GenOps 是為生成式 AI 應用設計的操作平台，強調其獨特操作需求。生成式 AI 和微服務都使用 API 通信，但生成式 AI 的非確定性行為使其不同。生成式 AI 的操作需理解 AI agent 的推理迴圈、模型定義和工具定義。文章建議從點對點模型轉向 API Gateway 的中樞模型來簡化部署管理，並分開開發與操作團隊的職責來管理安全和合規性。操作工具的需求包括模型合規、集中管理提示、持續性能評估和安全措施。Google Cloud 提供 Model Garden（模型管理）、Model Armor（安全）和 Apigee（API 管理）等解決方案。總結來說，GenOps 專注於生成式 AI 的操作需求，並強調開發與操作的職責分離，Google Cloud 提供多項工具支持這一平台。
GenOps 介紹
GenOps 是一個專為管理生成式人工智慧（AI）應用而設計的新興操作平台，強調生成式 AI 應用的獨特操作需求
生成式 AI 應用與微服務比較
生成式 AI 應用與微服務都涉及離散、解耦的服務，並通過 API 通信
然而，生成式 AI agent 的非確定性行為使其不同於傳統微服務
操作需求
生成式 AI 應用的操作化需要理解 AI agent 和微服務之間的差異，並包括以下關鍵組件
推理迴圈：定義 agent 操作的控制邏輯
模型定義：與 AI 模型互動的訪問模式
工具定義：與外部服務和 API 互動的訪問模式
服務發現與部署
生成式 AI agent 缺乏標準化的部署模型，文章建議從點對點模型轉向 API Gateway 實現的中樞模型
這樣可以更好地管理不同部署環境的複雜性
職責分離
強調在管理非功能性需求（如安全性和合規性）時，應將開發團隊與操作團隊的職責分離
特定操作工具需求
文章指出生成式 AI 的獨特操作考慮因素，包括
模型合規性和審批流程
集中管理提示
持續評估模型性能
針對提示注入等威脅的安全措施
Google Cloud 解決方案
Google Cloud 提供了支持 GenOps 的多項服務
Model Garden：用於模型管理
Model Armor：加強安全性
Apigee：用於 API 管理
總結
GenOps 是一個專為生成式 AI 應用設計的操作平台，旨在滿足其獨特的操作需求
與傳統微服務有相似之處，但也存在重要差異
成功操作化生成式 AI 應用需要理解並滿足其特定需求，並有效分離開發與操作的職責
Google Cloud 提供了多樣的解決方案來支持這一操作平台，包括模型管理、安全性和 API 管理等方面的服務
