Principales herramientas de LLMOps y compáralas con MLOps

Las plataformas de LLMOps se encargan del aspecto operativo de la ejecución de LLMs: despliegue, monitoreo, evaluación y gestión de costes.

Analizamos las principales herramientas de LLMOps, sus funciones clave, sus esquemas de precios y en qué se diferencian entre sí para ayudar a identificar la mejor opción para distintos casos de uso.

Comparación de herramientas de LLMOps

A continuación se ofrece un desglose de cada métrica:

• Evaluación: Algunas herramientas de LLMOps incluyen capacidades integradas para evaluar las salidas de los models según criterios específicos de la tarea, mientras que otras dependen de frameworks externos para un análisis más personalizado o profundo.
• Seguimiento de costes: El análisis detallado de costes y el monitoreo de los recursos utilizados durante el entrenamiento y la inference son soportados directamente por las herramientas o se logran mediante integraciones.
• Fine-tuning: Algunas herramientas de LLMOps realizan el fine-tuning de LLMs por sí mismas, mientras que otras se centran en gestionar u orquestar el proceso de fine-tuning.
• Ingeniería de prompts: El diseño y la optimización de prompts es gestionado directamente por algunas herramientas, pero la mayoría proporciona infraestructura para respaldarlo en lugar de realizarlo por sí mismas.
• Construcción de pipelines: Ciertas herramientas automatizan flujos de trabajo de LLM de extremo a extremo, incluida la preparación de datos, el entrenamiento y la evaluación. Mientras tanto, otras permiten construir pipelines mediante integraciones.
• BLEU / ROUGE: BLEU y ROUGE son métricas de evaluación lingüística comunes utilizadas para evaluar la calidad del texto; algunas herramientas las soportan de forma nativa, mientras que otras dependen de bibliotecas externas.
• Almacenamiento y versionado de datos: El almacenamiento seguro y el seguimiento de versiones de los datos de entrenamiento son gestionados directamente por algunas herramientas, mientras que otras se integran con soluciones de almacenamiento/versionado de terceros.

¿Qué son las plataformas de LLMOps?

Las plataformas de LLMOps respaldan el ciclo de vida de los LLMs al permitir:

• Fine-tuning
• Versionado
• Despliegue
• Monitoreo
• Gestión de prompts y experimentos

Las plataformas de LLMOps varían en su enfoque:

• Sin código/Plataformas low-code: fáciles de usar pero menos flexibles.
• Code-first/Plataformas orientadas a ingeniería: requieren conocimientos técnicos pero ofrecen mayor personalización.

Las herramientas de LLMOps se pueden agrupar en tres categorías principales:

1. Plataformas de MLOps que se extienden a LLMOps

Ciertas plataformas de Machine Learning Operations (MLOps) incluyen kits de herramientas especializados para las operaciones de LLMs (LLMOps).

MLOps es la disciplina centrada en orquestar todo el ciclo de vida del machine learning, desde el desarrollo hasta el despliegue y el mantenimiento. Dado que los LLMs también son models de aprendizaje automático, los proveedores de MLOps se están expandiendo de forma natural a este ámbito.

Weights & Biases

Weights & Biases (W&B) es una plataforma de MLOps que se expandió a LLMOps a través de W&B Weave. Originalmente centrada en el seguimiento de experimentos y el monitoreo de models para el ML tradicional, W&B añadió capacidades de LLM a medida que estos models se volvieron centrales para el desarrollo de la IA.

W&B Weave proporciona LLM observabilidad con trazado automático, versionado de prompts, frameworks de evaluación con scorers integrados y visualización de flujos de trabajo multiagente. La plataforma rastrea costes y latencia a nivel individual y agregado, lo que ayuda a los equipos a identificar consultas costosas y cuellos de botella de rendimiento. Para pipelines complejos con múltiples agentes o llamadas a herramientas, W&B Weave crea árboles de trazas anidados que muestran el flujo completo de ejecución, lo que permite depurar flujos de trabajo de varios pasos y optimizar cada componente.

W&B permite a los equipos usar la misma plataforma para el fine-tuning de LLMs (W&B Experiments y Sweeps), el versionado de datos y models (W&B Artifacts) y el monitoreo de aplicaciones en producción (W&B Weave).

Figura 1: Panel de trazas de Weights & Biases.

