« Large Language Model Operations » : différence entre les versions
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Comme les LLMOp relève du domaine des opérations d''''[[apprentissage automatique]]''', il peut être négligé ou même qualifié de « MLOps pour les '''[[Grand modèle de langues|GML]]''' », mais LLMOp doit être considéré séparément, puisqu'il est spécifiquement axé sur la rationalisation du développement des GML. | |||
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<!--Set of practices and workflows that speed development, deployment and management of AI models throughout their complete lifecycle, such as le déploiement et la maintenance des modèles, la gestion des données, l’entraînement et le peaufinage des modèles, ainsi que leur surveillance et leur évaluation. | <!--Set of practices and workflows that speed development, deployment and management of AI models throughout their complete lifecycle, such as le déploiement et la maintenance des modèles, la gestion des données, l’entraînement et le peaufinage des modèles, ainsi que leur surveillance et leur évaluation. | ||
Dernière version du 5 mars 2026 à 11:40
en construction
Définition
Ensemble de pratiques et de flux de production qui accélèrent le développement, le déploiement et la gestion des modèles d'intelligence artificielle tout au long de leur cycle de vie complet, tels que: la maintenance des modèles, leur entraînement, leur peaufinage, ainsi que leur surveillance et leur évaluation.
Voir aussi test de performances
Comppléments
Comme les LLMOp relève du domaine des opérations d'apprentissage automatique, il peut être négligé ou même qualifié de « MLOps pour les GML », mais LLMOp doit être considéré séparément, puisqu'il est spécifiquement axé sur la rationalisation du développement des GML.
Français
XXXXXXX
Anglais
Large Language Model Operations
LLMOps
Sources
Contributeurs: Arianne Arel
