详细内容或原文请订阅后点击阅览
2026 年的 LLMOps：每个团队必须拥有的 10 个工具
在检查这些基本的 2026 LLMOps 工具之前，不要部署其他模型。
来源:KDnuggets简介
2026 年的大型语言模型操作 (LLMOps) 看起来与几年前有很大不同。它不再只是选择一个模型并在其周围添加一些痕迹。如今，团队需要用于编排、路由、可观察性、评估 (eval)、护栏、内存、反馈、打包和实际工具执行的工具。换句话说，LLMOps 已经成为一个完整的生产堆栈。这就是为什么这个列表不仅仅是最受欢迎的名字的汇总；相反，它为堆栈中的每项主要工作确定了一个强大的工具，着眼于目前感觉有用的工具以及 2026 年可能更重要的工具。
每个团队必须拥有的 10 个工具
1.PydanticAI
如果您的团队希望大型语言模型系统的行为更像软件而不是提示胶，PydanticAI 是目前可用的最佳基础之一。它专注于类型安全的输出，支持多种模型，并处理诸如评估、工具批准和可以从故障中恢复的长期运行的工作流程之类的事情。这使得它特别适合那些希望在工具、模式和工作流程开始倍增时获得结构化输出并减少运行时意外的团队。
2. Bifrost
Bifrost 是网关层的一个不错的选择，特别是当您处理多个模型或提供程序时。它为您提供了一个应用程序编程接口 (API)，可以跨 20 多个提供商进行路由，并处理故障转移、负载平衡、缓存以及有关使用和访问的基本控制等事务。这有助于保持应用程序代码干净，而不是用特定于提供者的逻辑填充它。它还包括可观察性并与 OpenTelemetry 集成，这使得跟踪生产中发生的情况变得更加容易。 Bifrost 的基准测试声称，在持续每秒 5,000 个请求 (RPS) 的情况下，它仅增加 11 微秒的网关开销 - 这令人印象深刻 - 但您应该在标准化之前在自己的工作负载下验证这一点。