MLflow

MLflow es una plataforma de código abierto para gestionar el ciclo de vida de LLM y de los agentes. Las principales capacidades de LLMOps incluyen:

• Trazado: captura prompts, recuperaciones y llamadas a herramientas en los flujos de trabajo de los agentes.
• Evaluación: puntuación de LLM-as-a-judge con métricas predefinidas para alucinaciones y relevancia.
• Gestión de prompts: versionado, optimización y seguimiento de linaje.
• IA Gateway: acceso centralizado a models y control de costes.

MLflow es compatible con OpenTelemetry y se integra con los principales proveedores de LLM y frameworks de agentes.

Comet

Comet es una plataforma de seguimiento de experimentos y observabilidad de models. También admite el seguimiento de experimentos de LLM, el versionado de prompts y la evaluación de LLM, lo que la hace adecuada para equipos que construyen y optimizan aplicaciones de LLM.

Valohai

Valohai es una plataforma de MLOps que admite pipelines reproducibles para el procesamiento de datos, el entrenamiento y el despliegue. Recientemente añadió capacidades compatibles con LLMOps, como el seguimiento de metadatos, el versionado de artefactos y la orquestación del entrenamiento a gran escala.

Figura 2: Repositorio de conocimiento de Valohai.²

TrueFoundry

TrueFoundry es una plataforma integral de ML/LLM que simplifica el despliegue de models, el finetuning y el monitoreo. Ofrece infraestructura optimizada para GPU, registro de models, gestión de prompts y gobernanza de nivel empresarial.

Zen ML

ZenML proporciona un framework de pipelines listo para producción para MLOps y LLMOps. Permite a los usuarios construir pipelines reproducibles, conectar orquestadores (Airflow, Kubeflow) e integrar flujos de trabajo de LLM como RAG, finetuning y evaluación.

2. Plataformas de datos, nube e infraestructura que ofrecen LLMOps

Las plataformas de datos, nube e infraestructura ofrecen cada vez más capacidades de LLMOps que permiten a los usuarios aprovechar sus propios datos para construir y hacer fine-tuning de LLMs.

Por ejemplo, Databricks ofrece entrenamiento, fine-tuning y alojamiento de LLM (ampliado tras la adquisición de MosaicML).

Los líderes de la nube Amazon, Azure y Google han lanzado su oferta de LLMOps, que permite a los usuarios desplegar models de distintos proveedores.

3. Frameworks y plataformas centrados en LLM

Esta categoría incluye herramientas que se centran exclusivamente en optimizar y gestionar las operaciones de LLM. A continuación se muestra un desglose de las herramientas y sus funciones principales de LLMOps:

DeepLake

Deep Lake proporciona un lago de datos diseñado para IA, que ofrece almacenamiento, versionado y una base de datos vectorial. Admite flujos de trabajo para la creación, inspección y recuperación de datasets de LLM, y funciona a la perfección con PyTorch y TensorFlow.

Figura 3: La imagen muestra el papel de Deep Lake en una arquitectura de MLOps³

Deepset IA

Haystack de Deepset es un framework de RAG y búsqueda que permite a las empresas crear aplicaciones impulsadas por LLM combinando almacenes de documentos, recuperadores y LLMs. Admite pipelines de RAG multimodales, evaluación de models y despliegue en producción.

Lamini IA

Lamini ofrece una plataforma para construir LLMs personalizados, que admite tanto el fine-tuning completo como el ajuste ligero. Está diseñada para empresas que necesitan LLMs específicos de un dominio y proporciona APIs y SDKs para integrar datos organizacionales.

Nemo de NVIDIA

NeMo es un framework para construir, entrenar y personalizar foundation models, incluidos los LLMs. Proporciona componentes para el finetuning supervisado, el ajuste de instrucciones, RAG, la evaluación de models y el despliegue en NVIDIA GPUs.

Figura 4: Arquitectura del framework NeMo.⁴

Snorkel IA

Snorkel IA ofrece una plataforma de desarrollo centrada en datos para etiquetar y curar datos de entrenamiento de forma programática. Ahora se extiende a la personalización de foundation models, lo que permite a las organizaciones adaptar LLMs con datasets etiquetados automáticamente de alta calidad.

