Principais ferramentas de LLMOps e comparação com MLOps

As plataformas de LLMOps cuidam do lado operacional da execução de grandes modelos de linguagem: implantação, monitoramento, avaliação e gestão de custos.

Examinamos as principais ferramentas de LLMOps, seus recursos principais, modelos de preços e como elas diferem entre si para ajudar a identificar a melhor opção para vários casos de uso.

Comparação de ferramentas de LLMOps

Um detalhamento de cada métrica é fornecido abaixo:

• Avaliação: Algumas ferramentas de LLMOps incluem recursos integrados para avaliar as saídas do modelo em relação a critérios específicos da tarefa, enquanto outras dependem de frameworks externos para análises mais personalizadas ou aprofundadas.
• Rastreamento de custos: Análise detalhada de custos e monitoramento dos recursos usados durante o treinamento e a inference são suportados diretamente pelas ferramentas ou alcançados por meio de integrações.
• Fine-tuning: Algumas ferramentas de LLMOps realizam o fine-tuning de grandes modelos de linguagem por conta própria, enquanto outras se concentram em gerenciar ou orquestrar o processo de fine-tuning.
• Engenharia de prompt: Projetar e otimizar prompts é tratado diretamente por algumas ferramentas, mas a maioria fornece infraestrutura para apoiar isso em vez de fazê-lo por conta própria.
• Construção de pipelines: Certas ferramentas automatizam fluxos de trabalho de LLM de ponta a ponta, incluindo preparação de dados, treinamento e avaliação. Enquanto isso, outras permitem a construção de pipelines por meio de integrações.
• BLEU / ROUGE: BLEU e ROUGE são métricas comuns de avaliação de linguagem usadas para avaliar a qualidade do texto; algumas ferramentas as suportam nativamente, enquanto outras dependem de bibliotecas externas.
• Armazenamento de dados & versionamento: O armazenamento seguro e o rastreamento de versões dos dados de treinamento são tratados diretamente por algumas ferramentas, enquanto outras se integram a soluções de armazenamento/versionamento de terceiros.

O que são plataformas de LLMOps?

As plataformas de LLMOps apoiam o ciclo de vida dos LLMs ao permitir:

• Fine-tuning
• Versionamento
• Implantação
• Monitoramento
• Gerenciamento de prompts e experimentos

As plataformas de LLMOps variam em abordagem:

• Sem código/Plataformas de baixo código: fáceis de usar, mas menos flexíveis.
• Código primeiro/Plataformas orientadas a engenharia: exigem habilidades técnicas, mas oferecem maior personalização.

As ferramentas de LLMOps podem ser agrupadas em três categorias principais:

1. Plataformas de MLOps que se estendem para LLMOps

Certas plataformas de operações de aprendizado de máquina (MLOps) incluem conjuntos de ferramentas especializados voltados para operações de grandes modelos de linguagem (LLMOps).

MLOps é a disciplina focada em orquestrar todo o ciclo de vida do aprendizado de máquina, do desenvolvimento à implantação e manutenção. Como os LLMs também são modelos de aprendizado de máquina, os fornecedores de MLOps estão naturalmente expandindo para esse domínio.

Weights & Biases

Weights & Biases (W&B) é uma plataforma de MLOps que se expandiu para LLMOps por meio do W&B Weave. Originalmente focada em rastreamento de experimentos e monitoramento de modelos para ML tradicional, o W&B adicionou recursos de LLM à medida que esses modelos se tornaram centrais para o desenvolvimento de IA.

O W&B Weave oferece LLM observabilidade com rastreamento automático, versionamento de prompts, frameworks de avaliação com avaliadores integrados e visualização de fluxos de trabalho multiagente. A plataforma rastreia custos e latência em níveis individuais e agregados, ajudando equipes a identificar consultas caras e gargalos de desempenho. Para pipelines complexos com vários agentes ou chamadas de ferramentas, o W&B Weave cria árvores de rastreamento aninhadas que mostram o fluxo de execução completo, permitindo a depuração de fluxos de trabalho de várias etapas e a otimização de cada componente.

