июль    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 

09.07.2026

Группа «Борлас» (ГК Softline) и НИУ МГСУ объединяют усилия в развитии технологий ИИ и цифровизации строительства

Читать далее 

09.07.2026

Актуальные тренды цифровизации здравоохранения обсудили на конференции в Петербурге

Читать далее 

08.07.2026

«Группа Астра» представляет новую версию платформы контейнеризации «Боцман»

Читать далее 

08.07.2026

Astra Linux лидирует в рейтинге российских операционных систем

Читать далее 

30.06.2026

Рунити готовит вывод ИИ-продуктов на массовый рынок

Читать далее 

показать все 

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 

27.05.2026

Эра немилосердия

Читать далее 

22.05.2026

Строительная отрасль России в одном цифровом пространстве: обзор сервиса «Всем подряд»

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