LLMops（大型语言模型运维）是专门针对大型语言模型（如GPT、BERT等）的运维框架，它借鉴并扩展了MLOps的理念，旨在高效管理模型从开发到生产的整个生命周期，包括部署、监控、维护、优化和安全合规。通过自动化工具和持续集成/持续部署（CI/CD）流程，LLMops确保模型在生产环境中稳定运行，及时应对模型漂移、资源消耗和伦理风险等挑战，从而提升可靠性和可扩展性。
在AI产品开发的实际落地中，LLMops框架为产品经理提供了关键支撑，帮助快速迭代模型并确保用户体验。例如，利用容器化技术（如Docker）和编排工具（如Kubernetes）实现无缝部署，通过实时监控系统检测性能下降或偏见问题，并及时更新模型参数。随着大型语言模型在聊天机器人、内容生成等场景的广泛应用，LLMops正成为驱动产品创新和市场竞争力的核心要素。
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