Google Cloud 发表了一篇关于“GenOps：从微服务和传统 DevOps 中学习”的博文。 文章讨论了需要一个新的“GenOps”团队来满足生成式 AI 应用程序的独特特征，重点关注与微服务和 DevOps 的异同。
我发现特别有趣的是“AI 代理”和“微服务”之间的类比。 两者都是离散的功能单元，但 AI 代理因其对 AI 模型的依赖而具有非确定性行为，这一点与微服务不同。
该文章还对模型管理和提示、模型评估、模型安全和集中式工具管理提供了有见地的想法。 强调模型审查和批准、提示版本管理、模型响应质量的持续评估、模型安全网关和集中式工具管理的重要性对于确保负责任和有效地部署生成式 AI 应用程序至关重要。
我相信，随着生成式 AI 应用程序的不断发展和成熟，GenOps 的概念将变得越来越重要。 组织需要采用新的实践和工具来确保 Gen AI 部署的成功。
