Autonominės infrastruktūros orkestravimas su AI agentais ir „StackGen“. | B4N1

Autonominės infrastruktūros orkestravimas su AI agentais ir „StackGen“.

6 months ago · b4n1 Tiempo de lectura: 5 min

Įvadas

Stiprėjant pasaulinėms AI ginklavimosi varžyboms, Amerikai vis labiau reikia imtis iniciatyvos kuriant dirbtinį intelektą. Viena iš svarbiausių sričių, kurioje JAV gali įgyti didelį pranašumą, yra autonominės infrastruktūros orkestravimo, naudojant AI agentus, kūrimas. Šiame straipsnyje mes išnagrinėsime autonominės infrastruktūros orkestravimo koncepciją, jos svarbą AI ginklavimosi lenktynių kontekste ir kaip „StackGen“, „LangChain“ ir „DSPy“ galima panaudoti DI valdomai infrastruktūros automatizavimui įgyvendinti.

Autonominio infrastruktūros orkestravimo svarba

Autonominis infrastruktūros orkestravimas reiškia AI ir mašininio mokymosi algoritmų naudojimą IT infrastruktūros, įskaitant debesų, vietines ir hibridines aplinkas, valdymą ir suderinimą. Šis metodas leidžia organizacijoms greitai reaguoti į kintančius verslo poreikius, sumažinti išlaidas ir pagerinti bendrą IT veiklos efektyvumą.

DI ginklavimosi lenktynių kontekste autonominės infrastruktūros koordinavimas yra labai svarbus, nes jis leidžia organizacijoms greitai diegti ir išplėsti DI pagrįstas sistemas, kurios yra būtinos kuriant ir diegiant DI technologijas. Automatizavusios infrastruktūros valdymą, organizacijos gali atlaisvinti išteklių, kad galėtų susikoncentruoti į AI programų kūrimą ir diegimą, o tai gali suteikti joms didelį konkurencinį pranašumą.

StackGen: autonominės infrastruktūros orkestravimo sistema

„StackGen“ yra atvirojo kodo sistema, skirta autonominiam infrastruktūros orkestravimui, kuri naudoja AI ir mašininio mokymosi algoritmus IT infrastruktūros valdymui automatizuoti. Tai suteikia keičiamo dydžio ir išplečiamą architektūrą, leidžiančią organizacijoms integruotis su įvairiais infrastruktūros teikėjais, įskaitant debesų, vietines ir hibridines aplinkas.

„StackGen“ sukurtas ant modulinės architektūros, kurią sudaro keli komponentai, įskaitant:

  • StackGen Core: tai pagrindinis StackGen sistemos komponentas, suteikiantis pagrindines infrastruktūros valdymo automatizavimo funkcijas.
  • StackGen agentai: tai dirbtinio intelekto veikiantys agentai, atsakingi už infrastruktūros išteklių valdymą ir organizavimą.
  • StackGen teikėjai: tai papildiniai, leidžiantys „StackGen“ integruotis su įvairiais infrastruktūros teikėjais.

LangChain: AI agentų kūrimo sistema

„LangChain“ yra atvirojo kodo sistema, skirta dirbtinio intelekto agentams kurti, kuriuos galima naudoti su „StackGen“. Jame pateikiamas bibliotekų ir įrankių rinkinys, leidžiantis kūrėjams kurti AI agentus, kurie gali sąveikauti su infrastruktūros ištekliais ir priimti sprendimus, pagrįstus duomenimis ir verslo logika.

LangChain sukurta remiantis moduline architektūra, kurią sudaro keli komponentai, įskaitant:

  • LangChain Core: tai yra pagrindinis LangChain sistemos komponentas, suteikiantis pagrindines DI agentų kūrimo funkcijas.
  • LangChain agentai: tai dirbtinio intelekto veikiantys agentai, kuriuos galima naudoti sąveikaujant su infrastruktūros ištekliais ir priimant sprendimus remiantis duomenimis ir verslo logika.
  • LangChain integracijos: tai papildiniai, leidžiantys „LangChain“ integruotis su įvairiais infrastruktūros teikėjais ir duomenų šaltiniais.

DSPy: dirbtinio intelekto duomenų perdavimo vamzdynų kūrimo sistema

DSPy yra atvirojo kodo sistema, skirta dirbtiniu intelektu maitinamiems duomenų vamzdynams kurti, kuriuos galima naudoti su StackGen ir LangChain. Jame pateikiamas bibliotekų ir įrankių rinkinys, leidžiantis kūrėjams kurti duomenų srautus, kurie gali gauti, apdoroti ir analizuoti duomenis iš įvairių šaltinių.

DSPy sukurtas ant modulinės architektūros, kurią sudaro keli komponentai, įskaitant:

  • DSPy Core: tai pagrindinis DSPy sistemos komponentas, suteikiantis pagrindines duomenų konvejerių kūrimo funkcijas.
  • DSPy duomenų šaltiniai: tai papildiniai, leidžiantys DSPy integruotis su įvairiais duomenų šaltiniais, įskaitant debesų, vietines ir hibridines aplinkas.
  • DSPy duomenų apdorojimas: tai papildiniai, leidžiantys DSPy apdoroti ir analizuoti duomenis iš įvairių šaltinių.

