课程背景

“代码能跑”和“产品可靠”之间横亘着巨大的工程鸿沟。LLM应用引入了非确定性输出、高延迟、Token成本、安全合规等全新挑战。本课程专为解决生产化痛点设计，系统讲解LLM应用的全生命周期管理：高性能推理部署、可观测性监控、自动化评估与CI/CD、成本优化与安全护栏。

课程收益

理解LLMOps的独特挑战与技术栈全景

能够使用FastAPI封装LLM应用，使用vLLM实现高吞吐推理

熟练使用Docker容器化部署，了解Kubernetes基础

精通LangSmith进行全链路追踪与调试

建立自动化评估流水线与提示词CI/CD

掌握缓存策略、模型路由、护栏框架等成本与安全优化技术

课程特色

生产级视角：覆盖延迟、成本、安全、可扩展性

全链路可观测：从模型调用到业务反馈

CI/CD for AI：将提示词、RAG配置纳入版本控制

安全合规深度：提示注入防御、数据治理、负责任的AI

贯通式毕业项目：为复杂AI智能体构建完整LLMOps流水线

课程对象

负责将LLM应用部署到生产的DevOps、MLOps工程师

AI应用架构师、后端技术负责人

关注成本与安全的技术管理者

前置知识：

Python编程、基本的Linux命令行、Docker基础。有LLM应用开发（RAG/Agent）经验更佳。

课程大纲

模块一：LLMOps基础与核心概念（2节课，约3小时）

第1课：从“代码能跑”到“产品可靠” —— 为什么需要LLMOps？（1.5小时）

LLM应用与传统软件的根本差异

LLMOps生命周期：开发、测试、部署、监控、迭代

常见生产故障案例：成本失控、响应超时、输出有毒内容

第2课：LLMOps的技术栈与工具链巡礼（1.5小时）

部署层：vLLM、TGI、Ollama

追踪层：LangSmith、Arize、Helicone

评估层：DeepEval、RAGAs、Phoenix

编排层：LangServe、BentoML

实践：绘制一个LLMOps工具选型矩阵

模块二：从笔记本到生产：部署与服务化（3节课，约5小时）

第3课：第一个LLM API：使用FastAPI封装你的应用（1.5小时）

异步处理与请求队列

输入验证与错误处理

实践：将RAG应用封装为RESTful API

第4课：性能革命：使用vLLM实现高吞吐量推理（2小时）

vLLM的PagedAttention原理

动态批处理与连续批处理

实践：对比原始Hugging Face推理与vLLM的吞吐量差异

第5课：走向云端：容器化与部署（1.5小时）

Dockerfile编写与镜像构建

环境变量配置与密钥管理

docker-compose多服务编排

实践：将LLM API容器化并本地运行

模块三：洞察“黑盒”：可观测性与监控（2节课，约3.5小时）

第6课：点亮AI的“飞行记录仪” —— 使用LangSmith进行全链路追踪（2小时）

LangSmith集成（OpenAI、LangChain）

追踪：输入、输出、延迟、Token使用

调试：对比不同版本提示词的效果

实践：为RAG应用添加LangSmith追踪

第7课：建立反馈闭环：日志、用户反馈与数据标注（1.5小时）

结构化日志设计

用户点赞/点踩收集

将反馈数据回流到训练/评估集

实践：实现一个简单的反馈API

模块四：持续进化：自动化评估与CI/CD（2节课，约3.5小时）

第8课：告别“凭感觉”—— 建立自动化评估流水线（2小时）

回归测试集设计

将评估集成到CI流程

实践：在GitHub Actions中运行LLM-as-a-Judge评估

