август    2026

Пн	Вт	Ср	Чт	Пт	Сб	Вс
					1	2
3	4	5	6	7	8	9
10	11	12	13	14	15	16
17	18	19	20	21	22	23
24	25	26	27	28	29	30
31

показать все 

23.08.2026

МФТИ и ЛАНИТ подготовят ИТ-специалистов в рамках инициативы Минцифры России

Читать далее 

22.08.2026

«Газинформсервис» провёл GIS Partner`s Day 2026

Читать далее 

22.08.2026

На IT CAMP 2026 более 120 юных технологических гениев поборолись за звание лучшего ИТ-специалиста страны

Читать далее 

19.08.2026

Эксперт Анисимов из «Группы Астра» назвал 3 главных тренда роста облаков в России

Читать далее 

18.08.2026

Более половины производственных предприятий по всему миру готовы полностью перейти на цифру — как это влияет на кибербезопасность

Читать далее 

показать все 

26.07.2026

Почему компании возвращаются с облаков на свои серверы? Как считать экономику переезда?

Читать далее 

26.07.2026

Аутсорс разработки: как не потерять контроль над кодом и сэкономить 30% бюджета

Читать далее 

20.07.2026

Ключевая задача для технологического бизнеса — адаптация к новым правилам

Читать далее 

21.06.2026

Коллаборации с конкурентами: необходимость или рискованная ставка?

Читать далее 

21.06.2026

Как вы обеспечиваете непрерывность разработки без зарубежных облаков?

Читать далее 

20.06.2026

Сергей Ергопуло: «Информационное моделирование становится частью единой цифровой вертикали предприятия»

Читать далее 

29.07.2025

Точность до метра и сантиметра: как применяют технологии позиционирования

Читать далее 

18.04.2024

Как искусственный интеллект изменит экономику

Читать далее 

22.09.2023

Эпоха российской ориентации на Запад в сфере программного обеспечения завершилась

Читать далее 

22.09.2023

Сладкая жизнь

Читать далее 

показать все 

Главная / Архив номеров / 2026 / Выпуск №1 (154) / От прототипа к продакшену: глубокое погружение в архитектуру и практику LLMOps

Рубрика: Исследование

Сергей Головашов [1], Дмитрий Стефановский [2], 
[1] руководитель центра компетенций DevOps компании «Bell Integrator»,
[2] доцент, руководитель Института информационных систем, кафедры информационных систем ГУУ

От прототипа к продакшену:
глубокое погружение в архитектуру и практику LLMOps

Cовременные ИИ-системы редко бывают «чисто ML» или «чисто LLM» — они гибридны. MLOps управляет структурными компонентами (классификаторы, ранжирование), LLMOps — генеративным ядром. Будущее — не в противопоставлении дисциплин, а в единых платформах, где параметрические и семантические практики интегрированы в сквозной пайплайн.LLMOps

Kак превратить экспериментальную языковую модель в масштабируемую, предсказуемую и экономически эффективную инфраструктурную службу.

Настоящая ценность любого программного обеспечения раскрывается не в идеальном лабораторном прототипе, а в его способности эффективно, надежно и масштабируемо работать в реальных условиях, под реальной нагрузкой. Эта идея сегодня с новой силой и актуальностью проявляется в области искусственного интеллекта, особенно в контексте больших языковых моделей (LLM). Современная ИИ-система — это уже не изолированный исследовательский скрипт или единичный API-вызов; это сложная, гибридная инфраструктурная служба, которая должна органично вписаться в экосистему предприятия, отвечая строгим требованиям к производительности, стоимости, безопасности и предсказуемости.

Поэтому цель настоящей статьи заключается в системном анализе и структурировании инженерной дисциплины LLMOps (Large Language Model Operations) как критически важного связующего звена между революционными возможностями фундаментальных моделей и суровыми реалиями промышленной эксплуатации.

Практическая значимость работы определяется необходимостью предоставить инженерным командам целостную архитектурную и методологическую рамку для трансформации экспериментальных языковых моделей в надежные, управляемые и экономически эффективные сервисы, преодолевая фундаментальные проблемы, порожденные вероятностной природой нейросетевого инференса, уникальным профилем нагрузки и сложностью управления жизненным циклом непараметрических компонентов, таких как промпты и векторные контексты.

<...>

Ключевые слова: MLOps, LLMOps, GenAIOps, DataOps, AIOps, промпт-инженерия, оркестрация моделей, Foundation model, fine-tuning, RAG, гибридные пайплайны, адаптация модели, эксплуатация, галлюцинации, стоимость токенов, инференс.

Полную версию статьи читайте в журнале.
Подпишитесь на журнал

В начало⇑

Комментарии отсутствуют

Комментарии могут отставлять только зарегистрированные пользователи