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我们已从“让大型语言模型（LLM）更好”转向“用它们打造能帮助企业的 AI 应用”。这正是大型语言模型运维（LLMOps）工具发挥作用的地方：它们简化了在生产环境中构建与部署 LLM 解决方案的全自动化流程。
本文将介绍不同类型的工具，如 LLM API、微调框架、实验跟踪工具、LLM 集成生态、向量检索工具、模型服务框架、部署平台以及可观测性工具。每种工具都各有所长，旨在解决与 LLM 相关的特定问题。
什么是 LLMOps？
LLMOps 是一个新兴领域，专注于在生产环境中对大型语言模型进行运维管理。本质上，它是针对语言及其他多模态模型的 MLOps（机器学习运维）的专业化分支。
通过 Master Large Language Models (LLMs) Concepts 课程，系统学习 LLM 应用、训练方法、伦理考量与最新研究。
LLMOps 涵盖大型语言模型的完整生命周期，包括数据收集、模型训练或微调、测试与验证、集成、部署、优化、监控与维护，以及协作。通过对项目进行结构化组织并实现流程自动化，LLMOps 有助于减少错误、有效扩展 AI 应用，确保模型稳健可靠，能满足真实场景需求。
简而言之，LLMOps 工具帮助您构建一套自动化系统：采集数据、在其上微调模型、跟踪模型表现、与外部数据集成、创建 AI 应用、将其部署到云端，并在生产环境中观测模型的指标与性能。
Developing Large Language Models 技能路径包含 4 门课程，帮助您夯实 LLM 工作原理与如何微调预训练 LLM 的基础。
现在，让我们来看看当下最优秀的 LLMOps 工具。
API
通过 API 调用访问语言与嵌入模型。您无需部署模型或维护服务器，只需提供 API 密钥即可开始使用最先进的模型。
1. OpenAI API
OpenAI 提供对先进 LLM 模型（如 GPT-4o 和 o1）的 API 访问。这些模型可通过 Python 包或 CURL 命令使用。
对于没有技术团队来微调或在生产中部署模型的初创公司而言，该 API 是理想选择。它提供对语言模型、多模态模型、函数调用、结构化输出以及微调选项的访问。此外，您还可以使用嵌入模型来创建自己的向量数据库。总之，它提供了一个全面且低成本的 AI 生态。
通过 GPT-4o API Tutorial: Getting Started with OpenAI's API 学习如何使用 OpenAI Python API 访问最先进的 LLM。
OpenAI API 快速上手代码。图片来源：Quickstart tutorial - OpenAI API
2. Anthropic API
Anthropic API 与 OpenAI API 类似，提供对多种语言与嵌入模型的访问。可用于构建 RAG 应用、集成工具、检索网页、使用视觉模型以及开发 AI 代理。随着时间推移，Anthropic 旨在提供构建与部署完整 AI 应用所需的一切工具。
与 OpenAI API 类似，它也包含安全防护与评估工具，用于监控模型性能。
通过 Claude Sonnet 3.5 API Tutorial: Getting Started With Anthropic's API 学习如何使用 Claude API 访问顶尖 LLM。
Anthropic API 快速上手代码。图片来源：Initial setup - Anthropic
微调
使用 Python 在自定义数据集上微调基础大型语言模型，使其在风格、任务与功能上满足特定需求。
Transformers 是 Hugging Face 推出的、在 AI 社区与产业界广受认可的框架。它广泛用于访问模型、在有限资源下微调 LLM，并进行模型保存，提供从数据加载到 LLM 评估的一体化生态。
借助 Transformers，您可以加载数据集与模型、处理数据、用自定义参数构建模型、训练并推送至云端。之后，您只需几次点击即可将这些模型部署到服务器。
通过 Introduction to LLMs in Python 课程，了解 LLM 全景、Transformer 架构、预训练 LLM，以及如何集成 LLM 解决实际问题。
Transformers 快速上手代码。图片来源：Quick tour (huggingface.co)
4. Unsloth AI
Unsloth AI 是用于微调与访问大型语言模型的 Python 框架，API 简洁，性能相较 Transformers 可快 2 倍。
