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原標題：像Docker一樣編排大模型應(yīng)用程序：這支十余人的年輕創(chuàng)業(yè)團隊如何在2個月做出一個LLMOps平臺？

關(guān)鍵字：報告,模型,團隊,產(chǎn)品,開發(fā)者

文章來源：AI前線

內(nèi)容字數(shù)：14303字

內(nèi)容摘要：采訪嘉賓 | 張路宇作者 | 凌敏大模型浪潮正在重構(gòu)千行百業(yè)。可以預(yù)見的是，隨著技術(shù)的不斷進步以及應(yīng)用場景的不斷擴展，基于大模型的 AI 應(yīng)用將會不斷涌現(xiàn)，并成為推動 AI 產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要力量。但在當下，大模型應(yīng)?落地還面臨諸多挑戰(zhàn)。具體而言，不少開發(fā)團隊還未適應(yīng)大模型編程的需求，對大模型的實際應(yīng)用場景理解、工具的選擇（例如中間件、向量數(shù)據(jù)庫等），以及團隊的協(xié)作模式、如何構(gòu)建 Prompt 等方面都存在一定的認知偏差。在應(yīng)用大模型的過程中，如果仍采用傳統(tǒng)的軟件工程方法，很可能會遇到困難。因此，開發(fā)團隊需要在大模型技術(shù)棧方面建立更多的，對于如何使用 RAG（Retrieval Augmented Generation）或者微調(diào)等應(yīng)該有更明確的工作流程。“我們對大模型的未來潛力持樂觀態(tài)度，它確實能夠帶來巨大的價值。但我們也發(fā)現(xiàn)，很多開發(fā)者和行業(yè)專家都會談?wù)摯笮湍Ｐ偷奈磥恚皇乾F(xiàn)在。”Di…

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作者簡介：面向AI愛好者、開發(fā)者和科學(xué)家，提供AI領(lǐng)域技術(shù)資訊、一線業(yè)界實踐案例、搜羅整理業(yè)界技術(shù)分享干貨、AI論文解讀。每周一節(jié)技術(shù)分享公開課，助力你全面擁抱人工智能技術(shù)。