Dify简介Dify是一个开源的大语言模型（LargeLanguageModel,LLM）应用开发平台。它融合了后端即服务（BackendasaService,BaaS）和LLMOps的理念，旨在帮助开发者，甚至是非技术人员，能够快速搭建和部署生成式AI应用程序。Dify的主要特点包括：简化开发流程：通过提供一系列工具和服务来简

导读本次分享的主题是“打造LLMOps时代的Prompt数据驱动引擎”。其中LLMOps想要表达的概念是LLMforAIOps。AIOps概念提出至少已有四年，从去年开始，在学术界出现了LLMOps的趋势，大家都在想把LLM用于AIOps来做运维，但中间会遇到一些挑战。本文将重点探讨在Promp

未来已来：LLMops如何重塑AI-native新范式的运维格局[行业范式]、以及主流LLMops推荐1.LLMops是当前AIinfra必争新标地行业格局：AIinfra蓬勃发展，359个应用总估值13T，融资$29.8B，从DevOps->MLOps->LLMOps演进；LLMOps是all-in-one的大模型原生应用的开发和运营新

理解LLMOps:LargeLanguageModelOperations对于像我一样的小白来说，本文是一篇非常不错的LLMs入门介绍文档。来自：UnderstandingLLMOps:LargeLanguageModelOperations本文首先解释了新术语"LLMOps"及其背景，然后讨论使用LLMs和传统ML模型构建AI产品的不同之处，并基于这些

在OpenAI的GPT，Meta的Llama和Google的BERT等大型语言模型（LLM）发布之后，它们可以生成类似人类的文本，理解上下文并执行广泛的自然语言处理（NLP）任务。LLM将彻底改变我们构建和维护人工智能系统和产品的方式。因此，一种被称为“LLMOps”的新方法已经发展并成为每个AI/ML社区的话题，以简化

在人工智能领域，大模型已经成为引领技术革新的重要驱动力。为了更好地赋能开发者，百度智能云千帆大模型平台近日宣布推出SDK版本，并实现开源发布。通过使用该SDK，开发者可以轻松接入并调用百度智能云千帆大模型平台的能力，实现LLMOps全流程。LLMOps全流程是指从数据收集、标注、预处理、

介绍当前大模型主流推理方式包括：vllm、tgi、原生transformer回顾目前主流大模型都是由transformer演变过来，transformer核心是attention，参考《AttentionisAllYouNeed》 ，attention核心则是3个矩阵：Query、Key、Value。一句话解释attention：Query是当前单词查询矩阵，Key是被查

介绍目前大模型微调主要方案是LLaMA-Factory LLaMA-Factory中，提供了两种多卡框架：Accelerate、DeepSpeedAccelerate依赖accelerate==0.24.1transformers==4.34.1datasets==2.14.7tiktoken==0.5.1peft==0.6.2trl==0.7.1这里只列出可能冲突版本注意使用最新版本0.24.1，尝

来源：https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/1315383341LLMOps介绍1.1关联定义术语LLMOps代表大型语言模型运维。它的简短定义是LLMOps是LLM的MLOps。这意味着LLMOps是一组工具和最佳实践，用于管理LLM支持的应用程序的生命周期，包括开发、部署和维护

LLMOps是一个新兴领域，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、部署和伦理等方面。HuggingFace、Humanloop和NVIDIA等公司正在引领这一领域的发展。HuggingFace的Transformers库已成为构建和微调各种NLP任务的大型语言模型的首选开源库。类似地，Humanloop