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
实现模型并行策略
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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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- GPipe: Efficient Training of Giant Neural Networks using Pipeline Parallelism, Yanping Huang, Youlong Cheng, Ankur Bapna, Orhan Firat, Dehao Chen, Mia Chen, HyoukJoong Lee, Jiquan Ngiam, Quoc V Le, Yonghui Wu, Zhifeng Chen, 2019 Advances in Neural Information Processing Systems, Vol. 32 (NeurIPS) - 介绍流水线并行和微批处理技术，以提高大型模型训练中的硬件利用率。
- Megatron-LM: Training Multi-Billion Parameter Language Models Using Model Parallelism, Mohammad Shoeybi, Mostofa Patwary, Raul Puri, Patrick LeGresley, Jared Casper, Bryan Catanzaro, 2019 arXiv preprint arXiv:1909.08053 DOI: 10.48550/arXiv.1909.08053 - 介绍了用于训练超大型Transformer模型的有效张量并行策略。
- ZeRO: Memory Optimizations Toward Training Trillion Parameter Models, Samyam Rajbhandari, Jeff Rasley, Olatunji Ruwase, Yuxiong He, 2020 SC '20: Proceedings of the International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis (IEEE) DOI: 10.1109/SC41405.2020.00024 - 阐述了ZeRO内存优化策略，对于模型扩展至关重要，常与DeepSpeed中的模型并行结合使用。
- PyTorch FSDP: Fully Sharded Data Parallel, PyTorch Documentation, 2022 (PyTorch Foundation) - PyTorch官方文档，详细介绍了在PyTorch中实现和使用完全分片数据并行（FSDP）进行大型模型训练的方法。
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