为现代AI应用构建MLOps基础设施
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原文英文，约400词，阅读约需2分钟。
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内容提要
文章探讨了AI操作的新纪元，强调大型语言模型（LLMs）和多模态AI系统的崛起，指出传统MLOps框架面临的挑战。提供了构建AI/MLOps基础设施的蓝图，包括LLM生命周期管理、向量数据库、GPU资源管理和提示工程工作流，旨在实现可扩展、经济高效、可维护和可观察的AI应用。
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关键要点
- AI操作的新纪元，强调大型语言模型（LLMs）和多模态AI系统的崛起。
- 传统MLOps框架面临挑战，包括处理亿参数LLM、向量数据库和GPU资源管理。
- 提供构建AI/MLOps基础设施的蓝图，包括LLM生命周期管理、向量数据库、GPU资源管理和提示工程工作流。
- LLM生命周期管理工具包括模型中心、微调工具和服务工具。
- 向量数据库选择包括Pinecone、Weaviate和Milvus，最佳实践包括文档分块和监控嵌入漂移。
- GPU资源管理的部署模式包括专用主机、Kubernetes和无服务器架构，优化技术包括量化和连续批处理。
- 提示工程工作流应与MLOps集成，版本控制提示并进行测试。
- API服务的生产模式包括FastAPI、Triton和BentoML，具备自动扩展和请求批处理功能。
- 基础设施设计应分离训练与推理计算平面，实现GPU感知的自动扩展。
- 此基础设施方法使组织能够部署可扩展、经济高效、可维护和可观察的AI应用。
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