O W&B permite que equipes usem a mesma plataforma para fazer fine-tuning de LLMs (W&B Experiments e Sweeps), versionar dados e modelos (W&B Artifacts) e monitorar aplicações em produção (W&B Weave).

Figura 1: Painel de rastreamentos do Weights & Biases.

MLflow

O MLflow é uma plataforma de código aberto para gerenciar o ciclo de vida de LLM e agentes. Os principais recursos de LLMOps incluem:

• Rastreamento: captura prompts, recuperações e chamadas de ferramentas em fluxos de trabalho de agentes
• Avaliação: pontuação LLM-as-a-judge com métricas pré-construídas para alucinação e relevância
• Gerenciamento de prompts: versionamento, otimização e rastreamento de linhagem
• IA Gateway: acesso centralizado a modelos e controle de custos

O MLflow é compatível com OpenTelemetry e integra-se com os principais provedores de LLM e frameworks de agentes.

Comet

O Comet é uma plataforma de rastreamento de experimentos e observabilidade de modelos. Também suporta rastreamento de experimentos de LLM, versionamento de prompts e avaliação de LLM, tornando-a adequada para equipes que criam e otimizam aplicações de LLM.

Valohai

O Valohai é uma plataforma de MLOps que suporta pipelines reproduzíveis para processamento de dados, treinamento e implantação. Recentemente, adicionou recursos compatíveis com LLMOps, como rastreamento de metadados, versionamento de artefatos e orquestração de treinamento em larga escala.

Figura 2: Repositório de conhecimento do Valohai.²

TrueFoundry

O TrueFoundry é uma plataforma de ponta a ponta de ML/LLM que simplifica a implantação, o fine-tuning e o monitoramento de modelos. Ele oferece infraestrutura otimizada para GPU, registro de modelos, gerenciamento de prompts e governança de nível empresarial.

Zen ML

O ZenML oferece um framework de pipelines pronto para produção para MLOps e LLMOps. Permite que usuários criem pipelines reproduzíveis, conectem orquestradores (Airflow, Kubeflow) e integrem fluxos de trabalho de LLM, como RAG, fine-tuning e avaliação.

2. Plataformas de dados, nuvem e infraestrutura que oferecem LLMOps

Plataformas de dados, nuvem e infraestrutura estão oferecendo cada vez mais recursos de LLMOps que permitem aos usuários aproveitar seus próprios dados para criar e fazer fine-tuning de LLMs.

Por exemplo, Databricks oferece treinamento de LLM, fine-tuning e hospedagem de modelos (expandido após a aquisição da MosaicML).

Líderes de nuvem como Amazon, Azure e Google lançaram suas ofertas de LLMOps, o que permite aos usuários implantar modelos de diferentes provedores.

3. Frameworks e plataformas focadas em LLM

Esta categoria inclui ferramentas que se concentram exclusivamente em otimizar e gerenciar operações de LLM. Veja um detalhamento das ferramentas e suas principais funções de LLMOps:

DeepLake

O Deep Lake fornece um data lake projetado para IA, oferecendo armazenamento, versionamento e um banco de dados vetorial. Suporta fluxos de trabalho para criação, inspeção e recuperação de datasets de LLM, integrando-se perfeitamente com PyTorch e TensorFlow.

Figura 3: A imagem mostra o papel do Deep Lake em uma arquitetura de MLOps³

Deepset IA

O Haystack da Deepset é um framework de RAG e busca que permite que empresas criem aplicações baseadas em LLM combinando armazenamentos de documentos, recuperadores e grandes modelos de linguagem. Suporta pipelines de RAG multimodal, avaliação de modelos e implantação em produção.

Lamini IA

A Lamini oferece uma plataforma para criar LLMs personalizados, com suporte tanto ao fine-tuning completo quanto ao ajuste leve. Foi construída para empresas que precisam de LLMs específicos de domínio e fornece APIs e SDKs para integrar dados organizacionais.

Nemo by NVIDIA

O NeMo é um framework para criação, treinamento e personalização de modelos de fundação, incluindo LLMs. Ele fornece componentes para fine-tuning supervisionado, ajuste de instruções, RAG, avaliação de modelos e implantação em NVIDIA GPUs.

