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
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