ModelOps/MLOps/LLMOps 最大的区别在于关注的模型类型不同。ModelOps（模型可运营）不仅关注机器学习和大语言模型，还关注图模型、决策模型、深度分析等多种模型的运营管理。MLOps（机器学习可运营）旨在简化机器学习模型的端到端开发、测试、验证、部署和实例化过程。LLMOps（大语言模型可运营）则是在 MLOps 框架下针对大语言模型的"定制化实践"，重点解决大语言模型相较其他机器学习模型的独特挑战（如模型体积优化、模型微调、提示工程、上下文管理等）。因此，MLOps 和 LLMOps 是在 ModelOps 之下的概念，不过他们的目标都是要让 AI 模型的部署、管理与运维更加简单与规范化。
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