當我們談論大型語言模型（LLM）時，往往會聚焦在模型本身的生成能力、理解能力與多語言支援，而較少注意到背後的開發流程與運作管理環節。然而，隨著模型的規模與功能性不斷提升，若缺乏完善的管理機制，模型在現實情境中的穩定度與安全性可能無法得到足夠的保障。在此背景下，LLMOps便扮演關鍵角色，透過整合多種技術與流程，讓LLM從建置、測試到部署與持續優化的各階段都能有效落地，真正滿足業務需求。
在實際操作過程中，LLMOps不僅要因應模型大規模訓練所需的巨量運算資源，還需要協助開發者或資料科學家精準掌握模型狀態、訓練資料品質與運行效率。因此，LLMOps涵蓋了多方面的管理機制，包括資料管線的建立與維護、模型版本控制、效能監測與調校，以及隱私與法規風險的控管。