I migliori strumenti LLMOps e confronto con MLOps

Le piattaforme LLMOps gestiscono il lato operativo dell'esecuzione dei modelli linguistici di grandi dimensioni: distribuzione, monitoraggio, valutazione e gestione dei costi.

Abbiamo esaminato i migliori strumenti LLMOps, le loro funzionalità principali, i modelli di prezzo e le differenze tra loro per aiutare a identificare la soluzione più adatta a diversi casi d'uso.

Confronto tra gli strumenti LLMOps

Di seguito viene fornita una descrizione di ciascuna metrica:

• Valutazione: alcuni strumenti LLMOps includono funzionalità integrate per valutare gli output del modello rispetto a criteri specifici del compito, mentre altri si affidano a framework esterni per analisi più personalizzate o approfondite.
• Monitoraggio dei costi: l'analisi dettagliata dei costi e il monitoraggio delle risorse utilizzate durante l'addestramento e l'inferenza sono supportati direttamente dagli strumenti oppure ottenuti tramite integrazioni.
• Fine-tuning: alcuni strumenti LLMOps eseguono direttamente il fine-tuning dei modelli linguistici di grandi dimensioni, mentre altri si concentrano sulla gestione o sull'orchestrazione del processo di fine-tuning.
• Ingegneria dei prompt: la progettazione e l'ottimizzazione dei prompt sono gestite direttamente da alcuni strumenti, ma la maggior parte fornisce l'infrastruttura per supportarle anziché eseguirle direttamente.
• Costruzione di pipeline: alcuni strumenti automatizzano i flussi di lavoro LLM end-to-end, inclusi preparazione dei dati, addestramento e valutazione. Altri consentono invece la creazione di pipeline tramite integrazioni.
• BLEU / ROUGE: BLEU e ROUGE sono metriche comuni di valutazione del linguaggio utilizzate per valutare la qualità del testo; alcuni strumenti le supportano nativamente, mentre altri si affidano a librerie esterne.
• Archiviazione dei dati e versionamento: l'archiviazione sicura e il monitoraggio delle versioni dei dati di addestramento sono gestiti direttamente da alcuni strumenti, mentre altri si integrano con soluzioni di archiviazione/versionamento di terze parti.

Cosa sono le piattaforme LLMOps?

Le piattaforme LLMOps supportano il ciclo di vita degli LLM consentendo:

• Fine-tuning
• Versionamento
• Distribuzione
• Monitoraggio
• Gestione di prompt ed esperimenti

Le piattaforme LLMOps variano nell'approccio:

• No-code/Piattaforme low-code: facili da usare ma meno flessibili.
• Code-first/Piattaforme orientate all'ingegneria: richiedono competenze tecniche ma offrono una maggiore personalizzazione.

Gli strumenti LLMOps possono essere raggruppati in tre categorie principali:

1. Piattaforme MLOps che si estendono al LLMOps

Alcune piattaforme di Machine Learning Operations (MLOps) includono toolkit specializzati pensati per le operazioni dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLMOps).

Il MLOps è la disciplina incentrata sull'orchestrazione dell'intero ciclo di vita del machine learning, dallo sviluppo fino alla distribuzione e alla manutenzione. Poiché gli LLM sono anch'essi modelli di machine learning, i fornitori MLOps si stanno naturalmente espandendo in questo ambito.

Weights & Biases

Weights & Biases (W&B) è una piattaforma MLOps che si è estesa al LLMOps tramite W&B Weave. Inizialmente focalizzata sul tracciamento degli esperimenti e sul monitoraggio dei modelli per il ML tradizionale, W&B ha aggiunto le funzionalità LLM quando questi modelli sono diventati centrali nello sviluppo dell'IA.

