לא מדובר בעוד באזז-וורד, אלא בגישה קריטית שמאפשרת לקחת מודלי שפה גדולים (כמו GPT, Claude או LLaMA) ולהפוך אותם ממודלים מרשימים לקוד פתוח – למנועים יציבים, מנוטרים ומדויקים שמניעים מערכות בייצור.
הדיאגרמה שצירפתי מייצגת את זרימת העבודה הקלאסית:
משלב הבחירה במודל הבסיסי, דרך תכנון פרומפטים והערכת ביצועים, ועד לשאלה – האם יש מקום לשיפור?
אם כן – חוזרים לשולחן השרטוטים או מבצעים Fine-Tuning עם צוות מומחה ונתונים מתויגים.
אם לא – עוברים לייצור: עם A/B testing, פריסה מדורגת או Blue-Green Deployment.
אבל מה שבעיניי עשה את זה מרגש באמת היה להבין את הרוח מאחורי התהליך:
- LLMOps הוא לא "שורת קוד" – זה mindset.
- זה חיבור בין דאטה-סיינס ל-DevOps.
- זה שיתוף פעולה עמוק בין מפתחים, מהנדסי ML, אנשי IT ומקבלי החלטות.
כשמוסיפים לזה מעגל של פידבק אנושי, ניטור מתמיד ואופטימיזציה בזמן אמת – מבינים למה חברות גדולות מקצות לכך היום צוותים ייעודיים.
כמפתח שאוהב להבין מה יש מתחת למכסה המנוע, היה לי רגע של "קליק" כשחיברתי בין הכלים:
MLflow לניטור, Hugging Face ל־Fine-Tuning, ו־LangChain לבניית Pipelines.
אם אתם עובדים עם GPT או כל מודל אחר – שווה להשקיע ולהבין מה זה אומר באמת להכניס אותו לפרודקשן.
מי שכבר מיישם LLMOps או בונה מערכות כאלה – אני אשמח לשמוע איך אתם עושים את זה אצלכם!
#LLMOps #GenAI #MLOps #ProductEngineering #AIWorkflow #MachineLearning #DevOps
תגובות (1)
הוסף תגובההוספת תגובה חדשה בתגובה ל-