大模型变得更加可控、可维护，也更容易应对不断变化的业务需求。

正如我们所见，LLMOps 已经在许多领域得到了广泛的应用，包括金融、医疗、政务、运维等。随着大模型的持续发展，LLMOps 也将不断演进，成为我们实现更多创新的关键工具。

在9月15日9:00-17:00举办的DataFunSummit2023大模型与 AI 基础软件峰会LLMOps 论坛上，DataFun 邀请了几位领域内的专家，他们将分享实践经验和见解，帮助我们更好地理解 LLMOps 的重要性以及落地方法。

LLMOps论坛：

出品人：蒋善文 白海科技联合创始人，产品负责人

个人介绍：负责白海科技 IDP AI开发生产平台的总体设计；拥有10年大数据和人工智能行业经验；曾在明略科技担任技术总监，主导开发了网站分析系统，社交解决方案系统，推广归因、用户运营、微信小程序统计分析平台，AI 算法平台等产品，服务了上百家客户。

谢永康 百度 主任架构师、百度智能云 AI 平台总架构师

个人介绍：谢永康，2009年复旦大学自然语言处理和机器学习方向硕士毕业后加入百度。先后在日文搜索、凤巢策略、大数据和 AI 平台技术部门负责平台架构和算法设计。主导了百度统计、EasyDL、BML 和千帆等大数据和 AI 平台的架构设计和工程、算法建设，在大数据和AI领域有十余年的系统设计和场景化应用经验。目前，担任百度智能云 AI 平台总架构师。同时，是上海人工智能标准化技术委员会委员。

🔥演讲题目：LMOps 工具链与千帆平台

演讲提纲：

1. 大模型原理和发展情况

2. 大模型训练和推理的主要挑战

3. 什么是 LMOps 及 LMOps 工具链的核心技术

4. 百度千帆大模型平台

🎁听众收益：

通过对大模型原理和发展情况的介绍，让听众了解 AI 算法方向的最新进展以及对企业智能化转型的重要价值。然后，从大模型训推的主要环节和挑战，引出大模型研发工具链和千帆大模型平台的价值。最后介绍百度千帆的核心技术以及在企业侧的落地经验。

邹晓东 深擎科技 架构团队负责人

个人介绍：邹晓东，硕士毕业于中国科学院光电研究院，现任深擎科技架构团队负责人。目前主要负责深擎 MLOps 机器学习平台和 LLMOps 大模型应用平台的设计研发工作。

🔥演讲题目：深擎 LLMOps 平台在金融领域的落地实践

演讲提纲：大语言模型因其在 NLP 领域卓越的任务处理能力而令人着迷，正深深的改变着 AI 应用的构建方式。本次分享将从大语言模型构建应用的生命周期触发，以知识库问答、知识生产等典型场景为例，结合深擎 LLMOps 平台的设计研发经验，分享大语言模型应用在金融领域的最佳落地实践，与大家一同展望大语言模型应用的未来。

🎁听众收益：

1. 了解大语言模型应用的生命周期

2. 了解应用落地过程中的挑战

3. 了解典型场景的应用范式

刘逸伦 华为 高级工程师

个人介绍：本科毕业于南开大学，硕士毕业于美国佐治亚理工学院。研究方向包括 AI 智能运维，大模型质量评估以及大模型提示策略，以第一作者、通讯作者身份发表5篇国际会议论文。

🔥演讲题目：大语言模型及 AI 技术在软件运维领域的应用: 从数据驱动到自适应运维智慧体

演讲提纲：随着 AI 技术和大语言模型的迅速发展，软件运维领域也受到了革命性的冲击。从早期的 KPI 特征驱动，依赖专家规则的运维平台，到仅仅基于日志数据的自动异常检测模型。AIOps 的下一代应用将会有什么样的特征？本次分享的主要内容将包括：

1. 大语言模型发展现状

2. AI 技术在软件运维领域的应用

3. 大语言模型在软件运维领域的前景

4. 未来畅想

🎁听众收益：

1. 作为软件运维工程师，如何应用大语言模型及 AI 技术到软件日常运维工作中？

2. 如何抓住大语言模型的浪潮，开发下一代软件运维平台？

3. 传统软件运维有哪些痛点，大语言模型相关技术将如何带来新的变革？

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