TL;DR
- تصویر توسط ویرایشگر # مقدمه عملیات مدل زبان بزرگ (LLMOps) در سال 2026 بسیار متفاوت از چند سال.
- پیش است.
- دیگر فقط انتخاب یک مدل و اضافه کردن چند اثر در اطراف آن نیست.
چه اتفاقی افتاد
تصویر توسط ویرایشگر # مقدمه عملیات مدل زبان بزرگ (LLMOps) در سال 2026 بسیار متفاوت از چند سال. پیش است.
دیگر فقط انتخاب یک مدل و اضافه کردن چند اثر در اطراف آن نیست. امروزه تیمها به ابزارهایی برای ارکستراسیون،.
مسیریابی،. مشاهده پذیری،.
ارزیابی (Evals)،. حفاظ،.
حافظه،. بازخورد،.
بسته بندی و اجرای واقعی ابزار نیاز دارند. به عبارت دیگر، LLMOps به یک پشته تولید کامل تبدیل شده است.
به همین دلیل است که این فهرست فقط گردآوری نامهای محبوب نیست. بلکه یک ابزار قوی را برای هر شغل اصلی در پشته شناسایی میکند،.
با توجه به آنچه در حال حاضر مفید به نظر میرسد و به نظر میرسد در. سال 2026 حتی بیشتر اهمیت دارد.
// 1. PydanticAI اگر تیم شما میخواهد سیستمهای مدل زبان بزرگ بیشتر شبیه نرمافزار و کمتر شبیه چسب سریع عمل.
کنند،. PydanticAI یکی از بهترین پایههای موجود در حال حاضر است.
بر روی خروجیهای ایمن از نوع تمرکز میکند،. از مدلهای متعدد پشتیبانی میکند،.
و مواردی مانند ارزیابیها،. تأیید ابزارها،.
و گردشهای کاری طولانیمدت را که میتوانند از شکستها بازیابی شوند،. مدیریت میکند.
این امر به ویژه برای تیمهایی که خواهان خروجیهای ساختاریافته و سورپرایزهای زمان اجرا کمتر هستند،. زمانی که ابزارها،.
طرحوارهها و گردش کار شروع به تکثیر میکنند،. خوب است.
// 2. Bifrost Bifrost یک انتخاب قوی برای لایه دروازه است،.
به خصوص اگر با چندین مدل یا ارائه دهنده سروکار دارید. این یک رابط برنامهنویسی برنامه (API) را به شما میدهد تا در بین 20+ ارائه دهنده.
مسیریابی کنید و مواردی مانند failover،. تعادل بار،.
حافظه پنهان و کنترلهای اساسی در مورد استفاده و دسترسی را کنترل میکند. این کمک میکند تا کد برنامه شما را به جای پر کردن آن با منطق خاص ارائه.
دهنده،. تمیز نگه دارید.
همچنین شامل قابلیت مشاهده است و با OpenTelemetry ادغام میشود،. که ردیابی آنچه در تولید اتفاق میافتد را آسانتر میکند.
معیار Bifrost ادعا میکند که با 5000 درخواست در ثانیه (RPS)،. تنها 11 میکروثانیه سربار دروازه اضافه میکند - که قابل توجه است - اما شما باید قبل از.
استانداردسازی روی آن،. این را تحت بارهای کاری خود تأیید کنید.
// 3. Traceloop / OpenLLMetry OpenLLMetry برای تیمهایی مناسب است که قبلاً از OpenTelemetry استفاده میکنند و می.
خواهند به جای استفاده از داشبورد هوش مصنوعی جداگانه (AI) قابلیت مشاهده LLM به همان سیستم متصل شود. مواردی مانند درخواستها،.
تکمیلها،. استفاده از نشانهها و ردیابیها را در قالبی ثبت میکند که با گزارشها و معیارهای موجود مطابقت دارد.
این امر اشکال زدایی و نظارت بر رفتار مدل را در کنار بقیه برنامه شما آسانتر می. کند.
از آنجایی که منبعباز است و از قراردادهای استاندارد پیروی میکند،. همچنین به تیمها انعطاف بیشتری میدهد بدون اینکه آنها را در یک ابزار مشاهده پذیر قفل.
کنید. // 4.
Promptfoo اگر میخواهید آزمایش را وارد جریان کاری خود کنید، Promptfoo یک انتخاب قوی است. این یک ابزار منبعباز برای اجرای evals و گروه بندی برنامه شما با موارد تست قابل تکرار.
است. میتوانید آن را به یکپارچهسازی مداوم و استقرار پیوسته (CI/CD) وصل کنید،.
بنابراین بهجای تکیه بر آزمایش دستی،. قبل از شروع هر چیزی،.
بررسیها بهطور خودکار انجام میشوند. این به تبدیل تغییرات سریع به چیزی قابل اندازهگیری و بررسی آسانتر کمک میکند.
این واقعیت که منبعباز میماند و در عین حال توجه بیشتری را به خود جلب می. کند نیز نشان میدهد که ارزیابیها و بررسیهای ایمنی در تنظیمات تولید واقعی چقدر مهم.
شده اند. // 5.
نردههای محافظ ثابت Invariant گاردریل مفید است زیرا قوانین زمان اجرا را بین برنامه شما و مدل یا. ابزارها اضافه میکند.
این زمانی که عاملها شروع به فراخوانی APIها،. نوشتن فایلها یا تعامل با سیستمهای واقعی میکنند بسیار مهم است.