Titan ML

TitanML se centra en la inference eficiente de LLM. Su servidor Titan Takeoff ayuda a los equipos a ejecutar LLMs en las instalaciones con un rendimiento optimizado, menores requisitos de GPU y una latencia mejorada. También ofrece funciones de cuantización y compresión.

Tecnologías de soporte de LLMOps

LLMs

Algunos proveedores de LLM, como OpenAI, Anthropic y Google, ofrecen funciones parciales del ciclo de vida de LLM (por ejemplo, fine-tuning en models seleccionados, paneles de monitoreo y herramientas de evaluación).

Nota: Los proveedores de LLM ofrecen herramientas para el fine-tuning y la integración, pero no son plataformas completas de LLMOps. LLMOps normalmente requiere componentes adicionales como monitoreo, gobernanza, linaje, sistemas de evaluación y gestión de pipelines.

Frameworks de integración

Estas herramientas están diseñadas para facilitar el desarrollo de LLM aplicaciones, como documento y código analizadores, chatbots, etc.

Bases de datos vectoriales

Las bases de datos vectoriales almacenan embeddings de alta dimensión generados a partir de texto, imágenes u otros datos. No almacenan registros sensibles sin procesar, como resultados de pruebas médicas; en su lugar, indexan embeddings para permitir la búsqueda y recuperación semántica.

Herramientas de fine-tuning

Las herramientas de fine-tuning van desde bibliotecas de bajo nivel hasta plataformas sin código, según el nivel de control y la experiencia técnica requeridos.

Bibliotecas y frameworks

Hugging Face Transformers y los frameworks basados en PEFT/LoRA son las opciones más utilizadas para el fine-tuning. Para cargas de trabajo a gran escala, los motores de entrenamiento como DeepSpeed y Megatron-LM gestionan el entrenamiento distribuido de forma eficiente.

Plataformas sin código

Unsloth Studio y Hugging Face AutoTrain ofrecen interfaces web para hacer fine-tuning de LLMs sin escribir código.

Unsloth Studio es de código abierto y admite métodos LoRA y QLoRA con integración directa con Hugging Face. Hugging Face AutoTrain permite a los usuarios hacer fine-tuning de models subiendo datos directamente a través del ecosistema de Hugging Face.

Herramientas RLHF

RLHF, abreviatura de aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana, permite que los sistemas de IA refinen sus decisiones incorporando orientación humana.

En el aprendizaje por refuerzo, un agente mejora su comportamiento mediante prueba y error, guiado por la retroalimentación del entorno en forma de recompensas o castigos.

En cambio, RLHF ayuda a mejorar el comportamiento del model integrando datos de preferencias humanas en el bucle de entrenamiento. No sustituye el etiquetado a gran escala, sino que se basa en datos de comparación generados por humanos. RLHF favorece la alineación, la seguridad, la mejora de la calidad y una mejor adherencia a la intención del usuario.

LLM herramientas de prueba

Las herramientas de prueba de LLM evalúan los LLMs evaluando el rendimiento, las capacidades y los posibles sesgos del model en tareas relacionadas con el lenguaje, como la comprensión y la generación de lenguaje natural. Las herramientas de prueba pueden incluir:

• Frameworks de prueba
• Datasets de benchmark
• Métricas de evaluación.

Por ejemplo, Promptfoo es una CLI y biblioteca de código abierto que puntúa automáticamente las salidas utilizando métricas personalizadas, ejecuta comparaciones en paralelo entre múltiples models y proveedores, y realiza red-teaming automatizado para identificar vulnerabilidades. Se integra con pipelines de CI/CD y se ejecuta completamente en local.

LLM monitoreo y observabilidad

Las herramientas de monitoreo y observabilidad de LLM garantizan el funcionamiento adecuado, la seguridad del usuario y la protección de la marca. A diferencia del ML tradicional, las salidas de los LLM son inherentemente no deterministas, lo que significa que la misma entrada puede producir resultados diferentes, lo que requiere rastrear todo el contexto para detectar alucinaciones.⁵ En la práctica, las mejoras se logran mediante actualizaciones iterativas de prompts y contexto en lugar de reentrenamiento.

