LLMOps，即 Large Language Model Operations，是指对大语言模型全生命周期的运营，以确保大语言模型落地的高效、稳定。LLMOps 是 AI 研发的新范式：包括一系列技术和工具，支持大模型的开发、训练、优化和部署等全流程工作。

白海科技研发了低门槛的 LLMOps 工具——IDP LM。用户可以零代码一站式完成数据清洗、训练、评估和部署等全流程。我们重点优化了多机多卡分布式情况下的数据预处理、模型训练的优化，并自动处理了反馈数据回流审核和模型评估。

LLMOps 目前仍处于新兴领域，处于快速发展和高速迭代之中。目前在降低大模型训练成本、微调门槛以及提升大模型推理速度等方面，仍需要持续不断地努力和探索。

演讲提纲：

1. 介绍 LLMOps ：概念、起源、与MLOps的对比

• LLMOps 诞生：解决大模型训练挑战的必然选择
• 对比 LLMOps 与传统MLOps：数据处理、实验过程、评估方法等
• 目前典型的 LLMOps 工具分析

2. 白海科技实践经验分享：构建高效的 LLMOps 平台

• 大规模数据处理：数据预处理与增强
• 模型微调训练：微调流程的工具化、大规模分布式训练优化等
• 模型评估：自动评估与人工评估
• 模型部署：量化、格式转换、Task 分配等

3. 面向未来： LLMOps 的应用前景

• AI 平台建设
• 从 MLOps 到 LLMOps 的必由之路
• LLMOps 的未来发展
• 大模型驱动 AI 应用：LLMOps 的典型应用案例

你将获得：

• 了解 LLMOps 的概念及其在大模型落地应用中的重要性
• 掌握 LLMOps 与传统 MLOps 的差别，深刻理解大模型训练的挑战
• 听取来自实践的经验分享，学习构建高效、稳定的 LLMOps 平台的最佳实践
• 预测 LLMOps 的发展趋势及其在未来 AI 应用中的前景，拓展技术应用的视野