„ZeroOps“: autonominės infrastruktūros pasiekimas naudojant AI agentus, „StackGen“ ir „LangChain“

1. langchain init: inicijuojamas naujas LangChain projektas.

langchain init mano_projektas

2. llm grandinė: sukuriama nauja LLM grandinė.

iš langchain.agents importuoja LLMChain
iš langchain.llms importuoti LangChainLLM

agentas = LLMchain(
    llm=LangChainLLM(
        model_name="kodas-davinci-002",
        temperatūra = 0,7,
        max_tokens=2048,
        stop_sequences=["\n", "\n\n"]
    ),
    grandinės_pavadinimas="mano_grandinė"
)

3. Stackgen diegimas: diegia StackGen šabloną debesies paslaugų teikėjui.

stackgen deploy my_template.yaml

4. orchestrator scale_app: keičia programos mastelį pagal srauto poreikį.

iš langchain.agents importuoja LLMChain
iš langchain.llms importuoti LangChainLLM

orkestrantas = LangChainLLM(
    model_name="kodas-davinci-002",
    temperatūra = 0,7,
    max_tokens=2048,
    stop_sequences=["\n", "\n\n"]
)

orchestrator.scale_app(agentas, diegimas)

5. Agent Train: apmoko AI agentą duomenų rinkinyje.

agento mokymas my_dataset.csv

6. stackgen politika: apibrėžia programos mastelio keitimo politiką.

politika = {
    "sąlyga": "eismas > 1000",
    "veiksmas": {
        „kopijos“: 2
    }
}

7. langchain visualize: vizualizuoja AI agento sprendimų priėmimo procesą.

langchain vizualizuoti my_agent.json

8. Orchestrator status: rodo programos būseną.

orkestro būsena my_app

9. stackgen žurnalai: rodomi „StackGen“ diegimo žurnalai.

stackgen registruoja my_deployment

10. agento vertinimas: įvertina AI agento veiklą.

agentas įvertink my_agent.json

Vizualizacija

Štai „ZeroOps“ architektūros vizualizacija naudojant Chart.js:

{
  "tipas": "juosta",
  "duomenys": {
    "labels": ["Agentinis AI", "StackGen", "LangChain"],
    "duomenų rinkiniai": [
      {
        "label": "Komponentai",
        "duomenys": [10, 8, 12],
        "backgroundColor": [
          "rgba(255, 99, 132, 0,2)",
          "rgba(54, 162, 235, 0,2)",
          "rgba(255, 206, 86, 0,2)"
        ],
        "borderColor": [
          "rgba(255, 99, 132, 1)",
          "rgba(54, 162, 235, 1)",
          "rgba(255, 206, 86, 1)"
        ],
        "borderWidth": 1
      }
    ]
  },
  "parinktys": {
    "svarstyklės": {
      „yAxes“: [
        {
          "erkės": {
            "beginAtZero": tiesa
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Ši vizualizacija rodo tris pagrindinius „ZeroOps“ komponentus: „Agentic AI“, „StackGen“ ir „LangChain“. Juostinė diagrama iliustruoja santykinę kiekvieno komponento svarbą ZeroOps architektūroje.

Išvada

„ZeroOps“ yra revoliucinis požiūris į infrastruktūros valdymą, kuris pasitelkia „Agentic AI“, „StackGen“ ir „LangChain“, kad būtų pasiektas savarankiškas infrastruktūros valdymas. Išnaudodama AI ir IaC galias, „ZeroOps“ leidžia organizacijoms automatizuoti infrastruktūros valdymą, sumažinti žmogiškąsias klaidas ir pagerinti bendrą efektyvumą. Naudodama savo praktines programas, geriausias komandas ir vizualizaciją, „ZeroOps“ yra pasirengusi pakeisti infrastruktūros valdymo būdą debesų savosiose aplinkose.