El monitoreo de LLM incluye actividades como:

1. Monitoreo funcional: Realizar un seguimiento de factores como el tiempo de respuesta, el uso de tokens, el número de solicitudes, los costes y las tasas de error.
2. Monitoreo de prompts: Comprobar las entradas y los prompts de los usuarios para evaluar el contenido tóxico en las respuestas, medir las distancias de embedding e identificar inyecciones maliciosas de prompts.
3. Monitoreo de respuestas: Analizar para descubrir comportamientos alucinatorios, divergencia temática, tono y sentimiento en las respuestas.

OpenLLMetry es un ejemplo de biblioteca de observabilidad de código abierto para aplicaciones de LLM construida sobre OpenTelemetry. Rastrea las llamadas a LLM en tiempo de ejecución a través de flujos de trabajo, tareas, agentes e invocaciones de herramientas, capturando prompts y respuestas de API. Las trazas se pueden exportar a la plataforma Traceloop o a cualquier stack de observabilidad compatible con OpenTelemetry.⁶

Plataformas gestionadas frente a configuración solo con CPU benchmark

Comparamos TrueFoundry y Amazon SageMaker con una configuración solo con CPU para medir el impacto en el rendimiento de las plataformas gestionadas en el tiempo de entrenamiento y evaluación.

Ambas plataformas redujeron el entrenamiento de 2.572 segundos a menos de 570, y la evaluación de 174 segundos a alrededor de 40. Aunque SageMaker fue ligeramente más rápido durante el entrenamiento y TrueFoundry fue ligeramente más rápido durante la evaluación, la diferencia general fue insignificante; ambas ofrecieron mejoras importantes con respecto a la configuración manual.

Consulte nuestra metodología de benchmark.

Para casos de uso de LLMOps como las pruebas iterativas de prompts, las actualizaciones frecuentes de models y el monitoreo en producción, la sobrecarga de una configuración solo con CPU se acumula rápidamente; las plataformas gestionadas reducen esta fricción al gestionar la infraestructura automáticamente.

Observabilidad de flujos de trabajo agénticos en LLMOps

Las aplicaciones de LLM ya no se limitan a ciclos simples de prompt-respuesta. En los flujos de trabajo agénticos, un LLM puede invocar múltiples herramientas, tomar decisiones autónomas y completar tareas de varios pasos de forma independiente. Esto crea nuevos retos de observabilidad para los equipos de LLMOps:

Retos clave:

• Trazado de llamadas a herramientas: Monitoreo de los parámetros de entrada/salida, la duración y el estado de éxito de cada invocación de herramienta.
• Registro de puntos de decisión: Registrar por qué el agente eligió una herramienta específica en cada punto de decisión.
• Detección de Loop: Identificar y terminar automáticamente a los agentes atascados en bucles infinitos.
• Atribución de costes multi-paso: Entender qué paso consumió cuántos tokens a lo largo de un flujo de trabajo de 10 pasos.

Las plataformas de LLMOps abordan estos retos proporcionando un trazado de extremo a extremo que captura cada invocación de herramienta, visualiza los árboles de decisión de los agentes y marca automáticamente anomalías como bucles infinitos o picos inesperados de latencia.

Estas plataformas también permiten desgloses granulares de costes por paso, lo que ayuda a las organizaciones a optimizar tanto el rendimiento como el gasto en pipelines agénticos complejos.

Guardarraíles y capas de seguridad para la observabilidad de LLM

Los despliegues de LLM en producción requieren capas de seguridad que filtren, monitoreen y bloqueen entradas y salidas dañinas en tiempo real. Desde la perspectiva de LLMOps, la observabilidad de estos sistemas de guardarraíles es fundamental para mantener la seguridad y el cumplimiento:

Capas de seguridad principales:

• Guardarraíles de entrada: Detección de intentos de inyección de prompts, técnicas de jailbreak y contenido malicioso antes del procesamiento.
• Guardarraíles de salida: Puntuación para alucinaciones, enmascaramiento de PII (información de identificación personal) y filtrado de respuestas tóxicas.
• Aplicación de políticas: Bloqueo de respuestas que violen las políticas de la empresa o los requisitos normativos.

Un monitoreo eficaz de los guardarraíles requiere rastrear las solicitudes bloqueadas y sus causas, medir las tasas de falsos positivos para proteger la experiencia del usuario, identificar las reglas que se activan con frecuencia y analizar las tendencias de seguridad basadas en el tiempo para detectar amenazas emergentes.