它基于 Transformers 库构建，并集成了额外工具，便于在资源有限的情况下微调大型语言模型。Unsloth 的一大亮点是只需一行代码即可将模型保存为兼容 vLLM 与 GGUF 的格式，无需安装与配置如 llama.cpp 等库，因为它会自动处理一切。
Unsloth 推理代码。图片来源：Inference | Unsloth Documentation
实验跟踪
在训练过程中跟踪与评估模型表现，并对结果进行对比。
5. Weights & Biases
Weights & Biases 允许您在微调期间及之后跟踪模型表现，以评估其有效性。它还支持跟踪 RAG 应用以及对 LLM 的监控与调试。
该平台可与多种框架与工具无缝集成，包括 Transformers、LangChain、PyTorch 与 Keras。使用 Weights & Biases 的一大优势是其高度可定制的仪表盘，方便创建模型评估报告并对比不同模型版本。
通过教程 Machine Learning Experimentation: An Introduction to Weights & Biases 学习如何用 Weights & Biases 组织、记录并分析机器学习实验。
LLM 模型指标。图片来源：wandb.ai
LLM 集成
将 LLM 与外部数据库、私有数据库和网页搜索集成。您甚至可以使用这些框架创建并服务整个 AI 应用。简而言之，这些工具是构建可在云端部署的复杂 LLM 应用的关键。
6. Langchain
LangChain 是使用 LLM 构建 AI 应用的热门工具。只需少量代码，您就能在 Jupyter 笔记本中开发具备上下文感知的 RAG 聊天机器人。
LangChain 现已提供完整的 LLM 生态：
- Integration：支持与多种 AI API、聊天模型、嵌入模型、文档加载器、向量存储与工具的集成。
- LangChain：编排各类集成工具与 LLM，以构建 AI 应用。
- LangGraph：通过将步骤建模为图中的边与节点，专为用 LLM 构建有状态的多参与者应用而设计。
- LangGraph Cloud 与 LangSmith：这些商业产品允许您使用托管服务来构建与部署基于 LLM 的应用。
LangChain 通过提供工具、组件与接口，简化了 LLM 驱动应用的开发流程。
完成 Developing LLM Applications with LangChain 课程，了解如何在 LangChain 中使用 LLM、提示、链与代理来构建 AI 应用。
LangChain 生态系统。图片来源：Introduction | 🦜️🔗 LangChain
7. LlamaIndex
LlamaIndex 与 LangChain 类似，但在构建 RAG 应用方面提供了更简洁的路径。只需几行代码，您便可创建带有历史的 RAG 应用。
LlamaIndex 提供全面的 API 与向量存储集成，能够开发复杂、前沿的 LLM 应用。同时，它还提供名为 LlamaCloud 的托管服务，便于轻松托管 AI 应用。
通过教程 LlamaIndex: A Data Framework for the Large Language Models (LLMs) based applications 学习如何使用自然语言摄取、管理与检索私有与领域数据。
LlamaIndex 高级 RAG 指南。图片来源：Advanced RAG with LlamaParse - LlamaIndex
向量检索
向量检索工具提供强大的存储与检索能力，是构建检索增强生成（RAG）应用的关键。它们可以将文本、图像、音频等多种数据类型转换为嵌入，并存储在向量数据库中。
8. Chroma
Chroma 是面向 AI 的开源向量数据库。它让知识、事实与技能的集成变得简单，从而轻松构建 LLM 应用。
如果您想创建一个基础的 RAG 应用，将文档存为嵌入并在检索后与提示结合，为语言模型提供更多上下文，那么并不一定需要 LangChain。您只需要一个 Chroma DB 来保存与检索文档。
Chroma DB 示意图。图片来源：Chroma Docs (trychroma.com)
9. Qdrant
Qdrant 是流行的开源向量数据库与相似度搜索引擎，能处理高维向量。它提供本地、云端与混合方案，适用于多种部署需求。
Qdrant 在检索增强生成、异常检测、高级搜索与推荐系统等应用中尤为高效。其强大的 API 便于集成与管理文本数据，是希望实现向量化搜索能力的开发者的有力工具。
