Реальный риск LLMOps не является моделью. Это теневой ИИ.

Большие языковые модели нарушили чистую модель производственного машинного обучения «обучай, тестируй, отправляй». Сейчас используется система, которая объединяет подсказки, запрашивает векторные базы данных и выдает выходные данные, которые оцениваются по тону и безопасности, а не только по точности. Это LLMOps. И в настоящее время он используется поверх существующих рабочих процессов DevOps и MLOps без четкого владельца. У Дэниела Брайанта из CNCF есть четкое представление о том, кто должен владеть им, и этот аргумент резче, чем кажется. «LLMOps не нужно собственное королевство. Ему нужна хорошо управляемая платформа, готовая его впустить». Что на самом деле изменилось LLMOps — это не просто MLOps с новым названием. Разрыв реальный: Масштаб и стоимость. Тонкая настройка и обслуживание LLM обходятся значительно дороже, чем классические модели. Более нечеткая оценка — оценки точности не отражают безопасность, тон или надежность. Текущие операции — модели дрейфуют, подсказки перестают работать, интеграция требует постоянного внимания Новые примитивы — оперативное управление версиями, векторные хранилища, конвейеры RAG, конечные точки вывода. Команды MLOps уже создали параллельный стек (MLflow, Kubeflow, Weights & Biases), поскольку инструменты DevOps никогда не предусматривали управление версиями данных или мониторинг отклонений. Без вмешательства LLMOps становится третьим