LLMOps (Large Language Model Operations) es la evolución de MLOps adaptada al mundo de los modelos de lenguaje grandes, como GPT o LLaMA. Va más allá del clásico entrenamiento y despliegue: incluye herramientas y prácticas para versionar prompts, trackear embeddings, ajustar hiperparámetros como la temperatura o el top-p, y sobre todo, para monitorear calidad, toxicidad y coherencia de las respuestas en producción.

También permite hacer A/B testing de outputs, automatizar fine-tunings, aplicar rollbacks rápidos si un modelo nuevo empieza a delirar, y asegurar que todo cambio esté respaldado por métricas claras, no solo intuición. En resumen: es CI/CD + observabilidad para modelos que piensan, y que si no los cuidás bien, pueden pasar de geniales a problemáticos en un solo deploy. Con LLMOps, la magia sigue, pero con casco y cinturón de seguridad.