W&B Weave offre LLM osservabilità con tracciamento automatico, versionamento dei prompt, framework di valutazione con scorer integrati e visualizzazione del flusso di lavoro multi-agente. La piattaforma monitora costi e latenza a livello individuale e aggregato, aiutando i team a identificare query costose e colli di bottiglia nelle prestazioni. Per pipeline complesse con più agenti o chiamate di strumenti, W&B Weave crea alberi di traccia nidificati che mostrano il flusso di esecuzione completo, consentendo il debug di flussi di lavoro multi-step e l'ottimizzazione di ogni componente.

W&B consente ai team di utilizzare la stessa piattaforma per il fine-tuning degli LLM (W&B Experiments e Sweeps), il versionamento di dati e modelli (W&B Artifacts) e il monitoraggio delle applicazioni in produzione (W&B Weave).

Figura 1: dashboard delle tracce di Weights & Biases.

MLflow

MLflow è una piattaforma open-source per la gestione del ciclo di vita degli LLM e degli agenti. Le principali funzionalità LLMOps includono:

• Tracciamento: cattura prompt, recuperi e chiamate di strumenti nei flussi di lavoro degli agenti
• Valutazione: punteggio LLM-as-a-judge con metriche predefinite per allucinazione e pertinenza
• Gestione dei prompt: versionamento, ottimizzazione e tracciamento della lineage
• Gateway IA: accesso centralizzato ai modelli e controllo dei costi

MLflow è compatibile con OpenTelemetry e si integra con i principali fornitori di LLM e framework per agenti.

Comet

Comet è una piattaforma di tracciamento degli esperimenti e di osservabilità dei modelli. Supporta inoltre il tracciamento degli esperimenti LLM, il versionamento dei prompt e la valutazione degli LLM, rendendola adatta ai team che creano e ottimizzano applicazioni LLM.

Valohai

Valohai è una piattaforma MLOps che supporta pipeline riproducibili per l'elaborazione dei dati, l'addestramento e la distribuzione. Di recente ha aggiunto funzionalità adatte al LLMOps come il tracciamento dei metadati, il versionamento degli artefatti e l'orchestrazione dell'addestramento su larga scala.

Figura 2: repository di conoscenza di Valohai.²

TrueFoundry

TrueFoundry è una piattaforma end-to-end ML/LLM che semplifica la distribuzione, il fine-tuning e il monitoraggio dei modelli. Offre infrastruttura ottimizzata per GPU, registro dei modelli, gestione dei prompt e governance di livello enterprise.

Zen ML

ZenML fornisce un framework di pipeline pronto per la produzione per MLOps e LLMOps. Consente agli utenti di creare pipeline riproducibili, collegare orchestratori (Airflow, Kubeflow) e integrare flussi di lavoro LLM come RAG, fine-tuning e valutazione.

2. Piattaforme dati, cloud e infrastruttura che offrono LLMOps

Le piattaforme dati, cloud e infrastruttura offrono sempre più funzionalità LLMOps che consentono agli utenti di sfruttare i propri dati per creare e fare il fine-tuning degli LLM.

Ad esempio, Databricks offre addestramento di LLM, fine-tuning e hosting dei modelli (espanso dopo l'acquisizione di MosaicML).

I leader del cloud Amazon, Azure e Google hanno tutti lanciato la loro offerta LLMOps, che consente agli utenti di distribuire modelli di fornitori diversi.

3. Framework e piattaforme incentrati su LLM

Questa categoria include strumenti che si concentrano esclusivamente sull'ottimizzazione e sulla gestione delle operazioni LLM. Ecco una panoramica degli strumenti e delle loro principali funzioni LLMOps:

DeepLake

Deep Lake offre un data lake progettato per l'IA, con archiviazione, versionamento e un database vettoriale. Supporta flussi di lavoro per la creazione, l'ispezione e il recupero di dataset LLM, integrandosi perfettamente con PyTorch e TensorFlow.

Figura 3: l'immagine mostra il ruolo di Deep Lake in un'architettura MLOps³

Deepset IA

Haystack di Deepset è un framework di RAG e ricerca che consente alle aziende di creare applicazioni basate su LLM combinando archivi documentali, retriever e modelli linguistici di grandi dimensioni. Supporta pipeline RAG multimodali, la valutazione dei modelli e la distribuzione in produzione.

