2026-06-01 21:00 UTC+9要約のみ更新: 2026-06-30 22:03 UTC+9

LLMOpsをマスターするためのロードマップ：2026年版

本記事では、オブザーバビリティ、評価、コスト管理、エージェントオーケストレーションをカバーする構造化された6ステップのLLMOpsロードマップを紹介し、本番環境向けLLMシステムの構築方法を解説します。LLMOps市場は2024年の19.7億ドルから2028年には49億ドルに成長する見込みです（CAGR42％）。

ソースMachine Learning Mastery著者: Shittu Olumide

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LLMOpsは従来のMLOpsと異なり、プロンプトのバージョン管理、非決定的な出力評価、コスト最適化が重要。
必要な基礎スキル：Python、LLMの基本、クラウドインフラ、バージョン管理。
フェーズ1では、Langfuseを使用したトレーシングとコスト追跡を備えた観測可能なLLMシステムを構築。
以降のフェーズでは、RAG評価、モデルルーティング、エージェントオーケストレーション、本番デプロイを扱う。

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