Вы запустили в продакшн LLM-ассистента. Что дальше? Как обновить эмбеддинг-модель в RAG без простоев? Как откатить новую версию промпта, которая ухудшила качество? Как отслеживать, что ответы модели остаются релевантными? Традиционная MLOps для классических ML-моделей (скоринг кредитов, предсказание цены) не работает. Нужна специализированная LLM Ops, которая учитывает всю специфику: промпты, векторные поиски, контекстные окна, «галлюцинации».  

LLM Ops — это управление системой, а не одной моделью.  

Ключевые компоненты платформы LLM Ops:  

1. Управление данными и признаками (Data & Feature Management)  

• Версионирование тренировочных данных: Для fine-tuning моделей. Каждая версия датасета — это снапшот в Lakehouse (см. ст. 14).  

• Feature Store в действии: LLM-агенты используют актуальные фичи о пользователях/продуктах из Online Store. При этом версия фичей должна быть согласована с версией модели.  

• Векторные БД как часть пайплайна данных: Должна быть возможность полностью воспроизвести состояние векторной БД на конкретную дату. Через версионирование индексов или скрипты пересоздания из данных в Lakehouse.  

2. Управление артефактами модели (Model & Prompt Registry)  

• Модельный реестр (Model Registry) теперь хранит не только веса fine-tuned LLM, но и:  

  • Ссылки на базовую модель (например, meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct).  

  • Версию эмбеддинг-модели, используемой в RAG.  

  • Промпты и их версии! Каждый промпт — это production-артефакт. Изменения в промпте = новая версия развертывания.  

• Четкий пайплайн продвижения: dev -> staging -> prod. Промпт или модель проходят через тестирование на валидационной выборке и canary-развертывание.  

3. Инференс и обслуживание (Serving & Inference)  

• Специализированные инференс-серверы: Не просто REST API, а серверы, которые умеют:  

  • Динамически подставлять в промпт контекст из RAG и фичи из Feature Store.  

  • Работать с несколькими моделями (легкая для простых запросов, тяжелая для сложных) и маршрутизировать запросы.  

  • Кэшировать семантически похожие запросы и ответы.  

• Инфраструктура как код для LLM: Описание всей стека (векторная БД, инференс-сервис, модель) в Terraform или Helm-чартах для воспроизводимости.  

4. Всеобъемлющий мониторинг и observability  

• Метрики инфраструктуры: Загрузка GPU, latency инференса, частота ошибок API.  

• Метрики затрат: Стоимость токенов в разрезе по моделям и пользователям.  

• Метрики качества (самое сложное):  

  • Качество RAG: Recall, точность извлечения чанков, количество «пустых» ответов.  

  • Качество ответов LLM: Используются сторонние маленькие модели-оценщики (LLM-as-a-Judge). Например, после каждого ответа ваша система отправляет запрос и ответ GPT-4: «Оцени релевантность ответа вопросу от 1 до 5». Или: «Содержит ли ответ токсичные высказывания? Да/Нет».  

  • Трекшн пользовательского feedback: Кнопки «лайк/дизлайк» — это золотые данные для дообучения.  

• Логирование для воспроизводимости (Non-negotiable): В лог на каждый запрос должно попасть: финальный промпт (с контекстом), использованные чанки RAG, полный ответ модели, версии всех компонентов, user_id. Без этого дебагг невозможен.  

5. Автоматическое переобучение и обновление (Retraining & Refreshing)  

• Детекция дрейфа данных (Data/Concept Drift): Если оценки релевантности (от LLM-as-a-Judge) или feedback пользователей начинают падать — это сигнал.  

• Автоматический пересчет эмбеддингов: При добавлении новых документов в источник или при обновлении эмбеддинг-модели.  

• Автоматический fine-tuning: Накопились данные с негативным фидбеком? Система может автоматически подготовить датасет для дообучения, запустить тренировку на тестовом кластере и предложить инженеру протестировать новую версию.  

Современные платформы:  

• MLflow + кастомные плагины: можно расширить для работы с промптами.  

• Kubeflow: Для оркестрации сложных пайплайнов (обучение, инференс).  

• Weights & Biases (W&B), Neptune.ai : Для трекинга экспериментов с промптами и их версиями.  

• Специализированные: Arize AI, WhyLabs, LangSmith (от LangChain) — предлагают инструменты именно для мониторинга LLM.  

Вывод для Head of ML/AI:    
LLM Ops — это логичное и необходимое развитие MLOps. Это дисциплина, которая превращает ваши эксперименты с LLM в надежные, управляемые и постоянно улучшающиеся бизнес-системы. Инвестиции в такую платформу — это инвестиции в скорость итераций, контроль качества и, в конечном счете, в доверие бизнеса к вашим AI-решениям. Без LLM Ops ваша продвинутая LLM-система останется рискованным прототипом.