查看 The 5 Best Vector Databases，为您的特定用例做选择。它们提供简洁 API 与高速性能。
Qdrant 入门示例。图片来源：Local Quickstart - Qdrant
服务
您的应用需要一个高吞吐量的 LLM 推理与服务引擎，能兼容多种算力资源（包括 GPU、TPU、XPU 等）。这些工具也兼容 OpenAI 风格的服务器，使您可以用 OpenAI 的 API 无缝访问所服务的模型。
10. vLLM
vLLM 是为高效的大型语言模型推理与服务而设计的强大开源库。它通过创新的内存管理技术与动态批处理策略，解决部署 LLM 时的高内存占用与高计算成本等难题。
vLLM 的一大特色是 PagedAttention 算法，能显著提升吞吐量并减少内存浪费。相较于 Hugging Face Transformers 等传统方案，其吞吐量最高可提升至 24 倍。
vLLM 快速上手示例。图片来源：Quickstart — vLLM
11. BentoML
BentoML 是用于构建与服务 LLM 的 Python 库，相比 vLLM，它为开发 AI 应用提供了更多自定义选项。其包含的托管服务 BentoCloud 便于在云端轻松部署与监控模型，并提供入门免费的级别。
BentoML 自动化了模型部署中的诸多复杂步骤，显著缩短了从开发到生产的落地时间。
BentoML 快速上手代码。图片来源：Quickstart - BentoML
部署
您可以将 LLM 直接部署到云端，或先创建一个集成式 AI 应用再进行部署。为此，您可以选择任一主流云服务提供商。不过，下面这些专为 LLM 与 AI 部署打造的工具，提供更便捷高效的部署能力。
12. Inference Endpoints
如果您喜爱 Hugging Face 生态，那么一定会喜欢 Hugging Face 的 Inference Endpoints。这是一项部署服务，允许您将来自 Hugging Face 模型库的任意模型（包括私有模型）用于生产，只需选择云服务提供商与计算机型，几分钟内即可就绪。
Inference Endpoints 提供专用仪表盘，便于创建端点与监控生产中的模型，是一种安全高效的机器学习模型部署方案。
使用 Hugging Face Inference endpoint 部署模型。图片来源：Create an Endpoint (huggingface.co)
13. Anyscale
Anyscale 后端使用 Ray Serve，提供快速且高吞吐的模型推理。作为全托管、可扩展的计算平台，Anyscale 允许您加载数据、训练模型、评估与服务模型、管理服务、监控模型并控制访问。它基于 Ray 开源生态构建，是覆盖端到端的 MLOps 平台，简化了整个 AI 应用生命周期。
Anyscale 工作空间。图片来源：Unified Compute Platform for AI & Python Apps | Anyscale
可观测性
一旦部署了 LLM，监控其在生产中的表现至关重要。可观测性工具会在云端自动跟踪您的模型，并在性能显著下降时向您发出警报。
14. Evidently
Evidently 是开源的机器学习与 MLOps 可观测性框架。它可用于评估、测试与监控机器学习应用与数据管道，既支持通用预测模型，也支持生成式 AI 应用。
凭借 100 多项内置指标，它能够进行数据漂移检测与机器学习模型评估。它还能生成数据与模型评估报告、自动化测试套件和模型监控仪表盘。
Evidently 模型监控。图片来源：evidentlyai.com
15. Fiddler AI
Fiddler AI 是一款 AI 可观测性平台，可监控、解释、分析并改进 LLM、图像生成模型与通用 AI 应用。它通过实时告警与可解释 AI 驱动的调试来检测并解决模型漂移、异常与数据完整性问题，帮助团队在问题发生时及时发现并处理。
Fiddler AI 可观测性示意图。图片来源：LLM Observability | Fiddler AI
现在，您已经了解了多种 LLMOPs 工具，是时候从这篇 12 LLM Projects For All Levels 博文中挑选一个项目动手实践了。
结语
LLMOps 领域仍在发展，AI 赛道也充斥着噪音。本文梳理了这一领域前沿的 15 款顶级 LLMOps 工具。
尽管我们涵盖了在云端构建、评估与部署 AI 应用所需的关键与热门工具，但仍有许多类别未涉及，包括用于 CI/CD 的机器学习运维工具、工作流编排、模型与数据版本管理、Docker、Kubernetes 等。您可通过阅读 25 Top MLOps Tools You Need to Know in 2026 了解这些类别。