Lamini IA

Lamini offre una piattaforma per la creazione di LLM personalizzati, supportando sia il fine-tuning completo sia la messa a punto leggera. È progettata per le aziende che necessitano di LLM specifici per dominio e fornisce API e SDK per integrare i dati aziendali.

Nemo di NVIDIA

NeMo è un framework per la creazione, l'addestramento e la personalizzazione dei modelli di base, inclusi gli LLM. Fornisce componenti per il fine-tuning supervisionato, la messa a punto su istruzioni, RAG, la valutazione dei modelli e la distribuzione su NVIDIA GPU.

Figura 4: architettura del framework NeMo.⁴

Snorkel IA

Snorkel IA fornisce una piattaforma di sviluppo incentrata sui dati per l'etichettatura programmatica e la cura dei dati di addestramento. Ora si estende alla personalizzazione dei modelli di base, consentendo alle organizzazioni di adattare gli LLM con dataset di alta qualità etichettati automaticamente.

Titan ML

TitanML si concentra sull'inferenza efficiente degli LLM. Il suo Titan Takeoff Server aiuta i team a eseguire gli LLM on-premise con prestazioni ottimizzate, requisiti GPU ridotti e latenza migliorata. Offre inoltre funzionalità di quantizzazione e compressione.

Tecnologie di supporto per LLMOps

LLM

Alcuni fornitori di LLM, come OpenAI, Anthropic e Google, offrono funzionalità parziali del ciclo di vita degli LLM (ad es. fine-tuning su modelli selezionati, dashboard di monitoraggio e strumenti di valutazione).

Nota: i fornitori di LLM offrono strumenti per il fine-tuning e l'integrazione, ma non sono piattaforme LLMOps complete. Il LLMOps richiede in genere componenti aggiuntivi come monitoraggio, governance, lineage, sistemi di valutazione e gestione delle pipeline.

Framework di integrazione

Questi strumenti sono progettati per facilitare lo sviluppo di applicazioni LLM, come analizzatori di documenti e codice, chatbot, ecc.

Database vettoriali

I database vettoriali archiviano embedding vettoriali ad alta dimensionalità generati da testo, immagini o altri dati. Non archiviano record grezzi e sensibili come i risultati di esami medici; indicizzano invece gli embedding per consentire la ricerca semantica e il recupero.

Strumenti di fine-tuning

Gli strumenti di fine-tuning spaziano dalle librerie di basso livello alle piattaforme no-code, a seconda del livello di controllo e delle competenze tecniche richieste.

Librerie e framework

I framework Hugging Face Transformers e quelli basati su PEFT/LoRA sono le opzioni più utilizzate per il fine-tuning. Per carichi di lavoro su larga scala, motori di addestramento come DeepSpeed e Megatron-LM gestiscono l'addestramento distribuito in modo efficiente.

Piattaforme no-code

Unsloth Studio e Hugging Face AutoTrain offrono interfacce web per il fine-tuning degli LLM senza scrivere codice.

Unsloth Studio è open-source e supporta i metodi LoRA e QLoRA con integrazione diretta con Hugging Face. Hugging Face AutoTrain consente agli utenti di fare il fine-tuning dei modelli caricando i dati direttamente tramite l'ecosistema Hugging Face.

Strumenti RLHF

RLHF, abbreviazione di reinforcement learning from human feedback, consente ai sistemi di IA di perfezionare le proprie decisioni incorporando la guida umana.

Nell'apprendimento per rinforzo, un agente migliora il proprio comportamento attraverso tentativi ed errori, guidato dal feedback dell'ambiente sotto forma di ricompense o punizioni.

