AI 运维的新时代：从 MLOps 到 LLMOps深度解析
文章首先介绍了提示词工程（Prompt Engineering）、检索增强生成（RAG）和微调（Fine-tuning）等常见 LLM 应用场景，并深入探讨了这些方法的挑战和局限性。随后，通过对比 MLOps 和 LLMOps，突出了后者在管理复杂模型生命周期
llmops
亚马逊云科技：LLMOps驱动生成式 AI 应用的运营化
导读生成式 AI 的应用与大模型的开发是一个复杂的过程，涉及从模型选择、微调到部署和监控的全生命周期管理。通过精细化的角色划分，提供者负责构建基础大模型，调优者进行行业定制化优化，消费者则在此基础上应用模型解决实际问题。技术上，检索增强生成（RAG）和高效微调