Направите ДСПи цевовод

Оркестрирање испоруке софтвера вођено вештачком интелигенцијом помоћу ДСПи и ЛангЦхаин-а: Технички водич за аутоматизоване цевоводе за испоруку софтвера

Увод

Револуција софтверски дефинисаних возила (СДВ) трансформише аутомобилску индустрију обећавајући повећану ефикасност, смањене трошкове и побољшане перформансе. Међутим, сложеност СДВ система захтева софистициранији приступ испоруци софтвера, онај који користи моћ вештачке интелигенције (АИ) и аутоматизације. У овом чланку ћемо истражити како да оркестрирамо испоруку софтвера вођену вештачком интелигенцијом користећи ДСПи и ЛангЦхаин, две најсавременије технологије које омогућавају интеграцију АИ агената, релационих апстрактних графова (РАГ) и великих језичких модела (ЛЛМ) са ДевОпс алатима за аутоматизацију.

Изазови испоруке софтвера у СДВ-овима

Софтверски дефинисана возила ослањају се на сложену мрежу међусобно повезаних система, укључујући аутономну вожњу, инфотаинмент и управљање возилом. Сам обим и сложеност ових система чине традиционалне методе испоруке софтвера неадекватним. Изазови укључују:

Скалабилност: СДВ системи захтевају брзу примену и скалирање како би испунили променљиве захтеве корисника.
Перформансе: Испорука софтвера мора да обезбеди оптималне перформансе, поузданост и безбедност.
Сложеност: СДВ системи укључују више заинтересованих страна, технологија и процеса, што отежава управљање и координацију испоруке софтвера.

Представљамо ДСПи и ЛангЦхаин

ДСПи и ЛангЦхаин су две иновативне технологије које се баве изазовима испоруке софтвера у СДВ-овима. ДСПи је оквир заснован на Питхон-у за изградњу и примену цевовода за испоруку софтвера вођених вештачком интелигенцијом, док је ЛангЦхаин библиотека заснована на Руст-у за креирање и управљање ЛЛМ-овима и РАГ-овима.

ДСПи: оквир заснован на Питхон-у за испоруку софтвера вођену вештачком интелигенцијом

ДСПи пружа свеобухватан скуп алата и библиотека за изградњу и примену цевовода за испоруку софтвера вођених вештачком интелигенцијом. Његове кључне карактеристике укључују:

Оркестрација цевовода: ДСПи омогућава креирање и управљање сложеним цевоводима испоруке софтвера, укључујући задатке, токове посла и зависности.
Интеграција АИ: ДСПи обезбеђује беспрекорну интеграцију са популарним АИ оквирима, као што су ТенсорФлов и ПиТорцх.
ДевОпс аутоматизација: ДСПи подржава интеграцију са популарним ДевОпс алатима, као што су Јенкинс и ГитЛаб.

ЛангЦхаин: библиотека заснована на рђави за ЛЛМ и РАГ-ове

ЛангЦхаин је библиотека заснована на Руст-у за креирање и управљање ЛЛМ-овима и РАГ-овима. Његове кључне карактеристике укључују:

Интеграција ЛЛМ: ЛангЦхаин обезбеђује беспрекорну интеграцију са популарним ЛЛМ-овима, као што су БЕРТ и РоБЕРТа.
РАГ управљање: ЛангЦхаин омогућава креирање и управљање РАГ-овима, који пружају структурисано представљање графикона знања.
Разумовање АИ: ЛангЦхаин подржава размишљање и закључивање АИ помоћу ЛЛМ-ова и РАГ-ова.

Интегрисање ДСПи и ЛангЦхаин-а за испоруку софтвера вођену вештачком интелигенцијом

Да бисмо интегрисали ДСПи и ЛангЦхаин, можемо користити следећи блок кода као пример:

импорт дспи
фром лангцхаин импорт ЛЛМ, РАГ


пипелине = дспи.Пипелине(
    наме="аи-дривен-софтваре-деливери",
    задаци=[
        дспи.Таск("буилд", "буилд-софтваре"),
        дспи.Таск("тест", "тест-софтвер"),
        дспи.Таск("деплои", "деплои-софтваре")
    ]
)

# Направите ЛЛМ и РАГ
ллм = ЛЛМ("берт-басе-унцасед")
крпа = РАГ("достава софтвера")

# Интегришите ЛЛМ и РАГ са ДСПи цевоводом
пипелине.адд_таск(дспи.Таск("аи-реасонинг", "аи-реасонинг", ллм, раг))

# Покрените цевовод
пипелине.рун()

Овај блок кода показује како да креирате ДСПи цевовод, интегришете ЛЛМ и РАГ користећи ЛангЦхаин и покренете цевовод користећи ДСПи.

Топ 5-10 најчешће коришћених команди/исјечака

Ево 5-10 најчешће коришћених команди/исјечака за ДСПи и ЛангЦхаин:

ДСПи
- дспи.Пипелине(): Креирајте нови ДСПи цевовод.
- дспи.Таск(): Креирајте нови задатак у цевоводу.
- пипелине.адд_таск(): Додајте задатак у цевовод.
- пипелине.рун(): Покрените цевовод.
ЛангЦхаин
- ЛЛМ(): Креирајте нови ЛЛМ.
- РАГ(): Креирајте нову КРПЉУ.
- ллм.траин(): Обучите ЛЛМ.
- раг.буилд(): Направите РАГ.

Визуелизација

Ево визуелизације ДСПи цевовода користећи Цхарт.јс:

{
  "тип": "бар",
  "подаци": {
    "ознаке": ["Изградња", "Тест", "Развођење", "Размишљање АИ"],
    "сетови података": [
      {
        "лабел": "Задаци цевовода",
        "подаци": [10, 20, 30, 40],
        "бацкгроундЦолор": ["#4ЦАФ50", "#ФФ9800", "#2196Ф3", "#8БЦ34А"]
      }
    ]
  },
  "опције": {
    "наслов": {
      "приказ": истина,
      "тект": "ДСПи Пипелине Таскс"
    },
    "вага": {
      "иАкес": [
        {
          "крпељи": {
            "бегинАтЗеро": истина
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Ова визуелизација приказује задатке цевовода, укључујући прављење, тестирање, примену и АИ резоновање.

Закључак

У овом чланку смо истражили како да оркестрирамо испоруку софтвера вођеног вештачком интелигенцијом користећи ДСПи и ЛангЦхаин. Разговарали смо о изазовима испоруке софтвера у СДВ-овима и представили кључне карактеристике ДСПи и ЛангЦхаин-а. Такође смо обезбедили блок кода који показује како да се интегришу ДСПи и ЛангЦхаин, као и визуелизација ДСПи цевовода. Користећи снагу вештачке интелигенције и аутоматизације, можемо побољшати скалабилност и перформансе у софтверски дефинисаним возилима.

Направите ДСПи цевовод

Have Questions?