Qué es LLMOps
Es la evolución de MLOps para la era de los LLM. Aquí casi nunca entrenas el modelo: usas uno de terceros. Lo que gestionas son prompts, fuentes de datos (RAG), herramientas, versiones de modelo y, sobre todo, la calidad de las respuestas en producción.
Qué incluye
- Gestión de prompts: versionarlos y probar cambios antes de aplicarlos.
- Evaluaciones (evals): comprobar la calidad con casos de prueba.
- Monitorización: registrar conversaciones, errores, latencia y coste.
- Guardrails: controles de seguridad de entrada y salida.
- Gestión de proveedores: poder cambiar de modelo si uno falla o sube de precio.
Ejemplo real
Una empresa cambia de versión de modelo en su chatbot y, sin darse cuenta, las respuestas se vuelven más largas y cuestan el doble. Con prácticas de LLMOps, las evaluaciones automáticas habrían detectado el cambio antes del despliegue y el panel de costes habría avisado.
Para qué te sirve en tu negocio
Si tienes chatbots, agentes o automatizaciones con IA funcionando a diario, necesitas un mínimo de LLMOps: guardar registros, revisar muestras, medir costes y probar antes de cambiar prompts o modelos.
Errores comunes
- Cambiar prompts en producción sin probar.
- No registrar las conversaciones.
- Depender de un único modelo sin alternativa.
Preguntas frecuentes
¿Qué diferencia hay entre LLMOps y MLOps?
MLOps se centra en entrenar y mantener modelos; LLMOps, en aplicaciones sobre modelos de lenguaje de terceros.
¿Qué son las evals?
Pruebas sistemáticas para medir la calidad de las respuestas.
¿Necesito herramientas especiales?
Existen plataformas específicas, pero puedes empezar con registros y hojas de cálculo.