Herramientas de guardarraíles para LLMOps:

• Guardrails IA: Validación de salidas basada en Pydantic con aplicación de salidas estructuradas y cumplimiento de esquemas.
• Lakera Guard: Protección en tiempo real contra la inyección de prompts con detección y clasificación de amenazas.
• Rebuff: Sistema de defensa autoendurecible que aprende de los intentos de inyección de prompts.
• Protect IA: Escaneo de seguridad de model de ML con detección de vulnerabilidades en todo el pipeline de despliegue.
• Invariant Guardrails: Sistema de aplicación en tiempo de ejecución para agentes de LLM que intercepta las salidas y las llamadas a herramientas de los agentes, bloquea la exposición de secretos de API, filtra contenido sensible y aplica políticas de llamadas a herramientas mientras el agente se ejecuta.⁷

¿Qué es LLMOps?

LLMOps son las siglas de Large Language Model Operations. Se refiere a las prácticas, herramientas e infraestructura utilizadas para gestionar el ciclo de vida de los LLMs, como el fine-tuning, el despliegue, el monitoreo, la evaluación, la gobernanza y la mejora continua del model.

LLMOps no automatiza todo el pipeline de IA, sino que se centra específicamente en operacionalizar los sistemas basados en LLM.

Componentes clave de LLMOps:

1. Selección de un foundation model: Un punto de partida determina los refinamientos y el fine-tuning posteriores para que los foundation models se adapten a dominios de aplicación específicos.
2. Gestión de datos: Gestionar grandes volúmenes de datos resulta fundamental para el funcionamiento preciso de los language models.
3. Despliegue y monitoreo de model: Garantizar el despliegue eficiente de los language models y su monitoreo continuo asegura un rendimiento constante.
   • Ingeniería de prompts: Crear plantillas de prompt eficaces para mejorar el rendimiento del model.
   • Monitoreo de model: Seguimiento continuo de los resultados del model, detección de la degradación de la precisión y tratamiento de la deriva del model.
4. Evaluación y benchmarking: La evaluación rigurosa de los models refinados con benchmarks estandarizados ayuda a medir la eficacia de los language models.
   • Fine-tuning de model: Aplicar fine-tuning a los LLMs para tareas específicas y refinar los models para un rendimiento óptimo.

¿En qué se diferencia LLMOps de MLOps?

LLMOps está especializado y centrado en la utilización de large language models. Al mismo tiempo, MLOps tiene un alcance más amplio que abarca diversos models y técnicas de machine learning.

En este sentido, LLMOps se conoce como MLOps para LLMs. Por lo tanto, estos dos divergen en su enfoque específico sobre los foundation models y las metodologías:

LLMOps se centra en sistemas no deterministas basados en prompts en lugar de pipelines estáticos de entrenamiento e implementación. A diferencia del ML convencional, donde las mejoras se obtienen mediante el reentrenamiento, la optimización de LLMOps se produce refinando prompts o datos de recuperación y ajustando sistemas externos.

Las principales preocupaciones operativas incluyen:

• Detección y evaluación de alucinaciones
• Versionado y gestión de prompts
• Seguimiento del pipeline de recuperación
• Monitoreo del coste de tokens por consulta

Aprendizaje por transferencia

A diferencia de los models de ML convencionales creados desde cero, los LLMs a menudo comienzan con un model base que se somete a fine-tuning con datos nuevos para optimizar el rendimiento en dominios específicos. Este fine-tuning facilita resultados de vanguardia para aplicaciones concretas utilizando menos datos y recursos computacionales.

Retroalimentación humana

Los avances en el entrenamiento de los large language models se atribuyen al aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana (RLHF). Dada la naturaleza abierta de las tareas de los LLM, las aportaciones humanas de los usuarios finales tienen un valor considerable para evaluar el rendimiento del model. Integrar este bucle de retroalimentación en los pipelines de LLMOps simplifica la evaluación y recopila datos para el futuro refinamiento del model.

Ajuste de hiperparámetros

Mientras que el ML convencional se centra principalmente en el ajuste de hiperparámetros para mejorar la precisión, los LLMs introducen una dimensión adicional al reducir los costes de entrenamiento e inference. Ajustar parámetros como el tamaño del lote y las tasas de aprendizaje puede influir sustancialmente en la velocidad y el coste del entrenamiento. En consecuencia, un seguimiento y una optimización meticulosos del proceso de ajuste siguen siendo pertinentes tanto para los models clásicos de ML como para los LLMs, aunque con enfoques diferentes.

