Данные и ИИ
Консалтинг по LLMOps
Уверенно запускайте функции на базе больших языковых моделей в продакшене: с проверкой перед каждым релизом, мониторингом качества и затрат и надёжной защитой. Рядом с вами — команда, которую ведут сами основатели.
Поговорить с основателямиЧто такое LLMOps и что вы получаете с Authect
LLMOps (large language model operations) — это набор практик, которые позволяют надёжно эксплуатировать функции на базе языковых моделей в продакшене: версионировать промпты и модели, тестировать их перед релизом, следить за качеством и затратами после запуска и всё это время защищать данные. LLMOps объединяет инженерную работу, работу с данными и эксплуатацию — то, что легко пропустить в прототипе и дорого пропускать в продакшене.
Мы помогаем внедрить эти практики — неважно, запускаете вы первую LLM-функцию или у вас их уже несколько. Основатели вместе с вами разбирают текущую схему, а работу ведёт senior-инженер. Он сочетает опыт в разработке ПО, DevOps и AI с ясным пониманием того, что каждое улучшение даёт вашему бизнесу.
Всё, что мы создаём, — от наборов для оценки и пайплайнов до дашбордов и runbook-ов, — находится в ваших собственных аккаунтах и задокументировано так, чтобы ваша команда могла поддерживать это без нас.
Преимущества
Что LLMOps даёт вашей компании
Хороший LLMOps превращает многообещающий прототип в функцию, на которую можно положиться, которую можно безопасно менять и содержание которой вам по карману.
- 01
Разумное использование людей и бюджета
Общие пайплайны, инструменты и стандарты позволяют инженерам, специалистам по данным и эксплуатации видеть одну и ту же картину. Новые LLM-функции быстрее попадают в продакшен, а расходы на модели и инфраструктуру идут туда, где они приносят пользу.
- 02
Короткие циклы разработки
Автоматическая оценка за считаные минуты показывает разработчикам, стало ли лучше или хуже после изменения промпта, модели или источника данных. Так команда быстро проводит итерации и ловит неверные результаты раньше пользователей.
- 03
Меньше рисков, выше безопасность
Контроль доступа, проверка входных и выходных данных, защита конфиденциальной информации и полные журналы аудита снижают риск утечек, злоупотреблений и вредных ответов, а проблемы легко отследить.
- 04
Предсказуемое масштабирование
Мониторинг использования, задержек и затрат, а также кэширование, маршрутизация и планирование мощностей сохраняют функции быстрыми и доступными по цене, даже когда спрос растёт, а нагрузка колеблется.
Ключевые компоненты
Ключевые компоненты процесса LLMOps
Инженерия и управление данными
Мы строим пайплайны, которые собирают, очищают, версионируют и индексируют данные для ваших языковых моделей — от хранилищ документов для поиска до датасетов для дообучения. Конфиденциальная информация защищена на каждом этапе.
Подробнее об услугеЭксперименты и оценка
Мы составляем наборы для оценки на основе ваших реальных кейсов и проверяем на них промпты, модели и дообученные версии. Измеряем точность, безопасность, задержку и стоимость, чтобы каждое изменение было решением, подкреплённым фактами.
Развёртывание и мониторинг
Мы выпускаем LLM-функции постепенно: с версионированием промптов и моделей, возможностью отката и мониторингом качества, дрейфа, задержек и расходов в реальном времени. Оповещения приходят нужному человеку.
Управление пайплайнами
Мы проектируем сквозные пайплайны, которые связывают данные, оценку и развёртывание. Обновления моделей, промптов и базы знаний попадают в продакшен тем же проверенным и воспроизводимым путём, что и ваш код.
Подробнее об услуге
Нужна помощь эксперта, чтобы подготовить функции на базе языковых моделей к продакшену? Поговорите с основателями.
Связаться с намиПочему Authect
Почему стоит выбрать Authect для консалтинга по LLMOps
- 01
Опыт в DevOps, ML и AI в одной команде
Senior-инженеры, которые ведут наши проекты, сами создают ПО, инфраструктуру и AI-функции. Поэтому ваша LLMOps-схема вписывается в остальной стек, а не живёт обособленно.
- 02
LLMOps под ключ
Мы помогаем на всём жизненном цикле — от выбора моделей и построения оценки до развёртывания, мониторинга и контроля затрат. Неважно, мы создавали ваши LLM-функции или кто-то другой.
- 03
Прямой разговор с основателями
Вы работаете напрямую с основателями и инженером, который делает работу, — без менеджеров по продажам. Поэтому каждая рекомендация сопровождается объяснением, почему именно так.
- 04
Всё остаётся у вашей команды
Мы документируем каждый пайплайн, дашборд и runbook и передаём вам аккаунты, чтобы ваша команда уверенно поддерживала и развивала LLMOps самостоятельно.
Статьи
НовостиWeekly briefing, 4 November 2026: the $6.3bn Binance heist, HTTP2Shell keeps spreading, and one robots.txt line for AI trainingЧитать новость 
R&DHow to evaluate LLM features in production: test sets, judges, metrics and budgetsЧитать R&D-материал 
РуководствоHow to add AI to your product: a practical guide to LLM featuresОткрыть руководство 
R&DRAG in production: what actually decides answer quality?Читать R&D-материал
Вопросы и ответы
Вопросы и ответы о LLMOps
Что означает LLM?
LLM — это large language model, большая языковая модель: нейросеть, обученная на огромном объёме текстов, чтобы понимать и генерировать язык. На LLM работают ассистенты, суммаризация, поиск, обработка документов и многие другие функции современного ПО.
Что делает LLM в бизнес-приложении?
Она читает и пишет текст по запросу: отвечает на вопросы по вашим документам, готовит черновики ответов, извлекает данные из форм, классифицирует обращения или планирует шаги для агента. Приложение вокруг неё подаёт нужные данные, проверяет результат и решает, что делать дальше.
Зачем нужен LLMOps?
Чтобы функции на базе языковых моделей работали надёжно, когда ими пользуются реальные люди. Это значит понимать, держится ли качество, контролировать затраты и задержки, защищать данные и иметь возможность безопасно менять промпты или модели.
Чем MLOps отличается от LLMOps?
MLOps охватывает обучение, развёртывание и мониторинг моделей машинного обучения в целом. LLMOps добавляет специфику языковых моделей: управление промптами и поиском, оценку свободного текста, защиту от вредных или выдуманных ответов и учёт затрат у провайдеров моделей, которые платят за фактическое использование.
Чем LLMOps отличается от AgentOps?
AgentOps посвящён AI-агентам, которые выполняют действия в разных инструментах и системах. Он опирается на LLMOps и добавляет трассировку многошаговых запусков, права доступа к инструментам, этапы согласования и оценку целых задач, а не отдельных ответов.
Что такое оптимизация инференса LLM?
Это ускорение и удешевление каждого обращения к модели без потери качества. Например, можно выбрать модель поменьше там, где её достаточно, кэшировать повторяющиеся запросы, сокращать промпты, обрабатывать задачи пакетами и направлять сложные вопросы более сильным моделям.