Al contrario, l'RLHF aiuta a migliorare il comportamento del modello integrando i dati sulle preferenze umane nel ciclo di addestramento. Non sostituisce l'etichettatura su larga scala, ma si basa su dati di confronto generati dagli esseri umani. L'RLHF supporta allineamento, sicurezza, miglioramento della qualità e una migliore aderenza all'intento dell'utente.

Strumenti di test LLM

Gli strumenti di test LLM valutano gli LLM analizzando prestazioni del modello, capacità e potenziali bias in compiti linguistici come la comprensione e la generazione del linguaggio naturale. Gli strumenti di test possono includere:

• Framework di test
• Dataset di benchmark
• Metriche di valutazione.

Promptfoo è una CLI e libreria open-source che valuta automaticamente gli output utilizzando metriche personalizzate, esegue confronti affiancati tra più modelli e fornitori ed esegue red-teaming automatizzato per identificare le vulnerabilità. Si integra con le pipeline CI/CD e viene eseguito completamente in locale.

Monitoraggio e osservabilità degli LLM

Gli strumenti di monitoraggio e osservabilità degli LLM garantiscono il corretto funzionamento, la sicurezza degli utenti e la protezione del marchio. A differenza del ML tradizionale, gli output degli LLM sono intrinsecamente non deterministici, il che significa che lo stesso input può produrre risultati diversi; ciò richiede il tracciamento dell'intero contesto per rilevare le allucinazioni.⁵ In pratica, i miglioramenti avvengono tramite aggiornamenti iterativi di prompt e contesto piuttosto che tramite riaddestramento.

Il monitoraggio degli LLM include attività come:

1. Monitoraggio funzionale: tenere traccia di fattori come tempo di risposta, utilizzo di token, numero di richieste, costi e tassi di errore.
2. Monitoraggio dei prompt: controllare gli input e i prompt degli utenti per valutare la presenza di contenuti tossici nelle risposte, misurare le distanze tra gli embedding e identificare injection di prompt dannose.
3. Monitoraggio delle risposte: analisi per individuare comportamenti allucinatori, divergenza tematica, tono e sentiment nelle risposte.

OpenLLMetry è un esempio di libreria di osservabilità open-source per applicazioni LLM basata su OpenTelemetry. Traccia le chiamate LLM in runtime attraverso workflow, task, agenti e invocazioni di strumenti, acquisendo prompt e risposte API. Le tracce possono essere esportate sulla piattaforma Traceloop o su qualsiasi stack di osservabilità compatibile con OpenTelemetry esistente.⁶

Piattaforme gestite vs configurazione solo CPU benchmark

Abbiamo confrontato TrueFoundry e Amazon SageMaker con una configurazione solo CPU per misurare l'impatto sulle prestazioni delle piattaforme gestite sui tempi di addestramento e valutazione.

Entrambe le piattaforme hanno ridotto il tempo di addestramento da 2.572 secondi a meno di 570, e la valutazione da 174 secondi a circa 40. Sebbene SageMaker sia stato leggermente più veloce nell'addestramento e TrueFoundry leggermente più veloce nella valutazione, la differenza complessiva è stata trascurabile; entrambe hanno offerto miglioramenti significativi rispetto alla configurazione manuale.

Consulta la nostra metodologia di benchmark.

Per i casi d'uso LLMOps come il test iterativo dei prompt, gli aggiornamenti frequenti dei modelli e il monitoraggio in produzione, il sovraccarico di una configurazione solo CPU si accumula rapidamente; le piattaforme gestite riducono questo attrito gestendo automaticamente l'infrastruttura.