این به اجرای قوانین بدون تغییر مداوم کد برنامه شما کمک میکند و با رشد پروژهها،. تنظیمات را قابل مدیریت نگه میدارد.
// 6. لتا Letta برای عواملی طراحی شده است که در طول زمان به حافظه نیاز دارند.
تعاملات،. زمینه و تصمیمات گذشته را در یک ساختار git مانند ردیابی میکند،.
بنابراین تغییرات به جای ذخیره شدن بهعنوان یک حباب شل،. ردیابی و نسخه بندی میشوند.
این امر بازرسی،. اشکال زدایی و برگشت به عقب را آسان میکند و برای عوامل طولانی مدت که ردیابی وضعیت.
بهطور قابل اعتماد به اندازه خود مدل مهم است،. عالی است.
// 7. OpenPipe OpenPipe به تیمها کمک میکند تا از استفاده واقعی بیاموزند و مدلها را بهطور.
مداوم بهبود بخشند. میتوانید درخواستها را ثبت کنید،.
دادهها را فیلتر و صادر کنید،. مجموعههای داده بسازید،.
ارزیابیها را اجرا کنید و مدلها را در یک مکان دقیق تنظیم کنید. همچنین از مبادله بین مدلهای API و نسخههای تنظیم شده با حداقل تغییرات پشتیبانی میکند.
و به ایجاد یک حلقه بازخورد قابل اعتماد از ترافیک تولید کمک میکند. // 8.
آرگیلا آرگیلا برای بازخورد انسانی و پردازش دادهها ایده آل است. این به تیمها کمک میکند تا به جای تکیه بر صفحات گسترده پراکنده،.
بازخورد را به روشی ساختاریافته جمع آوری،. دهی و بررسی کنند.
این برای کارهایی مانند حاشیه نویسی،. جمع آوری ترجیحات،.
و تجزیه و تحلیل خطا مفید است،. به خصوص اگر قصد دارید مدلها را دقیق تنظیم کنید یا از یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی.
(RLHF) استفاده کنید. در حالی که به اندازه سایر بخشهای پشته پر زرق و برق نیست،.
داشتن یک گردش کار بازخورد تمیز اغلب تفاوت زیادی در سرعت بهبود سیستم شما در طول زمان ایجاد. میکند.
// 9. KitOps KitOps یک مشکل رایج در دنیای واقعی را حل میکند.
مدلها،. مجموعه دادهها،.
درخواستها،. پیکربندیها (پیکربندیها) و کدها اغلب در مکانهای مختلف پراکنده میشوند،.
که ردیابی نسخه واقعی مورد استفاده را دشوار میکند. KitOps همه اینها را در یک مصنوع نسخه بندی شده بسته بندی میکند تا همه چیز در.
کنار هم بماند. این امر استقرارها را تمیزتر میکند و به مواردی مانند بازگشت مجدد،.
تکرارپذیری و به اشتراک گذاری کار در بین تیمها بدون سردرگمیکمک میکند. // 10.
Composio هنگامیکه نمایندگان شما نیاز به تعامل با برنامههای خارجی واقعی به جای ابزارهای داخلی دارند،. Composio انتخاب خوبی است.
این برنامه مواردی مانند احراز هویت،. مجوزها و اجرا را در صدها برنامه کنترل میکند،.
بنابراین شما مجبور نیستید آن ادغامها را از ابتدا بسازید. همچنین طرحوارهها و گزارشهای ساختاری را ارائه میدهد که مدیریت و اشکالزدایی استفاده از ابزار را آسانتر میکند.
این امر به ویژه زمانی مفید است که عاملها به سمت جریانهای کاری واقعی حرکت می. کنند،.
جایی که قابلیت اطمینان و مقیاس بندی بیش از دموهای ساده اهمیت دارند. # بسته بندی برای جمع بندی، LLMOps دیگر فقط در مورد استفاده از مدلها نیست.
این در مورد ساخت سیستمهای کامل است که در واقع در تولید کار میکنند. ابزارهای بالا به بخشهای مختلف آن سفر کمک میکنند،.
از آزمایش و نظارت تا حافظه و ادغامهای دنیای واقعی. سوال واقعی اکنون این نیست که از کدام مدل استفاده کنید،.
بلکه این است که چگونه همه چیز را در اطراف آن متصل،. ارزیابی و بهبود خواهید داد.
کانوال مهرین یک مهندس یادگیری ماشین و یک نویسنده فنی با اشتیاق عمیق به علم داده و تلاقی. هوش مصنوعی با پزشکی است.
او یکی از نویسندگان کتاب الکترونیکی "به حداکثر رساندن بهره وری با ChatGPT" است. او بهعنوان دانش پژوه نسل Google 2022 برای APAC، از تنوع و برتری آکادمیک حمایت میکند.
او همچنین بهعنوان پژوهشگر فناوری Teradata Diversity، محقق تحقیقاتی Mitacs Globalink و پژوهشگر WeCodeهاروارد شناخته شده است. کانوال یک مدافع سرسخت تغییر است و FEMCodes را برای توانمندسازی تأسیس کرده است زنان در زمینههای.
STEM.
چرا مهم است
اهمیت این خبر در این است که روی استفاده واقعی از AI و تصمیمگیری سازمانی اثر میگذارد.
منبع
لینک منبع اصلی در کارت و صفحه مقاله نمایش داده میشود.