Figura 4: Arquitetura do framework NeMo.⁴

Snorkel IA

Snorkel IA fornece uma plataforma de desenvolvimento centrada em dados para rotulagem programática e curadoria de dados de treinamento. Agora estende-se à personalização de modelos de fundação, permitindo que organizações adaptem LLMs com datasets rotulados automaticamente de alta qualidade.

Titan ML

A TitanML concentra-se em LLM inference eficiente. Seu Titan Takeoff Server ajuda equipes a executar LLMs on-premise com desempenho otimizado, requisitos reduzidos de GPU e menor latência. Também oferece recursos de quantização e compressão.

Tecnologias de suporte a LLMOps

LLMs

Alguns provedores de LLM, como OpenAI, Anthropic e Google, oferecem recursos parciais do ciclo de vida de LLM (por exemplo, fine-tuning em modelos selecionados, painéis de monitoramento e ferramentas de avaliação).

Observação: Os provedores de LLM oferecem ferramentas para fine-tuning e integração, mas não são plataformas completas de LLMOps. Normalmente, LLMOps exige componentes adicionais, como monitoramento, governança, linhagem, sistemas de avaliação e gerenciamento de pipelines.

Frameworks de integração

Essas ferramentas são criadas para facilitar o desenvolvimento de LLM aplicações, como analisadores de documento e de código, chatbots, etc.

Bancos de dados vetoriais

Os VDs armazenam embeddings vetoriais de alta dimensão gerados a partir de texto, imagens ou outros dados. Eles não armazenam registros brutos e sensíveis, como resultados de exames médicos; em vez disso, indexam embeddings para permitir busca semântica e recuperação.

Ferramentas de fine-tuning

As ferramentas de fine-tuning variam de bibliotecas de baixo nível a plataformas sem código, dependendo do nível de controle e da experiência técnica exigida.

Bibliotecas e frameworks

O Hugging Face Transformers e os frameworks baseados em PEFT/LoRA são as opções mais usadas para fine-tuning. Para cargas de trabalho em larga escala, motores de treinamento como DeepSpeed e Megatron-LM lidam com o treinamento distribuído de forma eficiente.

Plataformas sem código

O Unsloth Studio e o Hugging Face AutoTrain fornecem interfaces web para fazer fine-tuning de LLMs sem escrever código.

O Unsloth Studio é de código aberto e suporta os métodos LoRA e QLoRA com integração direta com o Hugging Face. O Hugging Face AutoTrain permite que os usuários façam fine-tuning de modelos enviando dados diretamente pelo ecossistema Hugging Face.

Ferramentas de RLHF

RLHF, abreviação de aprendizado por reforço com feedback humano, permite que sistemas de IA refinem suas decisões incorporando orientação humana.

No aprendizado por reforço, um agente melhora seu comportamento por tentativa e erro, orientado pelo feedback do ambiente na forma de recompensas ou punições.

Em contraste, o RLHF ajuda a melhorar o comportamento do modelo ao integrar dados de preferência humana no ciclo de treinamento. Não substitui a rotulagem em larga escala, mas depende de dados comparativos gerados por humanos. O RLHF apoia alinhamento, segurança, melhoria de qualidade e melhor aderência à intenção do usuário.

Ferramentas de teste de LLM

As ferramentas de teste de LLM avaliam LLMs ao analisar desempenho, capacidades e possíveis vieses do modelo em tarefas relacionadas à linguagem, como compreensão e geração de linguagem natural. As ferramentas de teste podem incluir:

• Frameworks de teste
• Datasets de benchmark
• Métricas de avaliação.

Por exemplo, o Promptfoo é uma CLI e biblioteca de código aberto que pontua automaticamente as saídas usando métricas personalizadas, executa comparações lado a lado entre vários modelos e provedores e realiza red-teaming automatizado para identificar vulnerabilidades. Integra-se com pipelines de CI/CD e é executado completamente local.

Monitoramento e observabilidade de LLM

As ferramentas de monitoramento e observabilidade de LLM garantem o funcionamento adequado, a segurança do usuário e a proteção da marca. Diferente do ML tradicional, as saídas de LLM são inerentemente não determinísticas, ou seja, a mesma entrada pode gerar resultados diferentes, o que exige rastrear todo o contexto para detectar alucinações.⁵ Na prática, as melhorias vêm de atualizações iterativas de prompts e contexto, em vez de retreinamento.

