LLMOps AI 產品維運：建立持續驗證的 LLM 開發流程

LLMOps AI 產品維運

建立持續驗證的 LLM 開發流程

從微調到部署，構建可自動化、可追蹤、可重複的 AI 產品維運架構。

你是不是也遇過這些 AI 開發問題？

你明明已經會用大語言模型，卻發現——

• 每次微調都像在「碰運氣」，不知道怎麼追蹤結果
• 模型版本混亂，上線後出問題根本不知道該回滾到哪一版
• 手動部署費時費力，每次更新都像在重做一次
• 想導入 AI 到企業系統，卻不知道該怎麼建立穩定的流程

這些問題，正是目前多數企業 AI 專案難以規模化的原因。

問題不在於模型微調，而在於維運架構

多數人只會串接、調整模型，卻不會「管理」模型。
AI 專案能不能穩定運作，取決於：

• 微調流程能不能自動化執行？
• 模型版本有沒有統一管理與追蹤？
• 評估指標是否可量化、可比較？
• 部署流程能不能一鍵完成？
• 出問題時能不能快速定位與回滾？

LLM 開發迭代比傳統程式產品更快，
缺乏 LLMOps 維運架構，
開發 AI 產品的流程將難以落地。

這堂課，讓你理解開發 AI 產品必備 Know-how

在《LLMOps AI 產品維運》中，
你將學會從企業級 AI 開發的角度出發，
打造一套能持續驗證、自動部署、穩定迭代的 LLM 維運架構。

這堂課不是讓你照著 code 寫，而是讓你「知道為什麼企業需要這樣做」。

課程核心價值

你不只是學會微調模型，而是能打造一套「可規模化」的 AI 維運流程。
這堂課帶你從三個層面出發——

1️⃣ 概念建立與全局理解
理解從 DevOps、MLOps 到 LLMOps 的演進脈絡，掌握大語言模型維運的完整生命週期。

2️⃣ 工具實戰與環境建置
學會使用 Jenkins、MLflow、LLaMA Factory、llama.cpp 等核心工具，建立完整的開發環境。

3️⃣ 自動化流程與持續整合
掌握從微調、模型合併、格式轉換、評估到部署的完整 Pipeline，實現一鍵執行的自動化流程。

課程章節亮點一覽

實作專案成果示範

在課程中，你將完成以下階段性成果：

1️⃣ 完整開發環境
建置包含 Conda、CUDA、Jenkins、MLflow 等工具的 LLMOps 開發環境。

2️⃣ 自動化微調 Pipeline
能透過 Jenkins 一鍵觸發 LoRA 微調、模型合併與格式轉換。

3️⃣ 可追蹤的模型管理系統
使用 MLflow 進行模型版本管理、實驗追蹤與評估記錄。

4️⃣ 端到端部署流程
從微調到產生映像檔、部署測試的完整自動化流程。

你將具備的 5 大關鍵能力

適合對象

• 想將 AI 模型導入企業產品的工程師與開發者
• 想建立可規模化 AI 開發流程的技術主管
• 想理解 LLMOps 架構與最佳實踐的 AI 實作者
• 想從「會用模型」升級成「能維運 AI 產品」的技術人員
• 對 DevOps／MLOps 有基礎，想延伸到 LLM 領域的維運工程師

為什麼這堂課與眾不同？

• 不只教你微調，而是教你「如何管理整個 AI 開發流程」
• 以企業實際需求出發，建立可落地的維運架構
• 涵蓋從概念到實戰的完整路徑，理論與實作兼具
• 使用業界主流工具（Jenkins、MLflow、LLaMA Factory），學完即可應用

學完後你將能做到

✅ 理解 LLMOps 的核心概念與企業應用價值

✅ 獨立建置完整的 LLMOps 開發環境

✅ 設計並實作自動化的模型微調與部署 Pipeline

✅ 使用 MLflow 進行模型版本管理與實驗追蹤

✅ 將微調、轉換、評估、部署整合為一鍵執行的流程

課程結束後，你將擁有⋯

學員常見問題（FAQ）

Q：需要會寫程式嗎？
需要具備基本的 Python 與 Linux 命令列操作能力，課程會提供完整範例與操作步驟。

Q：這堂課會講理論還是實作？
理論與實作兼具。前半部分建立 LLMOps 的概念框架，後半部分以實戰方式完成完整的自動化流程。

Q：課程會使用哪些工具？
主要使用 Jenkins（CI/CD）、MLflow（模型管理）、LLaMA Factory（微調）、llama.cpp（模型轉換）等開源工具。

Q：完成後能應用在哪些場景？
企業內部 AI 產品開發、模型微調與部署自動化、AI 專案的版本管理與持續整合皆可直接應用。

講師介紹：崔皓

崔皓老師 擁有超過 22 年 的系統架構與 AI 技術經驗，專注於生成式 AI 和分布式架構相關領域。他以豐富的實務經驗和教學能力，幫助學員在技術領域脫穎而出。

• 豐富經驗：曾在惠普中國擔任系統架構師和分析師，成功領導多個重要項目，例如互聯網會員積分平台和工業物聯網 SaaS 平台。他對 AI 應用與分布式架構設計有著深刻的理解，能為學員提供業界最前沿的技術知識。
• 權威著作：《LangChain 實戰：大模型應用開發實例》、《分布式架構原理與實踐》、《大模型定制開發》等著作，涵蓋生成式 AI 和系統設計的核心技術。
• 教學實務導向：專注於案例驅動教學，將技術理論與真實業務需求結合，讓學員能學以致用。課程案例覆蓋多個領域，包括 AIGC 企業集成、多模態技術應用、AI Agent 開發等，確保學員能在職場或創業中快速落地實踐。
• 教學方式多元：崔皓老師擅長通過分步拆解技術知識，結合現場演練、視頻和案例討論，幫助學員輕鬆理解難點。他還設計了豐富的練習環節和學習支持，確保每位學員都能在課程中收穫最大價值。