Sophon LLMOps 提供了大批量语料接入、引导式语料清洗、多团队协同语料标注、语料评测与运营等语料全生命周期管理能力；在知识入库阶段，平台支持多种文件格式解析和向量化，支持专业化的解析、分片和检索输出的策略配置：支持用户通过应用开发模块编排的解析流程发布成解析服务，实现更灵活的文档内容抽取。除自建知识库之外，平台还可支持对接企业内部现有知识库。

Sophon LLMOps支持统一纳管多模态（大）模型以及第三方模型服务，统一接口规范，实现不同模态模型的精细化版本管理。在模型训练方面，平台提供界面引导式以及代码编程两种大模型微调训练方式。基于平台的模型评估功能，可自选预置的通用评估规则或自定义评估模板来针对已上架的模型进行各维度的指标评估。特别的，Sophon LLMOps仍兼容传统机器学习和深度学习模型的训练和管理的全生命周期能力。

面向不同用户类型和使用场景，Sophon LLMOps分别提供了四种应用构建方式：类GPTs的0代码构建，低代码算子编排，基于在线编程以及自定义容器构建大模型应用。比如面向运营人员，平台支持用户通过0代码的方式快速构建RAG和Agent应用。用户可一键发布已构建完成的应用快速体验，一键分享和对外提供API调用。

Sophon LLMOps 支持配置弹性伸缩策略，动态扩缩容实现负载均衡。同时还支持多版本流量分配策略，具备灰度发布，A/B测试能力。在监控部署阶段，平台支持实时监控模型服务的运行状态，控制模型生产环境风险，如集群资源利用率、吞吐量、响应时间和访问记录等。

面向企业组织，Sophon LLMOps提供了包括成员权限控制、资源监控、计费管理以及审批和审计，安全管控等一系列企业级能力。空间内的成员管理和权限管控保证了用户间的数据隔离和数据安全，支持用户对模型部署、应用启停和任务操作等平台的核心流程进行有效的审计和审批管理，增强了操作的可追溯性和系统的安全性。