Métricas de rendimiento

Los models de ML tradicionales se basan en métricas bien definidas, como la exactitud, el AUC y la puntuación F1, que son relativamente fáciles de calcular. En cambio, evaluar LLMs implica un conjunto de métricas y sistemas de puntuación estándar distintos, como Bilingual Evaluation Understudy (BLEU) y Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation (ROUGE), que requieren una atención especial durante la implementación.

Ingeniería de prompts

Los model que siguen instrucciones pueden manejar prompts intrincados o conjuntos de instrucciones. Elaborar estas plantillas de prompt es fundamental para obtener respuestas precisas y fiables de los LLMs. Una ingeniería de prompts eficaz mitiga los riesgos de alucinación del model, manipulación de prompts, fuga de datos y vulnerabilidades de seguridad.

Construcción de pipelines de LLM

Los pipelines de LLM encadenan múltiples invocaciones de LLM y pueden interactuar con sistemas externos como bases de datos vectoriales o búsquedas web. Estos pipelines permiten a los LLMs abordar tareas complejas como preguntas y respuestas sobre bases de conocimiento o responder a consultas de usuarios basadas en un conjunto de documentos. En el desarrollo de aplicaciones de LLM, el énfasis suele desplazarse hacia la construcción y optimización de estos pipelines en lugar de crear LLMs nuevos.

Además, los grandes modelos multimodales amplían estas capacidades incorporando tipos de datos diversos, como imágenes y texto, lo que mejora la flexibilidad y utilidad de los pipelines de LLM.

A continuación se muestra una visión general categorizada de las herramientas clave en el panorama de LLMOps y MLOps:

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¿LLMOps o MLOps: cuál se adapta a tu proyecto?

Las dos opciones no son mutuamente excluyentes. Muchos sistemas de producción combinan ambas, y la elección correcta depende de lo que estés construyendo.

LLMOps es la mejor opción cuando tu aplicación se basa en un model preentrenado de OpenAI, Anthropic, Google o alternativas de código abierto como Llama, y tu trabajo se centra en la ingeniería de prompts, pipelines de RAG u orquestación de agentes. También es más relevante cuando necesitas monitorear los costes de tokens, las alucinaciones y la calidad de las respuestas en producción.

MLOps es más adecuado cuando entrenas o haces fine-tuning de models personalizados con datos específicos del dominio, o cuando tu aplicación requiere salidas deterministas y auditables, como la detección de fraude o la clasificación médica.

Si estás haciendo fine-tuning de un foundation model y lo despliegas en producción, se aplican ambos: MLOps gestiona el pipeline de entrenamiento y LLMOps gestiona la inference y el monitoreo.

Plataformas gestionadas frente a configuración solo con CPU metodología de benchmark

Comparamos los tiempos de entrenamiento y evaluación de un model de clasificación de sentimientos basado en DistilBERT en tres entornos: una configuración manual (solo con CPU), TrueFoundry y Amazon SageMaker. Para garantizar la coherencia, utilizamos el mismo código, el mismo model preentrenado (distilbert-base-uncased) y las primeras 5.000 muestras del dataset de Amazon Reviews en todas las ejecuciones.

El dataset se filtró para incluir valoraciones de 1 a 5, se reetiquetó en cinco clases (0–4) y se dividió en conjuntos estratificados de entrenamiento y validación 80/20. La tokenización se realizó con una longitud máxima de secuencia fija de 128.

El model se entrenó durante una época con tamaños de lote idénticos (16 para entrenamiento, 32 para evaluación). Tanto TrueFoundry como SageMaker utilizaron el mismo tipo de instancia con GPU, mientras que la configuración manual se ejecutó intencionadamente en CPU para reflejar un entorno local típico o no especializado.

Esta configuración pone de relieve no solo las optimizaciones a nivel de plataforma que ofrecen las herramientas modernas de LLMOps, sino también las importantes ganancias de rendimiento derivadas de un acceso fluido a la GPU. El benchmark ilustra cómo el uso de plataformas gestionadas como TrueFoundry y SageMaker puede reducir el tiempo de entrenamiento y evaluación en comparación con ejecutar el mismo código manualmente en una CPU, especialmente en escenarios del mundo real con recursos limitados.

