随着生成式模型发展，大模型的大参数、大数据、高性能需求给现有机器学习平台带来挑战 , 现有机器学习平台面临统一纳管与部署难、训练微调流程自动化低、大模型启动缓慢等问题。提出构建新一代大模型运管平台 LLMOps，并对该平台及其技术优化方案进行介绍。该平台具备多类型模型统一管理、推理性能优化、国产化算力适配、异构算力调度及安全合规强化等功能，可实现模型开发、部署、监控全流程高效管理。实践表明，该平台显著提升了模型推理效率与资源利用率，保障了数据安全与合规性，为多领域生成式模型应用提供可扩展的技术支撑，有效解决了大模型启动缓慢、性能监控不足、请求堵塞等行业痛点，为高效、安全、合规的大模型管理提供了解决方案，并为国产化与多模态任务支持奠定了基础。

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