如果您是 LLMOps 新手，非常建议从 OpenAI API 入手，先做一个最小可行产品！
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我们已从“让大型语言模型（LLM）更好”转向“用它们打造能帮助企业的 AI 应用”。这正是大型语言模型运维（LLMOps）工具发挥作用的地方：它们简化了在生产环境中构建与部署 LLM 解决方案的全自动化流程。
本文将介绍不同类型的工具，如 LLM API、微调框架、实验跟踪工具、LLM 集成生态、向量检索工具、模型服务框架、部署平台以及可观测性工具。每种工具都各有所长，旨在解决与 LLM 相关的特定问题。
什么是 LLMOps？
LLMOps 是一个新兴领域，专注于在生产环境中对大型语言模型进行运维管理。本质上，它是针对语言及其他多模态模型的 MLOps（机器学习运维）的专业化分支。
通过 Master Large Language Models (LLMs) Concepts 课程，系统学习 LLM 应用、训练方法、伦理考量与最新研究。
LLMOps 涵盖大型语言模型的完整生命周期，包括数据收集、模型训练或微调、测试与验证、集成、部署、优化、监控与维护，以及协作。通过对项目进行结构化组织并实现流程自动化，LLMOps 有助于减少错误、有效扩展 AI 应用，确保模型稳健可靠，能满足真实场景需求。
简而言之，LLMOps 工具帮助您构建一套自动化系统：采集数据、在其上微调模型、跟踪模型表现、与外部数据集成、创建 AI 应用、将其部署到云端，并在生产环境中观测模型的指标与性能。
Developing Large Language Models 技能路径包含 4 门课程，帮助您夯实 LLM 工作原理与如何微调预训练 LLM 的基础。
现在，让我们来看看当下最优秀的 LLMOps 工具。
API
通过 API 调用访问语言与嵌入模型。您无需部署模型或维护服务器，只需提供 API 密钥即可开始使用最先进的模型。
1. OpenAI API
OpenAI 提供对先进 LLM 模型（如 GPT-4o 和 o1）的 API 访问。这些模型可通过 Python 包或 CURL 命令使用。
对于没有技术团队来微调或在生产中部署模型的初创公司而言，该 API 是理想选择。它提供对语言模型、多模态模型、函数调用、结构化输出以及微调选项的访问。此外，您还可以使用嵌入模型来创建自己的向量数据库。总之，它提供了一个全面且低成本的 AI 生态。
通过 GPT-4o API Tutorial: Getting Started with OpenAI's API 学习如何使用 OpenAI Python API 访问最先进的 LLM。
OpenAI API 快速上手代码。图片来源：Quickstart tutorial - OpenAI API
2. Anthropic API
Anthropic API 与 OpenAI API 类似，提供对多种语言与嵌入模型的访问。可用于构建 RAG 应用、集成工具、检索网页、使用视觉模型以及开发 AI 代理。随着时间推移，Anthropic 旨在提供构建与部署完整 AI 应用所需的一切工具。
与 OpenAI API 类似，它也包含安全防护与评估工具，用于监控模型性能。
通过 Claude Sonnet 3.5 API Tutorial: Getting Started With Anthropic's API 学习如何使用 Claude API 访问顶尖 LLM。
Anthropic API 快速上手代码。图片来源：Initial setup - Anthropic
微调
使用 Python 在自定义数据集上微调基础大型语言模型，使其在风格、任务与功能上满足特定需求。
3. Transformers
Transformers 是 Hugging Face 推出的、在 AI 社区与产业界广受认可的框架。它广泛用于访问模型、在有限资源下微调 LLM，并进行模型保存，提供从数据加载到 LLM 评估的一体化生态。
借助 Transformers，您可以加载数据集与模型、处理数据、用自定义参数构建模型、训练并推送至云端。之后，您只需几次点击即可将这些模型部署到服务器。
通过 Introduction to LLMs in Python 课程，了解 LLM 全景、Transformer 架构、预训练 LLM，以及如何集成 LLM 解决实际问题。