Preguntas frecuentes

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Registro de cambios

15 actualizaciones

Todas15General14Metodología1

1. 202618 de May

   Añadidos MLflow, Promptfoo, OpenLLMetry e Invariant Guardrails a las secciones de herramientas LLMOps.

2. 23 de Ene

   Se añadió una sección sobre la observabilidad del flujo de trabajo agéntico en LLMOps.

3. 20251 de Dic

   Se añadió Weights & Biases a la sección de plataformas MLOps que se extienden a LLMOps.

4. 27 de Nov

   Se añadió Valohai, TrueFoundry y ZenML a la sección de plataformas LLMOps.

5. 3 de Jun

   Se añadió una metodología de evaluación comparativa a la sección de metodología del artículo.

6. 2 de Jun

   Se añadió TrueFoundry a la lista de plataformas LLMOps.

7. 16 de May

   Se añadió una comparación detallada de las herramientas LLMOps y MLOps a la sección LLMOps Landscape.

8. 22 de Mar

   Se amplió la sección "¿Cuáles son los beneficios de LLMOps?" con las subsecciones "¿Por qué necesitamos LLMOps?" y "Casos de uso reales de LLMOps".

9. 6 de Mar

   Expandida la sección "¿Qué es LLMOps?".

10. 20242 de Jul

    Se añadió la sección "Herramientas para LLM seguras y conformes".

11. 2 de Ene

    Se amplió la sección "¿Qué es LLMOps?" con nuevas subsecciones.

12. 202327 de Sep

    Se amplió la sección Panorama de LLMOps con monitoreo y observabilidad de LLM.

13. 15 de Sep

    Se amplió la sección "Otras herramientas" con herramientas de ajuste fino, RLHF y prueba de LLM.

14. 24 de Ago

    Se amplió la sección de Panorama de LLMOps con una nueva categoría para Bases de Datos Vectoriales.

15. 23 de Ago

    Se amplió la sección "Siguiendo la categorización explicada anteriormente, listamos y presentamos las herramientas:" con dos nuevas categorías: "Plataformas de datos con capacidades LLMOps" y "Base de datos vectorial (VD)".

Enlaces de referencia

1.

LLM Tracing and Agent Observability | MLflow AI Platform

2.

Valohai | The Scalable MLOps Platform

3.

Introducing Deep Lake, the Data Lake for Deep Learning

Activeloop

4.

NVIDIA NeMo Framework - NVIDIA Docs

NVIDIA Docs

5.

AI Observability for LLMs & Agents | MLflow AI Platform

6.

What is OpenLLMetry? - traceloop

Mintlify

7.

Introducing Guardrails: The contextual security layer for the agentic era

Cem Dilmegani

Analista Principal

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Cem ha sido el analista principal en AIMultiple desde 2017.

El trabajo de Cem en AIMultiple ha sido citado por publicaciones líderes mundiales como Business Insider, Forbes, Morning Brew y Washington Post, empresas globales como Deloitte y HPE, ONG como World Economic Forum y organizaciones supranacionales como European Commission. [1], [2], [3], [4], [5]

A lo largo de su carrera, Cem trabajó como consultor tecnológico, comprador de tecnología y emprendedor tecnológico. Asesoró a empresas en sus decisiones tecnológicas en McKinsey & Company y Altman Solon durante más de una década. También publicó un informe de McKinsey sobre digitalización.

Dirigió la estrategia tecnológica y las adquisiciones de una empresa de telecomunicaciones reportando al CEO. También lideró el crecimiento comercial de la empresa de deep tech Hypatos, que alcanzó unos ingresos recurrentes anuales de 7 dígitos y una valoración de 9 dígitos desde 0 en 2 años. El trabajo de Cem en Hypatos fue cubierto por publicaciones tecnológicas líderes como TechCrunch y Business Insider.

Cem participa habitualmente en conferencias internacionales de tecnología. Se graduó en Bogazici University como ingeniero informático y tiene un MBA de Columbia Business School.

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Investigado por

Nazlı Şipi

Investigadora de IA

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Nazlı es analista de datos en AIMultiple. Tiene experiencia previa en análisis de datos en diversas industrias, donde trabajó transformando datasets complejos en información procesable.

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