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# Einführung
Massive Language Mannequin Operations (LLMOps) sehen im Jahr 2026 ganz anders aus als noch vor einigen Jahren. Es geht nicht mehr nur darum, ein Modell auszuwählen und ein paar Spuren darum herum hinzuzufügen. Heutzutage benötigen Groups Instruments für Orchestrierung, Routing, Beobachtbarkeit, Auswertungen (Evals), Leitplanken, Speicher, Suggestions, Paketierung und echte Toolausführung. Mit anderen Worten: LLMOps ist zu einem vollständigen Produktionsstack geworden. Aus diesem Grund ist diese Liste nicht nur eine Zusammenfassung der beliebtesten Namen; Vielmehr wird ein starkes Instrument für jede wichtige Aufgabe im Stapel identifiziert, mit Blick darauf, was sich jetzt nützlich anfühlt und was im Jahr 2026 wahrscheinlich noch wichtiger sein dürfte.
# Die 10 Instruments, die jedes Crew haben muss
// 1. PydanticAI
Wenn Ihr Crew möchte, dass sich große Sprachmodellsysteme eher wie Software program und weniger wie Immediate-Kleber verhalten, PydanticAI ist eine der besten Foundations, die derzeit erhältlich sind. Es konzentriert sich auf typsichere Ausgaben, unterstützt mehrere Modelle und verwaltet Dinge wie Auswertungen, Toolgenehmigungen und lang laufende Arbeitsabläufe, die nach Fehlern wiederhergestellt werden können. Das macht es besonders intestine für Groups, die strukturierte Ausgaben und weniger Überraschungen zur Laufzeit wünschen, sobald sich Instruments, Schemata und Workflows zu vervielfachen beginnen.
// 2. Bifrost
Bifrost ist eine gute Wahl für die Gateway-Schicht, insbesondere wenn Sie mit mehreren Modellen oder Anbietern zu tun haben. Es bietet Ihnen eine einzige Anwendungsprogrammierschnittstelle (API) für die Weiterleitung über mehr als 20 Anbieter und kümmert sich um Dinge wie Failover, Lastausgleich, Caching und grundlegende Kontrollen rund um Nutzung und Zugriff. Dadurch bleibt Ihr Anwendungscode sauber, anstatt ihn mit anbieterspezifischer Logik zu füllen. Es bietet außerdem Beobachtbarkeit und lässt sich in OpenTelemetry integrieren, was es einfacher macht, das Geschehen in der Produktion zu verfolgen. Der Benchmark von Bifrost gibt an, dass bei anhaltenden 5.000 Anfragen professional Sekunde (RPS) nur 11 Mikrosekunden Gateway-Overhead hinzukommen – was beeindruckend ist – aber Sie sollten dies anhand Ihrer eigenen Arbeitslasten überprüfen, bevor Sie es standardisieren.
// 3. Traceloop / OpenLLMetry
OpenLLMetry eignet sich intestine für Groups, die bereits OpenTelemetry verwenden und möchten, dass die LLM-Beobachtbarkeit in dasselbe System integriert wird, anstatt ein separates Dashboard für künstliche Intelligenz (KI) zu verwenden. Es erfasst Dinge wie Eingabeaufforderungen, Abschlüsse, Token-Nutzung und Ablaufverfolgungen in einem Format, das mit vorhandenen Protokollen und Metriken übereinstimmt. Dies erleichtert das Debuggen und Überwachen des Modellverhaltens zusammen mit dem Relaxation Ihrer Anwendung. Da es Open Supply ist und Standardkonventionen folgt, bietet es Groups außerdem mehr Flexibilität, ohne sie an ein einziges Observability-Instrument zu binden.
// 4. Promptfoo
Promptfoo ist eine gute Wahl, wenn Sie Exams in Ihren Workflow integrieren möchten. Es handelt sich um ein Open-Supply-Instrument zum Ausführen von Evaluierungen und zum Purple-Teaming Ihrer Anwendung mit wiederholbaren Testfällen. Sie können es in Steady Integration und Steady Deployment (CI/CD) einbinden, sodass Prüfungen automatisch erfolgen, bevor etwas in Betrieb geht, anstatt sich auf manuelle Exams zu verlassen. Dies trägt dazu bei, dass schnelle Änderungen messbar und einfacher zu überprüfen sind. Die Tatsache, dass es Open Supply bleibt und gleichzeitig mehr Aufmerksamkeit erhält, zeigt auch, wie wichtig Evaluierungen und Sicherheitsüberprüfungen in realen Produktionsumgebungen geworden sind.
