Los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs), como la serie GPT, LLaMA y BERT, poseen capacidades increíbles en la generación y comprensión de texto similar al humano en diversos dominios, lo que ha revolucionado las aplicaciones de inteligencia artificial. Sin embargo, su complejidad operativa requiere un marco especializado conocido como LLMOps (Operaciones de Modelos de Lenguaje Grande), que se refiere a las prácticas y herramientas utilizadas para gestionar los procesos del ciclo de vida, incluyendo el ajuste fino de modelos, el despliegue y la monitorización de LLMs. LLMOps es una subcategoría del concepto más amplio de MLOps (Operaciones de Aprendizaje Automático), que es la práctica de automatizar y gestionar el ciclo de vida de los modelos de ML. Los paisajes de LLM están actualmente compuestos por plataformas (por ejemplo, Vertex AI) para gestionar soluciones de despliegue de extremo a extremo y marcos (por ejemplo, LangChain) para personalizar la integración de LLMs y el desarrollo de aplicaciones. Este documento intenta entender las diferencias clave entre LLMOps y MLOps, destacando sus desafíos únicos, requisitos de infraestructura y metodologías. El documento explora la distinción entre los flujos de trabajo tradicionales de ML y aquellos requeridos para LLMs para enfatizar las preocupaciones de seguridad, escalabilidad y consideraciones éticas. Se evalúan plataformas fundamentales, herramientas y tendencias emergentes en LLMOps para ofrecer información práctica a los profesionales. Finalmente, el documento presenta tendencias potenciales futuras para LLMOps al centrarse en su papel crítico en la optimización de LLMs para su uso en producción en campos como la salud, las finanzas y la ciberseguridad.