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2025 iThome 鐵人賽
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DevOps

30 天帶你實戰 LLMOps:從 RAG 到觀測與部署 系列

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。

參賽天數 25 天 | 共 25 篇文章 | 2 人訂閱 訂閱系列文 RSS系列文
DAY 21

Day21 - LLM 應用快取實戰:成本改善 × 加速回應

🔹 前言 昨天我們談到 品質監控與幻覺偵測 , 就算模型輸出的答案正確,還要確保它「可靠、可信」。但即使模型回答正確,還有一個現實問題: 👉 為什麼我的 LLM...

2025-10-05 ‧ 由 Hazel 分享
DAY 22

Day22 - LLM 與知識庫的版本控制中心:Model Registry

🔹 前言 昨天我們談到 Cache 與回應加速,解決了「同一問題反覆查詢」造成的延遲與成本浪費。 但 LLM 應用還有另一個大挑戰: 👉 模型與知識庫版本要怎麼...

2025-10-06 ‧ 由 Hazel 分享
DAY 23

Day23 - 讓 LLM 應用與時俱進:RAG 增量 × Fine-tuning 部署與治理指南

🔹 前言 昨天(Day22)我們談到 Registry(模型/知識庫版本管理),確保任何時候線上跑的都是唯一正確的版本,並且升級、回滾都有紀錄可查。然而,現實世...

2025-10-07 ‧ 由 Hazel 分享
DAY 24

Day24 - LLM 應用分流:用任務分類做到省錢可靠

🔹 前言 Day 21 我們用 快取 把重複查詢變快、變省; Day 22 有了 Registry,管理不同模型與知識版本; Day 23 談了 再訓練與持續學...

2025-10-08 ‧ 由 Hazel 分享
DAY 25

Day25 - LLM 應用安全:OWASP Guardrails 防 Prompt Injection 與資料外洩(含實測)

🔹 前言 在 Day21–Day24,我們已經讓系統 更快、可回滾、能再訓練,並且具備 多模型路由 的能力。 但功能之外,還有另一個不可忽視的挑戰:安全性。 接...

2025-10-09 ‧ 由 Hazel 分享