第9课：将“提示词”纳入版本控制 —— CI/CD for Prompts（1.5小时）

提示词版本管理策略

A/B测试部署

实践：使用LangSmith Prompt Hub管理提示词版本

模块五：精打细算：性能、成本、安全与合规（3节课，约4小时）

第10课：省钱提速的艺术 —— 缓存与模型路由（1.5小时）

精确缓存（相同输入）

语义缓存（相似输入）

模型路由：简单问题用小模型，复杂问题用大模型

实践：为API添加Redis语义缓存

第11课：构建AI的“护城河” —— 安全、合规与负责任的AI（1.5小时）

提示注入防御：输入过滤、输出检查

护栏框架：Guardrails、NeMo Guardrails

数据主权与隐私法规（GDPR、个人信息保护法）

知识产权与开源许可协议

第12课（综合）：实战演练 —— 为智能体应用构建LLMOps流水线（1小时）

综合前11课内容，现场串联演示

毕业项目：为复杂的AI智能体构建完整的LLMOps流水线（贯穿课程，课内启动，课后完成）

项目要求：将AI智能体应用进行高性能部署、监控、自动化评估，并增加优化措施和安全合规护栏

推荐UX：创建一个简单的运维仪表盘，可视化展示关键LLMOps指标

杨文清

大数据&云计算资深实战派专家 杨文清

【专业资质】

20年企业应用与研发经验

拥有2项人工智能相关国家发明专利

中国联通集团深度培训资深讲师

AWS 云计算认证专家

曾任 IBM中国华南区高级咨询顾问

曾任华为Cloud BU高级架构师

曾任广州云宏研发总监

曾任广州智数x-Lab实验室首席科学家

武汉大学计算机科学专业硕士，22年企业应用与研发经验，曾就职于IBM、华为等大型企业，十年华为工作经验，任职华为高级架构师。

并先后担任过知名互联网公司研发总监和智数xLab实验室首席数据科学家。亚马逊云计算认证专家、VMware国际认证讲师。

中国联通集团引擎计划深度培训资深讲师（主讲Docker&K8S、Hadoop、Spark、机器学习、深度学习），对云计算、大数据有深刻的理解，主导过多项国家级大数据项目，并拥有人工智能方面的若干项国家专利。

【实战经验】

IBM中国华南区高级咨询顾问，期间曾参与公安、金融、通信、制造等行业云计算产品方案研发，为多个大型企业提供IT基础建设咨询。

华为Cloud BU高级架构师，聚焦于是云服务产业端到端管理的经营单元，负责构建云服务竞争力，对云服务的客户满意度和商业成功负责。

广州云宏研发总监，带领团队研发了WinCloud云计算管理平台、CnWare云计算操作系统，产品覆盖运营商、公安、金融、政府机关、教育、医疗等多个领域，虚拟机数量超过50万。受到国家、省市领导和专家的肯定和好评。

【项目实战经验】

国产云操作系统 (CnWare) 研发总监

云宏：参与主导公司核心产品WinCloud云管理平台建设，是当前市场上唯一可以同时管理小型机虚拟化、x86虚拟化和arm架构虚拟化的云管理平台；CnWare是唯一的国产云操作系统，对标VmWare，内容包括虚拟化管理中心、虚拟化中间件和虚拟化引擎3部分，实现了全生态全流程的虚拟化覆盖。该产品在中国电信集团采购入围时获得总分第一的成绩。

构建智慧水务AI预警平台 实验室首席科学家

智数信息：任职xLab实验室首席科学家，负责公司前瞻性技术的基础研究，并实现新技术在项目中的落地。期间将以太坊区块链技术应用到了现有的食品溯源系统；协助研发团队在智慧城市管理项目实现了物联网数据的全自动处理过程；协助研发团队将自动化运营引入到港珠澳大桥综合管理系统。作为公司首席科学家，对基础研究的标准化（选型、可行性、研究、应用）过程制定了完整的过程管理。