Transformers 快速上手代码。图片来源：Quick tour (huggingface.co)
4. Unsloth AI
Unsloth AI 是用于微调与访问大型语言模型的 Python 框架，API 简洁，性能相较 Transformers 可快 2 倍。
它基于 Transformers 库构建，并集成了额外工具，便于在资源有限的情况下微调大型语言模型。Unsloth 的一大亮点是只需一行代码即可将模型保存为兼容 vLLM 与 GGUF 的格式，无需安装与配置如
llama.cpp等库，因为它会自动处理一切。Unsloth 推理代码。图片来源：Inference | Unsloth Documentation
实验跟踪
在训练过程中跟踪与评估模型表现，并对结果进行对比。
5. Weights & Biases
Weights & Biases 允许您在微调期间及之后跟踪模型表现，以评估其有效性。它还支持跟踪 RAG 应用以及对 LLM 的监控与调试。
该平台可与多种框架与工具无缝集成，包括 Transformers、LangChain、PyTorch 与 Keras。使用 Weights & Biases 的一大优势是其高度可定制的仪表盘，方便创建模型评估报告并对比不同模型版本。
通过教程 Machine Learning Experimentation: An Introduction to Weights & Biases 学习如何用 Weights & Biases 组织、记录并分析机器学习实验。
LLM 模型指标。图片来源：wandb.ai
LLM 集成
将 LLM 与外部数据库、私有数据库和网页搜索集成。您甚至可以使用这些框架创建并服务整个 AI 应用。简而言之，这些工具是构建可在云端部署的复杂 LLM 应用的关键。
6. Langchain
LangChain 是使用 LLM 构建 AI 应用的热门工具。只需少量代码，您就能在 Jupyter 笔记本中开发具备上下文感知的 RAG 聊天机器人。
LangChain 现已提供完整的 LLM 生态：
LangChain 通过提供工具、组件与接口，简化了 LLM 驱动应用的开发流程。
完成 Developing LLM Applications with LangChain 课程，了解如何在 LangChain 中使用 LLM、提示、链与代理来构建 AI 应用。
LangChain 生态系统。图片来源：Introduction | 🦜️🔗 LangChain
7. LlamaIndex
LlamaIndex 与 LangChain 类似，但在构建 RAG 应用方面提供了更简洁的路径。只需几行代码，您便可创建带有历史的 RAG 应用。
LlamaIndex 提供全面的 API 与向量存储集成，能够开发复杂、前沿的 LLM 应用。同时，它还提供名为 LlamaCloud 的托管服务，便于轻松托管 AI 应用。
通过教程 LlamaIndex: A Data Framework for the Large Language Models (LLMs) based applications 学习如何使用自然语言摄取、管理与检索私有与领域数据。
LlamaIndex 高级 RAG 指南。图片来源：Advanced RAG with LlamaParse - LlamaIndex
向量检索
向量检索工具提供强大的存储与检索能力，是构建检索增强生成（RAG）应用的关键。它们可以将文本、图像、音频等多种数据类型转换为嵌入，并存储在向量数据库中。
8. Chroma
Chroma 是面向 AI 的开源向量数据库。它让知识、事实与技能的集成变得简单，从而轻松构建 LLM 应用。
如果您想创建一个基础的 RAG 应用，将文档存为嵌入并在检索后与提示结合，为语言模型提供更多上下文，那么并不一定需要 LangChain。您只需要一个 Chroma DB 来保存与检索文档。
Chroma DB 示意图。图片来源：Chroma Docs (trychroma.com)
9. Qdrant
Qdrant 是流行的开源向量数据库与相似度搜索引擎，能处理高维向量。它提供本地、云端与混合方案，适用于多种部署需求。
Qdrant 在检索增强生成、异常检测、高级搜索与推荐系统等应用中尤为高效。其强大的 API 便于集成与管理文本数据，是希望实现向量化搜索能力的开发者的有力工具。
查看 The 5 Best Vector Databases，为您的特定用例做选择。它们提供简洁 API 与高速性能。
Qdrant 入门示例。图片来源：Local Quickstart - Qdrant
服务
