LLMOps

🤖 نکته دربارهٔ مدل‌های زبانی بزرگ این است که آن‌ها طبق قواعد قدیمی عمل نمی‌کنند. MLOps سنتی در مواجهه با هوش مصنوعی مولد (GenAI) کاملاً از هم می‌پاشد — مدل دچار توهم می‌شود، فرضیات امنیتی فرو می‌ریزند، نظارت از کار می‌افتد، و عامل‌ها دیگر قادر به عملکرد درست نیستند. ناگهان وارد قلمروی ناشناخته‌ای می‌شوید؛ و دقیقاً به همین دلیل است که LLMOps به‌عنوان یک حوزهٔ تخصصی جدید پدید آمده است.

کتاب LLMOps: Managing Large Language Models in Production راهنمای شما برای اجرای عملی این سیستم‌ها در شرایط واقعی است — جایی که کاربران واقعی و پول واقعی در میان است. این کتاب دربارهٔ ساخت دموهای جذاب نیست؛ بلکه دربارهٔ حفظ پایداری و عملکرد صحیح سامانه‌های LLM در دنیای واقعی است.

🔹 پیمایش در نقش‌ها و فرایندهای جدیدی که عملیات LLM به آن‌ها نیاز دارد

🔹 پایش عملکرد LLM در شرایطی که معیارهای سنتی تصویر کاملی ارائه نمی‌دهند

🔹 برپایی ارزیابی‌ها، چارچوب‌های حاکمیت و ممیزی‌های امنیتی مؤثر برای GenAI

🔹 مدیریت پیچیدگی عملیاتی عامل‌ها، سیستم‌های RAG و پرامپت‌های در حال تحول

🔹 مقیاس‌دهی زیرساخت‌ها بدون مصرف بی‌رویهٔ منابع محاسباتی

👩‍💻 دربارهٔ نویسنده

ابی آریان بنیان‌گذار شرکت Abide AI ‏(‏www.abideai.com‏) و مهندس پژوهش در حوزهٔ یادگیری ماشین است که نزدیک به یک دهه تجربه در ساخت سامانه‌های یادگیری ماشینی در سطح تولید دارد. او در زمینهٔ ریاضیات آموزش دیده و پیش‌تر به‌عنوان پژوهشگر مدعو در آزمایشگاه سامانه‌های شناختی دانشگاه UCLA، زیر نظر دکتر جودیا پرل فعالیت داشته است؛ جایی که تمرکز او بر توسعهٔ عامل‌های هوشمند بود.

ابی مقالات پژوهشی متعددی در حوزه‌های AutoML، سامانه‌های چندعاملی، و مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) نگاشته و داور فعال کنفرانس‌ها و کارگاه‌های برجسته‌ای همچون NeurIPS، ACL، EMNLP، و AABI است. او در حال حاضر پژوهش‌هایی را در زمینهٔ هوش بازتابی در عامل‌های هوشمند، پروتکل‌های خودترمیم توزیع‌شده برای سامانه‌های چندعاملی، و مهندسی GPU برای سامانه‌های هوش مصنوعی در مقیاس بسیار بزرگ پیش می‌برد.

Here’s the thing about large language models: they don’t play by the old rules. Traditional MLOps completely falls apart when you’re dealing with GenAI. The model hallucinates, security assumptions crumble, monitoring breaks, and agents can’t operate. Suddenly you’re in uncharted territory. That’s exactly why LLMOps has emerged as its own discipline.

LLMOps: Managing Large Language Models in Production is your guide to actually running these systems when real users and real money are on the line. This book isn’t about building cool demos. It’s about keeping LLM systems running smoothly in the real world.

• Navigate the new roles and processes that LLM operations require
• Monitor LLM performance when traditional metrics don’t tell the whole story
• Set up evaluations, governance, and security audits that actually matter for GenAI
• Wrangle the operational mess of agents, RAG systems, and evolving prompts
• Scale infrastructure without burning through your compute budget

Table of Contents

Chapter 1. Introduction to Large Language Models

Chapter 2. Introduction to LLMOps

Chapter 3. LLM-Based Applications

Chapter 4. Data Engineering for LLMs

Chapter 5. Model Domain Adaptation for LLM-Based Applications

Chapter 6. API-First LLM Deployment

Chapter 7. Evaluation for LLMs

Chapter 8. Governance: Monitoring, Privacy, and Security

Chapter 9. Scaling: Hardware, Infrastructure, and Resource Management

Chapter 10. The Future of LLMs and LLMOps

About the Author

Abi Aryan is the founder of Abide AI (www.abideai.com) and a machine learning research engineer with nearly a decade of experience building production-level ML systems. A mathematician by training, she previously served as a visiting research scholar at the Cognitive Systems Lab at UCLA, under Dr. Judea Pearl, where she focused on developing intelligent agents.

Abi has authored research papers in AutoML, multi-agent systems, and large language models, and actively reviews for leading research conferences and workshops, including NeurIPS, ACL (Association for Computational Linguistics), EMNLP (Empirical Methods in Natural Language Processing), and AABI (Advances in Approximate Bayesian Inference). She is currently advancing research in reflective intelligence in AI agents, distributed self-healing protocols for multi-agent systems, and GPU engineering for very large-scale AI systems.