Update what-is-llmops.md (#109)

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Zixuan Cheng 2024-06-13 18:47:40 +08:00 committed by GitHub
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5. 模型微调:自行处理微调数据准备和训练过程,可能导致效率低下,需要编写更多代码。
6. 系统和运营:需要技术人员参与或花费成本开发管理后台,增加开发和维护成本,缺乏多人协同和对非技术人员的友好支持。
引入 Dify 这样的 LLMOps 平台后,基于 LLM 开发应用的过程将变得更加高效、可扩展和安全。以下是使用 Dify 进行 LLM 应用开发的优势:
引入 Dify 这样的 LLMOps 平台后,基于 LLM 开发应用的过程将变得更加高效、可扩展和安全。以下是使用 Dify 这样的 LLMOps 进行 LLM 应用开发的优势:
1. 数据准备:平台提供数据收集和预处理工具,简化了数据清洗和标注的工作,最小化甚至消除了编码工作。
2. Prompt Engineering所见即所得的 Prompt 编辑和调试,可根据用户输入的数据进行实时优化和调整。