鐵人檔案
這次的鐵人賽，我想用 「ML領域超級初學者」 的角度，記錄我在摸索 LLMOps 的過程。
「LLMOps」 聽起來很專業，但簡單來說，就是 ------ 如何把大語言模型 (LLM) 放到實際專案裡，並且能穩定、便宜又可控地跑起來。
因為我本身有一點 DevOps 的背景，所以會把這個系列寫成「實驗筆記」的形式：
每天試一個小主題，我會把程式碼都放在文章和 GitHub Repo 上，讓讀文章的人可以跟著一起練習，而不只是看概念。因為不是 ML 專家等級的文獻，文中不會過多的探究模型之間的差異性，如果讀者有興趣的話，可以自行深入探究，這邊的模型僅供學習參考。
🔹 前言 過去幾年，大家談 MLOps（Machine Learning Operations）時，重點都放在「如何讓機器學習模型可以產品化與維運」。 但隨著...
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