Osservabilità dei flussi di lavoro agentici nel LLMOps

Le applicazioni LLM non sono più limitate a semplici cicli prompt-risposta. Nei flussi di lavoro agentici, un LLM può invocare più strumenti, prendere decisioni autonome e completare attività multi-step in modo indipendente. Ciò crea nuove sfide di osservabilità per i team LLMOps:

Sfide principali:

• Tracciamento delle chiamate agli strumenti: monitoraggio dei parametri di input/output, della durata e dello stato di successo di ogni invocazione dello strumento
• Registrazione dei punti di decisione: registrare il motivo per cui l'agente ha scelto uno strumento specifico in ogni punto di decisione
• Rilevamento dei Loop: identificare e terminare automaticamente gli agenti bloccati in loop infiniti
• Attribuzione dei costi multi-step: comprendere quale passaggio ha consumato quanti token in un flusso di lavoro di 10 passaggi

Le piattaforme LLMOps affrontano queste sfide fornendo un tracciamento end-to-end che cattura ogni invocazione di strumento, visualizza gli alberi decisionali degli agenti e segnala automaticamente anomalie come loop infiniti o picchi di latenza imprevisti.

Queste piattaforme consentono inoltre una suddivisione granulare dei costi per passaggio, aiutando le organizzazioni a ottimizzare sia le prestazioni sia la spesa in pipeline agentiche complesse.

Guardrails e livelli di sicurezza per l'osservabilità degli LLM

Le implementazioni in produzione degli LLM richiedono livelli di sicurezza che filtrano, monitorano e bloccano input e output dannosi in tempo reale. Dal punto di vista LLMOps, l'osservabilità di questi sistemi di guardrail è fondamentale per mantenere sicurezza e conformità:

Livelli di sicurezza fondamentali:

• Guardrail sugli input: rilevare tentativi di prompt injection, tecniche di jailbreak e contenuti dannosi prima dell'elaborazione
• Guardrail sugli output: valutazione delle allucinazioni, mascheramento delle PII (informazioni di identificazione personale) e filtraggio delle risposte tossiche
• Applicazione delle policy: bloccare le risposte che violano le politiche aziendali o i requisiti normativi

Un monitoraggio efficace dei guardrail richiede il tracciamento delle richieste bloccate e delle relative cause, la misurazione dei tassi di falsi positivi per proteggere l'esperienza utente, l'identificazione delle regole attivate di frequente e l'analisi dei trend di sicurezza nel tempo per rilevare le minacce emergenti.

Strumenti di guardrail per LLMOps:

• Guardrails IA: validazione degli output basata su Pydantic con applicazione di output strutturati e conformità allo schema
• Lakera Guard: protezione in tempo reale contro le prompt injection con rilevamento e classificazione delle minacce
• Rebuff: sistema di difesa auto-rafforzante che apprende dai tentativi di prompt injection
• Protect IA: scansione della sicurezza dei modelli ML con rilevamento delle vulnerabilità lungo la pipeline di distribuzione
• Invariant Guardrails: sistema di applicazione runtime per agenti LLM che intercetta gli output degli agenti e le chiamate agli strumenti, bloccando l'esposizione di segreti API, filtrando i contenuti sensibili e applicando le policy sulle chiamate agli strumenti durante l'esecuzione dell'agente.⁷

Che cos'è il LLMOps?

LLMOps è l'acronimo di Large Language Model Operations. Si riferisce alle pratiche, agli strumenti e all'infrastruttura utilizzati per gestire il ciclo di vita degli LLM, come fine-tuning, distribuzione, monitoraggio, valutazione, governance e miglioramento continuo dei modelli.

Il LLMOps non automatizza l'intera pipeline di IA, ma si concentra specificamente sull'operativizzazione dei sistemi basati su LLM.

Componenti chiave del LLMOps:

1. Selezione di un modello di base: il punto di partenza determina i successivi perfezionamenti e il fine-tuning per adattare i modelli di base a domini applicativi specifici.
2. Gestione dei dati: gestire volumi estesi di dati diventa fondamentale per un funzionamento accurato dei modelli linguistici.
3. Distribuzione e monitoraggio del modello: garantire una distribuzione efficiente dei modelli linguistici e il loro monitoraggio continuo assicura prestazioni costanti.
   • Ingegneria dei prompt: creare template di prompt efficaci per migliorare le prestazioni del modello.
   • Monitoraggio del modello: tracciamento continuo dei risultati del modello, rilevamento del degrado dell'accuratezza e gestione del model drift.
4. Valutazione e benchmarking: una valutazione rigorosa dei modelli perfezionati rispetto a benchmark standardizzati aiuta a misurare l'efficacia dei modelli linguistici.
   • Fine-tuning del modello: fare il fine-tuning degli LLM per compiti specifici e perfezionare i modelli per prestazioni ottimali.