您的应用需要一个高吞吐量的 LLM 推理与服务引擎，能兼容多种算力资源（包括 GPU、TPU、XPU 等）。这些工具也兼容 OpenAI 风格的服务器，使您可以用 OpenAI 的 API 无缝访问所服务的模型。
10. vLLM
vLLM 是为高效的大型语言模型推理与服务而设计的强大开源库。它通过创新的内存管理技术与动态批处理策略，解决部署 LLM 时的高内存占用与高计算成本等难题。
vLLM 的一大特色是 PagedAttention 算法，能显著提升吞吐量并减少内存浪费。相较于 Hugging Face Transformers 等传统方案，其吞吐量最高可提升至 24 倍。
vLLM 快速上手示例。图片来源：Quickstart — vLLM
11. BentoML
BentoML 是用于构建与服务 LLM 的 Python 库，相比 vLLM，它为开发 AI 应用提供了更多自定义选项。其包含的托管服务 BentoCloud 便于在云端轻松部署与监控模型，并提供入门免费的级别。
BentoML 自动化了模型部署中的诸多复杂步骤，显著缩短了从开发到生产的落地时间。
BentoML 快速上手代码。图片来源：Quickstart - BentoML
部署
您可以将 LLM 直接部署到云端，或先创建一个集成式 AI 应用再进行部署。为此，您可以选择任一主流云服务提供商。不过，下面这些专为 LLM 与 AI 部署打造的工具，提供更便捷高效的部署能力。
12. Inference Endpoints
如果您喜爱 Hugging Face 生态，那么一定会喜欢 Hugging Face 的 Inference Endpoints。这是一项部署服务，允许您将来自 Hugging Face 模型库的任意模型（包括私有模型）用于生产，只需选择云服务提供商与计算机型，几分钟内即可就绪。
Inference Endpoints 提供专用仪表盘，便于创建端点与监控生产中的模型，是一种安全高效的机器学习模型部署方案。
使用 Hugging Face Inference endpoint 部署模型。图片来源：Create an Endpoint (huggingface.co)
13. Anyscale
Anyscale 后端使用 Ray Serve，提供快速且高吞吐的模型推理。作为全托管、可扩展的计算平台，Anyscale 允许您加载数据、训练模型、评估与服务模型、管理服务、监控模型并控制访问。它基于 Ray 开源生态构建，是覆盖端到端的 MLOps 平台，简化了整个 AI 应用生命周期。
Anyscale 工作空间。图片来源：Unified Compute Platform for AI & Python Apps | Anyscale
可观测性
一旦部署了 LLM，监控其在生产中的表现至关重要。可观测性工具会在云端自动跟踪您的模型，并在性能显著下降时向您发出警报。
14. Evidently
Evidently 是开源的机器学习与 MLOps 可观测性框架。它可用于评估、测试与监控机器学习应用与数据管道，既支持通用预测模型，也支持生成式 AI 应用。
凭借 100 多项内置指标，它能够进行数据漂移检测与机器学习模型评估。它还能生成数据与模型评估报告、自动化测试套件和模型监控仪表盘。
Evidently 模型监控。图片来源：evidentlyai.com
15. Fiddler AI
Fiddler AI 是一款 AI 可观测性平台，可监控、解释、分析并改进 LLM、图像生成模型与通用 AI 应用。它通过实时告警与可解释 AI 驱动的调试来检测并解决模型漂移、异常与数据完整性问题，帮助团队在问题发生时及时发现并处理。
Fiddler AI 可观测性示意图。图片来源：LLM Observability | Fiddler AI
现在，您已经了解了多种 LLMOPs 工具，是时候从这篇 12 LLM Projects For All Levels 博文中挑选一个项目动手实践了。
结语
LLMOps 领域仍在发展，AI 赛道也充斥着噪音。本文梳理了这一领域前沿的 15 款顶级 LLMOps 工具。
尽管我们涵盖了在云端构建、评估与部署 AI 应用所需的关键与热门工具，但仍有许多类别未涉及，包括用于 CI/CD 的机器学习运维工具、工作流编排、模型与数据版本管理、Docker、Kubernetes 等。您可通过阅读 25 Top MLOps Tools You Need to Know in 2026 了解这些类别。
如果您是 LLMOps 新手，非常建议从 OpenAI API 入手，先做一个最小可行产品！