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正如我們在《MLOps 入門》一文中所探討的那樣，MLOps 建立在 DevOps 基礎之上，即高效編寫、部署和運行企業應用程式的軟體開發策略。

這是一種大規模管理機器學習專案的方法。 MLOps 增強了開發、營運和資料科學團隊之間的協作。因此，您可以更快地部署模型，優化團隊生產力，降低風險和成本，並在生產中進行持續的模型監控。

透過閱讀我們關於MLOps 的過去、現在和未來的博客，了解 MLOps 為何如此重要以及它旨在解決哪些問題。

在這篇文章中，我們將了解用於模型開發、部署和監控的最佳 MLOps 工具，以標準化、簡化和簡化機器學習生態系統。要全面了解MLOps 基礎知識，請查看我們的技能軌道。

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大型語言模型 (LLM) 框架
隨著 GPT-3.5 的推出，競賽已經開始產生大型語言模 多米尼加共和國電話號碼列表 型並充分發揮現代人工智慧的潛力。法學碩士需要向量資料庫和整合框架來建立智慧人工智慧應用程式。

1.Qdrant
Qdrant是一個開源向量相似性搜尋引擎和向量資料庫，透過方便的 API 提供生產就緒服務，讓您可以儲存、搜尋和管理向量嵌入。

Qdrant 架構的高階概述

Qdrant 架構的高階概述

主要特點：

易於使用的API：它提供了易於使用的Python API，還允許開發人員產生多種程式語言的客戶端程式庫。
快速而準確：它使用 HNSW 演算法的獨特自訂修改進行近似最近鄰搜索，提供最先進的搜尋速度而不影響準確性。
豐富的資料類型：Qdrant支援多種資料類型和查詢條件，包括字串比對、數值範圍、地理位置等。
分散式：它是雲端原生的，可以水平擴展，允許開發人員為他們需要服務的任何數量的資料使用適量的運算資源。
高效能：Qdrant 完全使用 Rust 開發，Rust 是一種以其效能和資源效率而聞名的語言。
透過閱讀5 個最佳向量資料庫來發現頂級向量資料庫|帶有範例的列表。



2.浪鏈
LangChain是一個多功能且強大的框架，用於開發由語言模型支援的應用程式。它提供了多個元件，使開發人員能夠建置、部署和監控上下文感知和基於推理的應用程式。

此框架由 4 個主要組件組成：

LangChain 程式庫：Python 和 JavaScript 程式庫提供介面和集成，可讓您開發上下文感知推理應用程式。
LangChain 範本：這個易於部署的參考架構集合涵蓋了各種任務，為開發人員提供了預先建置的解決方案。
LangServe：該程式庫使開發人員能夠將 LangChain 鏈部署為 REST API。
LangSmith：一個平台，可讓您調試、測試、評估和監控基於任何 LLM 框架構建的鏈。