// 5. Invariante Leitplanken
Invariante Leitplanken ist nützlich, da es Laufzeitregeln zwischen Ihrer App und dem Modell oder den Instruments hinzufügt. Dies ist von entscheidender Bedeutung, wenn Agenten beginnen, APIs aufzurufen, Dateien zu schreiben oder mit realen Systemen zu interagieren. Es hilft dabei, Regeln durchzusetzen, ohne Ihren Anwendungscode ständig zu ändern, und sorgt dafür, dass Setups auch bei wachsenden Projekten überschaubar bleiben.
// 6. Letta
Letta ist für Agenten konzipiert, die im Laufe der Zeit Speicher benötigen. Es verfolgt vergangene Interaktionen, Kontexte und Entscheidungen in einer Git-ähnlichen Struktur, sodass Änderungen nachverfolgt und versioniert werden, anstatt als loses Blob gespeichert zu werden. Dies erleichtert die Prüfung, Fehlerbehebung und das Rollback und eignet sich perfekt für Agenten mit langer Laufzeit, bei denen die zuverlässige Verfolgung des Zustands genauso wichtig ist wie das Modell selbst.
// 7. OpenPipe
OpenPipe hilft Groups, aus der realen Nutzung zu lernen und Modelle kontinuierlich zu verbessern. Sie können an einem Ort Anfragen protokollieren, Daten filtern und exportieren, Datensätze erstellen, Auswertungen durchführen und Modelle optimieren. Es unterstützt auch den Austausch zwischen API-Modellen und fein abgestimmten Versionen mit minimalen Änderungen und trägt so dazu bei, eine zuverlässige Feedbackschleife aus dem Produktionsverkehr zu schaffen.
// 8. Argilla
Argilla ist excellent für menschliches Suggestions und Datenkuratierung. Es hilft Groups, Suggestions auf strukturierte Weise zu sammeln, zu organisieren und zu überprüfen, anstatt sich auf verstreute Tabellenkalkulationen zu verlassen. Dies ist nützlich für Aufgaben wie Annotation, Präferenzerfassung und Fehleranalyse, insbesondere wenn Sie Modelle verfeinern oder Reinforcement Studying aus menschlichem Suggestions (RLHF) verwenden möchten. Obwohl es nicht so auffällig ist wie andere Teile des Stacks, macht ein sauberer Suggestions-Workflow oft einen großen Unterschied darin, wie schnell sich Ihr System im Laufe der Zeit verbessert.
// 9. KitOps
KitOps löst ein häufiges reales Downside. Modelle, Datensätze, Eingabeaufforderungen, Konfigurationen (Configs) und Code sind oft über verschiedene Orte verstreut, was es schwierig macht, nachzuverfolgen, welche Model tatsächlich verwendet wurde. KitOps bündelt all dies in einem einzigen versionierten Artefakt, sodass alles zusammen bleibt. Dies macht Bereitstellungen sauberer und hilft bei Dingen wie Rollback, Reproduzierbarkeit und der gemeinsamen Arbeit zwischen Groups ohne Verwirrung.
// 10. Komposition
Komposition ist eine gute Wahl, wenn Ihre Agenten mit echten externen Apps und nicht nur mit internen Instruments interagieren müssen. Es verwaltet Dinge wie Authentifizierung, Berechtigungen und Ausführung für Hunderte von Apps, sodass Sie diese Integrationen nicht von Grund auf neu erstellen müssen. Es bietet außerdem strukturierte Schemata und Protokolle, wodurch die Instrument-Nutzung einfacher zu verwalten und zu debuggen ist. Dies ist besonders nützlich, wenn Agenten in reale Arbeitsabläufe einsteigen, bei denen Zuverlässigkeit und Skalierung wichtiger werden als einfache Demos.
# Zusammenfassung
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass es bei LLMOps nicht mehr nur um die Verwendung von Modellen geht; Es geht darum, komplette Systeme zu bauen, die tatsächlich in der Produktion funktionieren. Die oben genannten Instruments helfen bei verschiedenen Teilen dieser Reise, von Exams und Überwachung bis hin zu Speicher und realen Integrationen. Die eigentliche Frage ist nun nicht, welches Modell Sie verwenden sollen, sondern wie Sie alles drumherum verbinden, bewerten und verbessern können.
Kanwal Mehreen ist ein Ingenieur für maschinelles Lernen und ein technischer Redakteur mit einer großen Leidenschaft für Datenwissenschaft und die Schnittstelle zwischen KI und Medizin. Sie ist Mitautorin des E-Books „Maximizing Productiveness with ChatGPT“. Als Google Technology Scholar 2022 für APAC setzt sie sich für Vielfalt und akademische Exzellenz ein. Sie ist außerdem als Teradata Range in Tech Scholar, Mitacs Globalink Analysis Scholar und Harvard WeCode Scholar anerkannt. Kanwal ist ein leidenschaftlicher Verfechter von Veränderungen und hat FEMCodes gegründet, um Frauen in MINT-Bereichen zu stärken.