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原標題：4人團隊，如何用大模型創(chuàng)造近千萬業(yè)務價值？
關鍵字：模型,字節(jié)跳動,場景,問題,算法
文章來源：AI前線
內容字數：10887字

內容摘要：

采訪嘉賓｜張源源百姓車聯數據科學與數據平臺高級總監(jiān)
編輯 |李忠良
大模型已經融入千行百業(yè)，在這個背景下，LLMOps 作為一種新概念，其定義、實踐以及應對挑戰(zhàn)成為了關注焦點。為了深入探討 LLMOps 的意義和關鍵，我們采訪了百姓車聯數據科學與數據平臺高級總監(jiān)張源源，他分享了 LLMOps 在車損互助案例中的應用以及所面臨的挑戰(zhàn)與解決方案。以下是他的訪談實錄。
InfoQ：現在其實大家 MLOps 都還沒有搞得特別好，馬上就出來了 LLMOps，當然也就沒有特別標準的定義，在您看來 LLMOps 如何定義？它包含哪些內容？LLMOps 與 MLOps 您覺得兩者較大的區(qū)別是什么？
張源源：這次 AICon 分享的第一部分，就會給出我對這部分的理解。簡單來說，如下圖所示。
● MLOps 用于管理 ML 應用的全生命周期，包括數據收集和處理、模型的訓練、評估、部署和監(jiān)控等，雖然會涉及跟多個工種打交道，但相關產品主要使用對象是從事 ML 算法開發(fā)工作的人員，比如 data scientist、算法工程師等等。
● 關于 LLMOps，我這里先提供三種對 LLMOps 的三種視角，通過比較

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