趋近智
大型模型MLOps (LLMOps)
章节 1: LLMOps 基本原理
从MLOps到LLMOps的转变
大语言模型在生产中的特有挑战
大型模型所需的基础设施
LLMOps 生命周期阶段
LLMOps 工具选用要点
章节 2: 大规模基础设施与数据管理
设计可扩展的计算基础设施
分布式系统的网络考量
管理PB级数据集
大语言模型数据预处理流程
大型数据和模型的版本控制
云端与本地基础设施的权衡
实践：配置可扩展存储
章节 3: 大模型训练与微调的运行管理
编排分布式训练任务
实现数据并行策略
实现模型并行策略
使用 DeepSpeed 和 Megatron-LM 等框架
参数高效微调（PEFT）的实施
大规模运行的实验跟踪
检查点与容错机制
实践操作：分布式训练配置
章节 4: LLM部署与服务优化
大型模型服务中的挑战
大型语言模型 (LLM) 的模型打包与容器化
GPU 推理服务器优化
应用模型量化方法
知识蒸馏在部署中的应用
高级部署模式 (金丝雀发布, A/B 测试)
自动扩缩容推理端点
无服务器 GPU 推理的考量
实践：部署量化模型
章节 5: 监控、可观测性与维护
界定大语言模型特有的性能指标
监控基础设施使用情况（GPU、内存）
追踪运营成本
检测大型语言模型中的数据与响应模式漂移
监控 LLM 输出质量（有害性、偏见）
幻觉检测方法
建立反馈循环以实现持续改进
LLMOps的日志记录与可观测性平台
动手实践：设置基本的LLM监控
章节 6: 进阶LLMOps系统与工作流
提示工程的运行化
检索增强生成（RAG）系统管理
向量数据库操作与管理
LLM再训练与微调流程自动化
LLMOps中的安全考量
LLM部署中的合规性与治理
将LLMOps与CI/CD系统集成
实践：构建提示词管理工作流程
管理PB级数据集
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用于构建生产级 LLM 应用的 Python 工具包。提供提示词、RAG、智能体、结构化输出和多提供商支持等模块化实用工具。
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- The Google File System, Sanjay Ghemawat, Howard Gobioff, Shun-Tak Leung, 2003 Proceedings of the nineteenth ACM symposium on Operating systems principles DOI: 10.1145/945445.945451 - 描述了Google文件系统的设计和实现，该系统是一种基础的分布式文件系统架构，影响了HDFS等许多现代PB级存储解决方案。
- WebDataset: A High-Performance I/O Format for Large-scale Deep Learning, Kyle K. Kayastha, Brant C. Faircloth, Andreas K. Foerster, Benjamin S. Glick, Brian K. Stewart, Jan Schlüter, 2021 arXiv preprint arXiv:2106.01429 - 详细介绍了WebDataset，这是一种高效的数据格式和加载库，旨在直接从对象存储流式传输大规模深度学习数据集，解决了优化文件格式和数据流的问题。
- Data Management for Machine Learning: A Survey, Jens Dittrich, Stefanie Scherzinger, Felix Naumann, Kai-Uwe Sattler, Volker Markl, 2022 ACM Computing Surveys, Vol. 55 (ACM) DOI: 10.1145/3547192 - 全面概述了机器学习中的数据管理挑战和解决方案，涵盖从数据摄取和存储到特征工程和元数据等各个方面，与MLOps中管理大型数据集高度相关。
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