工程化 LLMOps：在 Google Cloud 上为 LLM 应用构建健壮的 CI/CD 流水线

大型语言模型（LLMs）从实验性笔记本过渡到生产级应用，不仅需要精心设计的提示词。随着企业将生成式 AI 整合到核心工作流中，稳定性、可扩展性和可复现性变得至关重要。这正是 LLMOps——DevOps、数据工程与机器学习的交汇领域——发挥作用的地方。 在 Google Cloud Platform（GCP）上为基于 LLM 的应用构建 CI/CD 流水线面临独特挑战。与传统软件不同，LLM 的输出具有非确定性，使得测试变得复杂。与传统机器学习不同，“模型”通常是一个托管服务（如 Gemini）或对开源大模型的微调版本，这使得关注点从训练转向编排、提示管理以及检索增强生成（RAG）基础设施。