一张图讲清 MLOps、LLMOps、AIOps 五大环节差异
_jaydeepkarale · x · 2026-10-27
一张对比信息图梳理了 MLOps、LLMOps 与 AIOps 三个概念在五个环节上的区别：
- 数据：MLOps 做采集、清洗、特征工程与数据版本管理（DVC）；LLMOps 做文本/文档摄取、分块嵌入、向量存储（Pinecone）；AIOps 收集日志指标、关联事件、上下文丰富（Prometheus、Kafka）。
- 模型/Agent：分别对应训练调参与模型注册（mlflow）、选基座模型与提示工程/微调 RAG（Hugging Face）、异常模型与知识图谱规则（PyTorch）。
- 部署：传统 CI/CD 与金丝雀发布、API/Agent 部署与版本化提示、流水线与 GitOps 自动化（Helm、Argo）。
- 监控：模型性能与数据漂移、响应质量与幻觉率/Token 成本、系统健康与异常检测（LangSmith、Arize、OpenTelemetry 等）。
- 反馈闭环：标注再训练、提示/RAG 迭代、告警调优与事后复盘（Label Studio、Jira）。
结论：三者目的不同，入门前先弄清各自定位再深入。
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