O monitoramento de LLM inclui atividades como:

1. Monitoramento funcional: Acompanhar fatores como tempo de resposta, uso de tokens, número de solicitações, custos e taxas de erro.
2. Monitoramento de prompts: Verificar entradas e prompts do usuário para avaliar conteúdo tóxico nas respostas, medir distâncias de embeddings e identificar injeções maliciosas de prompt.
3. Monitoramento de respostas: Analisar para descobrir comportamento alucinatório, divergência de tópico, tom e sentimento nas respostas.

O OpenLLMetry é um exemplo de biblioteca de observabilidade de código aberto para aplicações de LLM construída sobre OpenTelemetry. Ele rastreia chamadas de LLM em tempo de execução em fluxos de trabalho, tarefas, agentes e invocações de ferramentas, capturando prompts e respostas de API. Os rastreamentos podem ser exportados para a plataforma Traceloop ou para qualquer stack de observabilidade compatível com OpenTelemetry.⁶

Benchmark de plataformas gerenciadas vs configuração apenas com CPU

Comparamos o TrueFoundry e o Amazon SageMaker com uma configuração apenas com CPU para medir o impacto de plataformas gerenciadas no tempo de treinamento e avaliação.

Ambas as plataformas reduziram o treinamento de 2.572 segundos para menos de 570, e a avaliação de 174 segundos para cerca de 40. Embora o SageMaker tenha sido ligeiramente mais rápido durante o treinamento e o TrueFoundry ligeiramente mais rápido durante a avaliação, a diferença geral foi insignificante; ambos proporcionaram grandes melhorias em relação à configuração manual.

Veja nossa metodologia de benchmark.

Para casos de uso de LLMOps, como testes iterativos de prompts, atualizações frequentes de modelos e monitoramento em produção, a sobrecarga de uma configuração apenas com CPU aumenta rapidamente; as plataformas gerenciadas reduzem esse atrito ao cuidar da infraestrutura automaticamente.

Observabilidade de fluxos de trabalho agentic em LLMOps

As aplicações de LLM não estão mais limitadas a ciclos simples de prompt-resposta. Em fluxos de trabalho agentic, um LLM pode invocar várias ferramentas, tomar decisões autônomas e concluir tarefas de várias etapas de forma independente. Isso cria novos desafios de observabilidade para equipes de LLMOps:

Principais desafios:

• Rastreamento de chamadas de ferramentas: Monitorar parâmetros de entrada/saída, duração e status de sucesso de cada invocação de ferramenta
• Registro de pontos de decisão: Registrar por que o agente escolheu uma ferramenta específica em cada ponto de decisão
• Detecção de Loop: Identificar e encerrar automaticamente agentes presos em loops infinitos
• Atribuição de custos multi-etapas: Entender qual etapa consumiu quantos tokens em um fluxo de trabalho de 10 etapas

As plataformas de LLMOps enfrentam esses desafios fornecendo rastreamento de ponta a ponta que captura cada invocação de ferramenta, visualiza árvores de decisão de agentes e sinaliza automaticamente anomalias como loops infinitos ou picos inesperados de latência.

Essas plataformas também permitem detalhamentos granulares de custos por etapa, ajudando as organizações a otimizar o desempenho e os gastos em pipelines agentic complexos.

Guardrails e camadas de segurança para observabilidade de LLM

Implantações de LLM em produção exigem camadas de segurança que filtram, monitoram e bloqueiam entradas e saídas prejudiciais em tempo real. Do ponto de vista de LLMOps, a observabilidade desses sistemas de guardrails é fundamental para manter a segurança e a conformidade:

Camadas de segurança principais:

• Guardrails de entrada: Detectar tentativas de injeção de prompt, técnicas de jailbreak e conteúdo malicioso antes do processamento
• Guardrails de saída: Pontuação para alucinações, mascaramento de PII (informações de identificação pessoal) e filtragem de respostas tóxicas
• Aplicação de políticas: Bloquear respostas que violem políticas da empresa ou requisitos regulatórios

O monitoramento eficaz de guardrails exige rastrear solicitações bloqueadas e suas causas, medir taxas de falsos positivos para proteger a experiência do usuário, identificar regras acionadas com frequência e analisar tendências de segurança ao longo do tempo para detectar ameaças emergentes.