港珠澳大桥综合业务管理系统 首席架构师

构建综合业务管理平台，为大桥的物流、应急管理、通关提供坚实的数据支撑，提升信息化效率。

宝安智慧水务 研发总监|架构师

实现了物联网数据的全自动处理、自定义指标预警、自助式数据可视化分析，用于企业污水排放监控 。

财政信息一体化 后端架构师

建设大数据平台与业务系统，实现数据整合、可视化、异常数据监控与财政指标智能预测 。

电信经营分析系统 项目经理 / 主导设计

用数据仓库技术与可视化，对电信企业的内部和外部数据进行综合分析处理，生成运营指标 。

【擅长领域】

核心技术/技术管理/架构能力；热衷于技术驱动业务，致力于将新技术转化为高效的生产力。

【讲师优势】

拥有超过20年一线实战经验的复合型技术专家与资深讲师。兼具华为与IBM的顶级企业架构视野，以及将前沿技术从0到1成功产品化的落地能力。

多年来始终坚持在技术一线参与核心研发工作。 对技术在真实业务场景中的痛点、难点和选型权衡有极为深刻的理解，确保了其教学内容与业界最新实践紧密结合，直击问题本质。

【主讲项目/课程(部分)】可根据企业需求组合成不同深度的技术训练营。

《数据科学基础》

《Python编程：从入门到数据处理》

《数据分析思维》

《数据可视化技术与分析报告撰写》

《机器学习核心》

《机器学习经典算法与理论》

《集成学习实战：深入解析XGBoost等模型》

《基于Spark的海量数据分析与机器学习》

《深度学习进阶》

《深度学习框架PyTorch：入门与应用》

《卷积神经网络(CNN)与循环神经网络(LSTM)实战》

《LLM基础：注意力机制(Transform)实战》

《AI技术工程化》

《AI应用基础：提示词工程》

《RAG（检索增强生成）开发实战》

《AI Agent（智能体）开发实战》

《AI 行业应用案例分析》

【授课风格】

1.实战派落地教学，拒绝空谈赋能​

课程内容紧密结合主导的大型项目真实经验，案例翔实，以真实场景、真实案例、真实打法为核心支撑，全干货、全落地，拒绝空谈理论。

2.架构师全局视野，搭建体系能力​

跳出单一操作教学，深度拆解业务底层逻辑与运营架构，溯源打法设计原理，助力学员构建系统化、可迭代的完整业务体系。

3.通透化授学思维，实现举一反三​

依托全域实战经验拆解核心本质，沉淀通用方法论，助力学员举一反三、灵活复用、全域落地。真正实现学一项、通一类、用全域。

【服务客户(部分)】

运营商：联通集团总部、中国电信河南有限公司、中国电信山东有限公司、中国电信江苏有限公司、中国电信重庆有限公司、中国联通广东有限公司、中国联通福建有限公司、中国联通广西有限公司、中国联通上海有限公司、中国联通陕西有限公司、中国联通河北有限公司、中国联通云南有限公司、中国联通重庆有限公司、中国联通四川有限公司、中国联通青海有限公司、中国移动江苏有限公司、中国移动云南有限公司、中国移动浙江有限公司、中国移动河南有限公司、中国移动四川有限公司、中国移动吉林有限公司、中国移动湖北有限公司、中国移动安徽有限公司等

IT公司：华为、腾讯云、IBM、DELL、航天科工、中国航天、TaTa集团、中科曙光、龙芯中科、航天云网、航天科工、联想集团、腾讯云、蓝盾、浩云科技、润乾等

能源：国家电网（湖北省、浙江省、成都等）、南方电网、广东能源集团、江苏核电、国家电投、国网电科院、国能集团长源电力、中煤电力等

银行：中国银行广州分行、招商银行武汉分行、中国银行江苏分行、农业银行荆州分行、交通银行贵州分行、交通银行武汉分行、建设银行广州分行、中国邮政储蓄银行长沙分行、中国邮政储蓄银行南昌分行、平安银行杭州分行、广发银行广州分行、兴业银行、北京银行、工商银行、工银投资、宁波银行等