Timeline wdrożenia MLOps dla modeli LLM
Poniższy przegląd porządkuje typowe etapy operacjonalizacji modelu językowego — od pierwszego eksperymentu do utrzymania rozwiązania w środowisku produkcyjnym.
1
Eksperyment
Definiowanie problemu, dobór modelu bazowego, wstępne testy promptów i ocena jakości odpowiedzi.
2
Przygotowanie danych
Zbieranie i porządkowanie danych treningowych oraz ewaluacyjnych, wersjonowanie zbiorów.
3
Budowa pipeline'u
Automatyzacja kroków trenowania, dostrajania i walidacji modelu w ramach CI/CD.
4
Wdrożenie produkcyjne
Publikacja modelu w środowisku produkcyjnym z kontrolą wersji i planem wycofania (rollback).
5
Monitorowanie
Śledzenie metryk jakości, dryfu danych, kosztów inferencji i czasu odpowiedzi.
6
Utrzymanie i iteracja
Regularna aktualizacja modelu, przegląd bezpieczeństwa i optymalizacja kosztów infrastruktury.
Artykuły publikowane na tej stronie stanowią podsumowanie publicznie dostępnych informacji, badań branżowych i materiałów edukacyjnych.