Come si differenzia LLMOps da MLOps?

Il LLMOps è specializzato e incentrato sull'utilizzo dei modelli linguistici di grandi dimensioni. Allo stesso tempo, il MLOps ha un ambito più ampio che comprende vari modelli e tecniche di machine learning.

In questo senso, il LLMOps è noto come MLOps per gli LLM. Pertanto, i due si differenziano per il loro focus specifico sui modelli di base e sulle metodologie:

Il LLMOps si concentra su sistemi non deterministici guidati da prompt, piuttosto che su pipeline statiche di addestramento e distribuzione. A differenza del ML convenzionale, in cui i miglioramenti avvengono tramite riaddestramento, l'ottimizzazione LLMOps avviene perfezionando i prompt o i dati di recupero e regolando i sistemi esterni.

Le principali questioni operative includono:

• Rilevamento e valutazione delle allucinazioni
• Versionamento e gestione dei prompt
• Monitoraggio della pipeline di recupero
• Monitoraggio del costo dei token per singola query

Transfer learning

A differenza dei modelli ML convenzionali creati da zero, gli LLM partono spesso da un modello di base, che viene sottoposto a fine-tuning con nuovi dati per ottimizzare le prestazioni per domini specifici. Questo fine-tuning favorisce risultati allo stato dell'arte per applicazioni particolari, utilizzando meno dati e risorse computazionali.

Feedback umano

I progressi nell'addestramento dei modelli linguistici di grandi dimensioni sono attribuiti all'apprendimento per rinforzo con feedback umano (RLHF). Data la natura aperta dei compiti degli LLM, il contributo umano degli utenti finali ha un valore considerevole per la valutazione delle prestazioni del modello. L'integrazione di questo ciclo di feedback nelle pipeline LLMOps semplifica la valutazione e raccoglie dati per il perfezionamento futuro del modello.

Ottimizzazione degli iperparametri

Mentre il ML convenzionale si concentra principalmente sull'ottimizzazione degli iperparametri per migliorare l'accuratezza, gli LLM introducono una dimensione aggiuntiva riducendo i costi di addestramento e inferenza. La regolazione di parametri come le dimensioni del batch e i tassi di apprendimento può influire notevolmente sulla velocità e sul costo dell'addestramento. Di conseguenza, il monitoraggio meticoloso del processo di ottimizzazione e l'ottimizzazione stessa rimangono pertinenti sia per i modelli ML classici sia per gli LLM, sebbene con focus diversi.

Metriche di prestazione

I modelli ML tradizionali si basano su metriche ben definite come accuratezza, AUC e punteggio F1, relativamente semplici da calcolare. Al contrario, la valutazione degli LLM comporta una serie di metriche standard e sistemi di punteggio distinti, come bilingual evaluation understudy (BLEU) e Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation (ROUGE), che richiedono un'attenzione specifica durante l'implementazione.

Ingegneria dei prompt

I modelli che seguono istruzioni possono gestire prompt complessi o set di istruzioni. Creare questi template di prompt è fondamentale per ottenere risposte accurate e affidabili dagli LLM. Un'ingegneria dei prompt efficace mitiga i rischi di allucinazione del modello, manipolazione dei prompt, fuga di dati e vulnerabilità di sicurezza.

Costruzione di pipeline LLM

Le pipeline LLM collegano tra loro più invocazioni LLM e possono interfacciarsi con sistemi esterni come database vettoriali o ricerche web. Queste pipeline consentono agli LLM di affrontare compiti complessi come Q&A su basi di conoscenza o risposta alle domande degli utenti sulla base di un insieme di documenti. Nello sviluppo di applicazioni LLM, l'attenzione spesso si sposta sulla costruzione e sull'ottimizzazione di queste pipeline invece che sulla creazione di nuovi LLM.