Ferramentas de guardrails para LLMOps:

• Guardrails IA: validação de saída baseada em Pydantic com aplicação de saída estruturada e conformidade de esquema
• Lakera Guard: proteção em tempo real contra injeção de prompt com detecção e classificação de ameaças
• Rebuff: sistema de defesa auto-reforçador que aprende com tentativas de injeção de prompt
• Protect IA: verificação de segurança de modelos de ML com detecção de vulnerabilidades em todo o pipeline de implantação
• Invariant Guardrails: sistema de aplicação em tempo de execução para agentes de LLM que intercepta saídas e chamadas de ferramentas do agente, bloqueando exposição de segredos de API, filtrando conteúdo sensível e aplicando políticas de chamadas de ferramentas à medida que o agente executa.⁷

O que é LLMOps?

LLMOps significa Operações de Grandes Modelos de Linguagem. Refere-se às práticas, ferramentas e infraestrutura usadas para gerenciar o ciclo de vida dos LLMs, como fine-tuning, implantação, monitoramento, avaliação, governança e melhoria contínua do modelo.

O LLMOps não automatiza todo o pipeline de IA, mas concentra-se especificamente em operacionalizar sistemas baseados em LLM.

Principais componentes do LLMOps:

1. Seleção de um modelo de fundação: Um ponto de partida determina refinamentos subsequentes e fine-tuning para fazer com que os modelos de fundação atendam a domínios de aplicação específicos.
2. Gerenciamento de dados: Gerenciar grandes volumes de dados torna-se fundamental para a operação precisa do modelo de linguagem.
3. Implantação e monitoramento de modelos: Garantir a implantação eficiente de modelos de linguagem e seu monitoramento contínuo assegura desempenho consistente.
   • Engenharia de prompt: Criar modelos de prompt eficazes para melhorar o desempenho do modelo.
   • Monitoramento de modelos: Acompanhamento contínuo dos resultados do modelo, detecção de degradação da precisão e abordagem do model drift.
4. Avaliação e benchmarking: A avaliação rigorosa de modelos refinados em relação a benchmarks padronizados ajuda a medir a eficácia dos modelos de linguagem.
   • Fine-tuning de modelos: Fazer fine-tuning de LLMs para tarefas específicas e refinar modelos para obter desempenho ideal.

Como o LLMOps é diferente do MLOps?

O LLMOps é especializado e centrado na utilização de grandes modelos de linguagem. Ao mesmo tempo, o MLOps tem um escopo mais amplo, abrangendo vários modelos e técnicas de aprendizado de máquina.

Nesse sentido, LLMOps é conhecido como MLOps para LLMs. Portanto, esses dois divergem em seu foco específico em modelos fundacionais e metodologias:

O LLMOps concentra-se em sistemas orientados por prompts e não determinísticos, em vez de pipelines estáticos de treinar e implantar. Ao contrário do ML convencional, em que as melhorias vêm do retreinamento, a otimização em LLMOps ocorre refinando prompts ou dados de recuperação e ajustando sistemas externos.

Principais preocupações operacionais incluem:

• Detecção e avaliação de alucinações
• Versionamento e gerenciamento de prompts
• Rastreamento de pipeline de recuperação
• Monitoramento de custo de tokens por consulta

Aprendizado por transferência

Ao contrário dos modelos de ML convencionais construídos do zero, os LLMs geralmente começam com um modelo base, que passa por fine-tuning com dados novos para otimizar o desempenho em domínios específicos. Esse fine-tuning facilita resultados de última geração para aplicações específicas, utilizando menos dados e recursos computacionais.

Feedback humano

Os avanços no treinamento de grandes modelos de linguagem são atribuídos ao aprendizado por reforço com feedback humano (RLHF). Dada a natureza aberta das tarefas de LLM, a contribuição humana dos usuários finais tem valor considerável para avaliar o desempenho do modelo. Integrar esse ciclo de feedback aos pipelines de LLMOps simplifica a avaliação e coleta dados para o refinamento futuro do modelo.

