LLMOps

Prefazione

Questo lavoro è stato tradotto utilizzando l'AI. Siamo lieti di ricevere il tuo feedback e i tuoi commenti: [e-mail]

Ho perso il conto di quante volte mi è stato chiesto: "Qual è la differenza tra un ingegnere LLM/AI e un ingegnere LMOps?". È una di quelle domande che continuano a saltare fuori, sia che mi trovi a una riunione, a una conferenza o semplicemente a prendere un caffè con qualcuno del settore.

Di solito inizio spiegando le distinzioni tecniche tra i ruoli. Ma col tempo ho capito qual è il vero problema: le persone non comprendono appieno ciò che serve per tenere accese le luci di grandi modelli linguistici (LLMs) in produzione per un periodo prolungato.

Mentre scrivo questo articolo all'inizio del 2025, i modelli, le tecniche e le best practice più importanti cambiano ogni giorno. Per questo motivo, sono in pochi a comprenderne la complessità. La maggior parte delle persone pensa ancora all'operatività, o "Ops", come all'implementazione, ma nel contesto LLM, l'Ops riguarda in realtà la razionalizzazione di persone, processi e tecnologie per rendere questi modelli sicuri, robusti e affidabili in produzione.

Le aziende e i loro dipartimenti di risorse umane stanno cercando di capire cosa significhi tutto questo per i loro team e i loro progetti e in questo libro ho fatto del mio meglio per rispondere a questa domanda. Questo libro non è un tutorial sulla definizione dei ruoli o su come costruire e distribuire un LLM; pur toccando entrambi ...