Inoltre, i grandi modelli multimodali estendono queste capacità incorporando diversi tipi di dati, come immagini e testo, aumentando la flessibilità e l'utilità delle pipeline LLM.

Ecco una panoramica categorizzata dei principali strumenti nel panorama LLMOps e MLOps:

Non perderti i nostri benchmark e approfondimenti basati sui dati. Il pulsante apre Google; selezionare AIMultiple conferma che desideri vedere AIMultiple più spesso nei risultati di ricerca di Google.

Aggiungi come fonte preferita

LLMOps o MLOps: quale si adatta al tuo progetto?

I due non si escludono a vicenda. Molti sistemi di produzione li combinano entrambi e la scelta giusta dipende da ciò che stai costruendo.

Il LLMOps è la scelta migliore quando la tua applicazione è costruita su un modello pre-addestrato di OpenAI, Anthropic, Google o alternative open-source come Llama, e il tuo lavoro è incentrato su ingegneria dei prompt, pipeline RAG o orchestrazione di agenti. È inoltre più rilevante quando devi monitorare i costi dei token, le allucinazioni e la qualità delle risposte in produzione.

Il MLOps è più appropriato quando addestri o fai il fine-tuning di modelli personalizzati su dati specifici del dominio, o quando la tua applicazione richiede output deterministici e verificabili, come il rilevamento delle frodi o la classificazione medica.

Se stai facendo il fine-tuning di un modello di base e lo distribuisci in produzione, si applicano entrambi: MLOps gestisce la pipeline di addestramento, LLMOps gestisce l'inferenza e il monitoraggio.

Piattaforme gestite vs configurazione solo CPU metodologia di benchmark

Abbiamo confrontato i tempi di addestramento e valutazione di un modello di classificazione del sentiment basato su DistilBERT in tre ambienti: una configurazione manuale (solo CPU), TrueFoundry e Amazon SageMaker. Per garantire coerenza, abbiamo utilizzato lo stesso codebase, il modello pre-addestrato (distilbert-base-uncased) e i primi 5.000 campioni del dataset Amazon Reviews in tutte le esecuzioni.

Il dataset è stato filtrato per includere valutazioni da 1 a 5, rietichettato in cinque classi (0–4) e suddiviso in set di addestramento e validazione stratificati 80/20. La tokenizzazione è stata eseguita con una lunghezza massima della sequenza fissa di 128.

Il modello è stato addestrato per un'epoca utilizzando dimensioni di batch identiche (16 per l'addestramento, 32 per la valutazione). Sia TrueFoundry sia SageMaker hanno utilizzato lo stesso tipo di istanza GPU, mentre la configurazione manuale è stata eseguita intenzionalmente su CPU per riflettere un tipico ambiente locale o non specializzato.

Questa configurazione evidenzia non solo le ottimizzazioni a livello di piattaforma offerte dai moderni strumenti LLMOps, ma anche i notevoli guadagni prestazionali derivanti da un accesso fluido alle GPU. Il benchmark mostra come l'uso di piattaforme gestite come TrueFoundry e SageMaker possa ridurre i tempi di addestramento e valutazione rispetto all'esecuzione manuale dello stesso codice su una CPU, soprattutto in scenari reali con risorse limitate.

FAQ

Cita questa ricerca

Scegli il formato adatto a dove pubblicherai. Incollare la versione con link nel tuo CMS preserva il backlink.

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and Şipi, Nazlı},
  title  = {{I migliori strumenti LLMOps e confronto con MLOps}},
  year   = {2026},
  month  = may,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/llmops-tools}},
  note   = {AIMultiple. Consultato il 18 Maggio 2026}
}

Registro delle modifiche

14 aggiornamenti

Tutte14Generale13Metodologia1

1. 202623 Gen

   Aggiunta una sezione sull'osservabilità del flusso di lavoro agentico in LLMOps.