Ajuste de hiperparâmetros

Enquanto o ML convencional se concentra principalmente no ajuste de hiperparâmetros para aumentar a acurácia, os LLMs introduzem uma dimensão adicional ao reduzir custos de treinamento e inference. Ajustar parâmetros como tamanhos de lote e taxas de aprendizado pode influenciar substancialmente a velocidade e o custo do treinamento. Consequentemente, o rastreamento e a otimização meticulosos do processo de ajuste permanecem pertinentes tanto para modelos de ML clássicos quanto para LLMs, ainda que com focos variados.

Métricas de desempenho

Os modelos de ML tradicionais dependem de métricas bem definidas, como acurácia, AUC e pontuação F1, que são relativamente simples de calcular. Em contraste, avaliar LLMs envolve um conjunto de métricas e sistemas de pontuação padrão distintos, como BLEU (bilingual evaluation understudy) e ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation), que exigem atenção especializada durante a implementação.

Engenharia de prompt

Modelos que seguem instruções podem lidar com prompts complexos ou conjuntos de instruções. Criar esses modelos de prompt é fundamental para obter respostas precisas e confiáveis de LLMs. A engenharia de prompt eficaz reduz os riscos de alucinação do modelo, manipulação de prompt, vazamento de dados e vulnerabilidades de segurança.

Construindo pipelines de LLM

Os pipelines de LLM encadeiam múltiplas invocações de LLM e podem interagir com sistemas externos, como bancos de dados vetoriais ou buscas na web. Esses pipelines permitem que os LLMs realizem tarefas complexas, como perguntas e respostas em bases de conhecimento ou resposta a consultas de usuários com base em um conjunto de documentos. No desenvolvimento de aplicações de LLM, a ênfase geralmente muda para a construção e otimização desses pipelines, em vez de criar novos LLMs.

Além disso, grandes modelos multimodais ampliam essas capacidades incorporando diversos tipos de dados, como imagens e texto, aumentando a flexibilidade e a utilidade dos pipelines de LLM.

Aqui está uma visão geral categorizada das principais ferramentas no cenário de LLMOps e MLOps:

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LLMOps ou MLOps: qual se encaixa no seu projeto?

Os dois não são mutuamente exclusivos. Muitos sistemas em produção combinam ambos, e a escolha certa depende do que você está construindo.

O LLMOps é a melhor opção quando sua aplicação é construída sobre um modelo pré-treinado da OpenAI, da Anthropic, do Google ou de alternativas de código aberto, como o Llama, e seu trabalho se concentra em engenharia de prompt, pipelines de RAG ou orquestração de agentes. Também é mais relevante quando você precisa monitorar custos de tokens, alucinações e qualidade das respostas em produção.

O MLOps é mais apropriado quando você está treinando ou fazendo fine-tuning de modelos personalizados com dados específicos de domínio, ou quando sua aplicação exige saídas determinísticas e auditáveis, como detecção de fraudes ou classificação médica.

Se você está fazendo fine-tuning de um modelo de fundação e implantando-o em produção, ambos se aplicam: o MLOps cuida do pipeline de treinamento e o LLMOps cuida da inference e do monitoramento.

Metodologia de benchmark de plataformas gerenciadas vs configuração apenas com CPU

Avaliamos em benchmark os tempos de treinamento e avaliação de um modelo de classificação de sentimento baseado no DistilBERT em três ambientes: uma configuração manual (apenas CPU), TrueFoundry e Amazon SageMaker. Para garantir a consistência, usamos a mesma base de código, o mesmo modelo pré-treinado (distilbert-base-uncased) e as primeiras 5.000 amostras do dataset Amazon Reviews em todas as execuções.

O dataset foi filtrado para incluir avaliações de 1 a 5, reclassificado em cinco classes (0–4) e dividido em conjuntos estratificados de treinamento e validação 80/20. A tokenização foi realizada com um comprimento máximo fixo de sequência de 128.

O modelo foi treinado por uma época usando tamanhos de lote idênticos (16 para treinamento, 32 para avaliação). Tanto o TrueFoundry quanto o SageMaker usaram o mesmo tipo de instância de GPU, enquanto a configuração manual foi executada intencionalmente em CPU para refletir um ambiente local típico ou não especializado.

