Was unterscheidet LLMOps von klassischem MLOps?
MLOps
Lifecycle ML-Modelle.
Train + Deploy + Monitor.
Versions + Reproducibility.
Drift-Detection.
Tools: MLflow, Kubeflow, Weights & Biases.
LLMOps
Adaption für LLMs.
Prompt-Mgmt.
Token-Cost-Tracking.
Output-Eval (LLM-as-Judge).
Halluzination-Monitoring.
Unterschiede
LLMs nutzen Pre-Trained-Modelle (kein Training).
Prompts ersetzen Hyperparameter.
Output qualitativ statt quantitativ.
Cost-Tracking pro Inferenz wichtig.
Vector-DB als Komponente.
LLMOps-Tools
Helicone: Monitoring + Tracking.
LangSmith: LangChain-Integration.
Langfuse: Open-Source.
Braintrust: Eval.
PromptLayer: Prompt-Versions.
MLOps-Tools
MLflow.
Kubeflow.
Weights & Biases.
DVC für Daten-Versions.
Airflow für Pipelines.
Konvergenz
Tools entwickeln sich beide Richtungen.
Modern MLOps unterstützt LLMs.
Hybrid-Pipelines (ML + LLM).
Monitoring vereinheitlicht.
Pro Use-Case angepasst.
Anti-Patterns
LLMOps ignoriert.
Cost-Tracking fehlt.
Prompt-Versions nicht gemanagt.
Halluzination-Monitoring fehlt.
Tool-Wildwuchs.
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