2. 20251 Dic

   Aggiunto Weights & Biases alla sezione delle piattaforme MLOps che si estendono a LLMOps.

3. 27 Nov

   Aggiunti Valohai, TrueFoundry e ZenML alla sezione delle piattaforme LLMOps.

4. 3 Giu

   Aggiunta una metodologia di benchmark alla sezione metodologia dell'articolo.

5. 2 Giu

   Aggiunto TrueFoundry all'elenco delle piattaforme LLMOps.

6. 16 Mag

   Aggiunto un confronto dettagliato degli strumenti LLMOps e MLOps alla sezione LLMOps Landscape.

7. 22 Mar

   La sezione "Quali sono i vantaggi di LLMOps?" è stata ampliata con le sottosezioni "Perché abbiamo bisogno di LLMOps?" e "Casi d'uso reali di LLMOps".

8. 6 Mar

   Espansa la sezione "Cos'è LLMOps?".

9. 20242 Lug

   Aggiunta la sezione "Strumenti per LLM sicuri e conformi".

10. 2 Gen

    Espansa la sezione "Cos'è LLMOps?" con nuove sottosezioni.

11. 202327 Set

    Espansa la sezione Panorama LLMOps con monitoraggio e osservabilità LLM.

12. 15 Set

    Espansa la sezione "Altri strumenti" con strumenti di fine-tuning, RLHF e test LLM.

13. 24 Ago

    Espansa la sezione LLMOps Landscape con una nuova categoria per i database vettoriali.

14. 23 Ago

    Espansa la sezione "Seguendo la categorizzazione spiegata sopra, abbiamo elencato e presentato gli strumenti:" con due nuove categorie: "Piattaforme dati con capacità LLMOps" e "Database vettoriale (VD)".

Collegamenti di riferimento

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 principale

Segui

Cem è analista principale presso AIMultiple dal 2017.

Il lavoro di Cem presso AIMultiple è stato citato da importanti testate internazionali tra cui Business Insider, Forbes, Morning Brew e Washington Post, da aziende globali come Deloitte e HPE, da ONG come il World Economic Forum e da organizzazioni sovranazionali come la Commissione europea. [1], [2], [3], [4], [5]

Nel corso della sua carriera, Cem ha lavorato come consulente tecnologico, acquirente tecnologico e imprenditore tecnologico. Ha consigliato le aziende sulle loro decisioni tecnologiche presso McKinsey & Company e Altman Solon per più di un decennio. Ha inoltre pubblicato un report McKinsey sulla digitalizzazione.

Ha guidato la strategia tecnologica e gli approvvigionamenti di una società di telecomunicazioni rispondendo direttamente al CEO. Ha inoltre guidato la crescita commerciale dell'azienda deep tech Hypatos, che ha raggiunto ricavi ricorrenti annuali a 7 cifre e una valutazione a 9 cifre partendo da zero in 2 anni. Il lavoro di Cem in Hypatos è stato ripreso da importanti testate tecnologiche come TechCrunch e Business Insider.

Cem interviene regolarmente a conferenze tecnologiche internazionali. Si è laureato come ingegnere informatico presso l'Università di Bogazici e possiede un MBA della Columbia Business School.

Visualizza il profilo completo

Ricercato da

Nazlı Şipi

Ricercatrice AI

Segui

Nazlı è un'analista di dati presso AIMultiple. Ha esperienza pregressa nell'analisi dei dati in diversi settori, dove ha lavorato alla trasformazione di dataset complessi in insight attuabili.

Visualizza il profilo completo

Sii il primo a commentare

Il tuo indirizzo email non verrà pubblicato. Tutti i campi sono obbligatori. I commenti vengono lasciati nella loro lingua originale.

Nome

Indirizzo e-mail

Commento

0/450

Pubblica un commento