март    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 

23.03.2026

Контур.Налоговый мониторинг и платформа «Боцман» интегрированы для локального развертывания

Читать далее 

17.03.2026

Российские разработчики создают систему для проектирования сверхвысокочастотных интегральных схем на Astra Linux

Читать далее 

05.03.2026

МТС AdTech и MWS AI: 24% трудоспособного населения России регулярно пользуются генеративным ИИ в формате чатов

Читать далее 

05.03.2026

Эксперт SafeERP Римма Кулешова: безопасность ERP больше не про ИТ, а про выживание бизнеса

Читать далее 

05.03.2026

Не внедривший — жалеет: каждый третий предприниматель пожалел, что не внедрил автоматизацию раньше

Читать далее 

показать все 

23.03.2026

Эволюция бизнес-процессов от ИИ-инструментов к мультиагентным командам

Читать далее 

23.03.2026

Время внедрения: ИИ в вашем бизнесе – эксперимент или реальная прибыль?

Читать далее 

18.03.2026

Ах, если бы сбылась моя мечта!

Читать далее 

06.03.2026

Как компьютеры понимают текст?

Читать далее 

06.03.2026

Как компьютеры понимают текст?

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 

22.09.2023

12 бизнес-концепций, которыми должны овладеть ИТ-руководители

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