Abstrakt. Während wir eine zunehmende Akzeptanz von LLMOps- und Accountable-AI-Praktiken bei Gen-AI-Implementierungen beobachten, finden die Diskussionen oft in unterschiedlichen Communities statt und es besteht eine große Diskrepanz zwischen den Checklisten und ihrer nachgelagerten Implementierung/Ausstattung.
In diesem Artikel möchten wir die beiden Frameworks mit einem einheitlichen Ansatz zusammenführen, um Anwendungsfälle skalierbar und verantwortungsvoll bereitzustellen. Wir heben LLM-spezifische Probleme hervor, tauchen tief in die relevanten LLMOps-Architekturmuster ein und schlagen vor…