定义
LLMOps 指围绕大语言模型应用的工程化运维体系，覆盖评测、观测、发布、回归、告警与持续优化等全生命周期能力。
核心内涵
LLMOps（Large Language Model Operations）是 DevOps 与机器学习工程在生成式 AI 领域的延伸。其核心目标是将大语言模型的潜力转化为可稳定交付、可度量且安全可靠的生产能力，而非停留在一次性的 Demo 阶段。它强调在模型集成、提示词管理、上下文构建与最终输出之间建立标准化的工程流水线。
实践要点
- 评测驱动：建立系统化的评测基准（Evals），在模型版本切换或提示词修改时进行自动化回归测试，确保输出质量不降级。
- 全链路观测：对 Token 消耗、推理延迟、用户反馈及系统错误进行细粒度监控，核心关注质量、成本、延迟、稳定性与合规性。
- 提示词与配置管理：将提示词、模型参数及系统预设视为代码资产，纳入版本控制系统，实现变更的可追溯与快速回滚。
- 质量门禁与发布编排：把评测阈值、回归结果与发布策略纳入 CI 流程，确保模型与应用版本在上线前满足统一门禁标准。
- 安全与护栏：在输入与输出两端部署安全护栏，防范提示词注入攻击，过滤有害内容，确保应用符合伦理与合规标准。