Essa configuração destaca não apenas as otimizações em nível de plataforma oferecidas pelas ferramentas modernas de LLMOps, mas também os ganhos substanciais de desempenho decorrentes do acesso contínuo à GPU. O benchmark ilustra como o uso de plataformas gerenciadas como TrueFoundry e SageMaker pode reduzir o tempo de treinamento e avaliação em comparação com a execução manual do mesmo código em uma CPU, especialmente em cenários reais com recursos limitados.

Perguntas frequentes

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@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and Şipi, Nazlı},
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Registro de alterações

15 atualizações

Todas15Geral14Metodologia1

1. 202618 Mai

   Adicionados MLflow, Promptfoo, OpenLLMetry e Invariant Guardrails às seções de ferramentas LLMOps.

2. 23 Jan

   Adicionada uma seção sobre observabilidade do fluxo de trabalho agêntico em LLMOps.

3. 20251 Dez

   Adicionado Weights & Biases à seção de plataformas MLOps que se estendem ao LLMOps.

4. 27 Nov

   Adicionado Valohai, TrueFoundry e ZenML à seção de plataformas LLMOps.

5. 3 Jun

   Adicionada uma metodologia de benchmark à seção de metodologia do artigo.

6. 2 Jun

   Adicionado TrueFoundry à lista de plataformas LLMOps.

7. 16 Mai

   Adicionada uma comparação detalhada das ferramentas LLMOps e MLOps à seção LLMOps Landscape.

8. 22 Mar

   A seção "Quais são os benefícios do LLMOps?" foi expandida com as subseções "Por que precisamos do LLMOps?" e "Casos de uso reais do LLMOps".

9. 6 Mar

   Expandida a seção "O que é LLMOps?".

10. 20242 Jul

    Adicionada a seção "Ferramentas para LLMs seguras e compatíveis".

11. 2 Jan

    Expandida a seção "O que é LLMOps?" com novas subseções.

12. 202327 Set

    Expandida a seção Panorama LLMOps com monitoramento e observabilidade de LLM.

13. 15 Set

    Expandida a seção "Outras ferramentas" com ferramentas de ajuste fino, RLHF e teste de LLM.

14. 24 Ago

    Expandida a seção LLMOps Landscape com uma nova categoria para Bancos de Dados Vetoriais.

15. 23 Ago

    Expandida a seção "Seguindo a categorização explicada acima, listamos e apresentamos as ferramentas:" com duas novas categorias: "Plataformas de dados com capacidades LLMOps" e "Banco de dados vetorial (VD)".

Links de referência

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 é o analista principal da AIMultiple desde 2017.

O trabalho de Cem na AIMultiple foi citado por publicações globais líderes, incluindo Business Insider, Forbes, Morning Brew e Washington Post, por empresas globais como Deloitte e HPE, ONGs como o World Economic Forum e organizações supranacionais como a European Commission. [1], [2], [3], [4], [5]

Ao longo de sua carreira, Cem atuou como consultor de tecnologia, comprador de tecnologia e empreendedor de tecnologia. Ele aconselhou empresas sobre suas decisões de tecnologia na McKinsey & Company e na Altman Solon por mais de uma década. Ele também publicou um relatório da McKinsey sobre digitalização.

Ele liderou a estratégia de tecnologia e as compras de uma operadora de telecomunicações, reportando-se ao CEO. Ele também liderou o crescimento comercial da empresa de deep tech Hypatos, que atingiu uma receita recorrente anual de 7 dígitos e uma avaliação de 9 dígitos partindo do zero em 2 anos. O trabalho de Cem na Hypatos foi coberto por publicações de tecnologia líderes como TechCrunch e Business Insider.

Cem fala regularmente em conferências internacionais de tecnologia. Ele se formou como engenheiro da computação pela Bogazici University e possui um MBA pela Columbia Business School.

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Nazlı Şipi

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Nazlı é analista de dados na AIMultiple. Ela tem experiência anterior em análise de dados em vários setores, onde trabalhou na transformação de datasets complexos em insights acionáveis.

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