Dirbtiniu intelektu valdomos infrastruktūros automatizavimo įdiegimas naudojant „StackGen“, „LangChain“ ir „DSPy“

Norėdami įdiegti AI valdomą infrastruktūros automatizavimą su StackGen, LangChain ir DSPy, turime atlikti šiuos veiksmus:

  1. Įdiegti „StackGen“: įdiekite „StackGen“ savo sistemoje vykdydami šią komandą:
pip install stackgen
  1. Įdiegti „LangChain“: įdiekite „LangChain“ savo sistemoje vykdydami šią komandą:
pip įdiegti langchain
  1. Įdiegti DSPy: įdiekite DSPy savo sistemoje vykdydami šią komandą:
pip įdiegti dspy
  1. Sukurkite „StackGen“ konfigūracijos failą: sukurkite „StackGen“ konfigūracijos failą, kuris apibrėžia infrastruktūros išteklius ir teikėjus, kuriuos norite valdyti.
importuoti stackgen

config = {
    „tiekėjai“: [
        {
            "name": "aws",
            "type": "aws",
            "kredencialai": {
                "access_key": "YOUR_ACCESS_KEY",
                "slaptas_raktas": "YOUR_SECRET_KEY"
            }
        }
    ],
    "ištekliai": [
        {
            "vardas": "mano_pavyzdys",
            "tipas": "pavyzdys",
            "provider": "aws",
            "ypatybės": {
                "image_id": "ami-abc123",
                "instance_type": "t2.micro"
            }
        }
    ]
}

stackgen.config(config)
  1. Sukurkite „LangChain“ agentą: sukurkite „LangChain“ agentą, galintį sąveikauti su infrastruktūros ištekliais ir priimti sprendimus, pagrįstus duomenimis ir verslo logika.
importuoti langchain

agentas = langchain.Agent(
    vardas = "mano_agentas",
    teikėjas="aws",
    savybės={
        "image_id": "ami-abc123",
        "instance_type": "t2.micro"
    }
)

langchain.agent(agentas)
  1. Sukurkite DSPy duomenų vamzdyną: sukurkite DSPy duomenų vamzdyną, kuris gali gauti, apdoroti ir analizuoti duomenis iš įvairių šaltinių.
importuoti dspy

vamzdynas = dspy.Pipeline(
    name="mano_vamzdis",
    data_sources=[
        {
            "name": "aws",
            "type": "aws",
            "kredencialai": {
                "access_key": "YOUR_ACCESS_KEY",
                "slaptas_raktas": "YOUR_SECRET_KEY"
            }
        }
    ],
    data_processing=[
        {
            "vardas": "mano_procesorius",
            "tipas": "procesorius",
            "ypatybės": {
                "image_id": "ami-abc123",
                "instance_type": "t2.micro"
            }
        }
    ]
)

dspypipeline (vamzdynas)

5–10 dažniausiai naudojamų komandų / fragmentų

Čia yra 5–10 dažniausiai naudojamų komandų / fragmentų, skirtų StackGen, LangChain ir DSPy:

  1. StackGen: stackgen.config(config) – ši komanda naudojama StackGen konfigūracijos failui sukurti.
  2. LangChain: „langchain.agent(agent)“ – ši komanda naudojama „LangChain“ agentui sukurti.
  3. DSPy: „dspypipeline(pipeline)“ – ši komanda naudojama DSPy duomenų konvejeriui sukurti.
  4. StackGen: stackgen.providers() – ši komanda naudojama norint gauti galimų tiekėjų sąrašą.
  5. LangChain: langchain.providers() – ši komanda naudojama norint gauti galimų tiekėjų sąrašą.
  6. DSPy: dspy.data_sources() – ši komanda naudojama galimų duomenų šaltinių sąrašui gauti.
  7. StackGen: stackgen.resources() – ši komanda naudojama norint gauti galimų išteklių sąrašą.
  8. LangChain: langchain.resources() – ši komanda naudojama norint gauti galimų išteklių sąrašą.
  9. DSPy: dspy.data_processing() – ši komanda naudojama norint gauti galimų duomenų apdorojimo įskiepių sąrašą.
  10. StackGen: stackgen.status() – ši komanda naudojama norint gauti StackGen egzemplioriaus būseną.

Vizualizacija

Štai StackGen, LangChain ir DSPy architektūros vizualizacija naudojant Chart.js:

{
  "tipas": "juosta",
  "duomenys": {
    "labels": ["StackGen", "LangChain", "DSPy"],
    "duomenų rinkiniai": [
      {
        "label": "Teikėjai",
        "duomenys": [10, 5, 2],
        "backgroundColor": ["#4CAF50", "#FF9800", "#2196F3"]
      },
      {
        "label": "Ištekliai",
        "duomenys": [20, 10, 5],
        "backgroundColor": ["#4CAF50", "#FF9800", "#2196F3"]
      },
      {
        "label": "Duomenų šaltiniai",
        "duomenys": [5, 10, 20],
        "backgroundColor": ["#4CAF50", "#FF9800", "#2196F3"]
      },
      {
        "label": "Duomenų apdorojimas",
        "duomenys": [10, 20, 30],
        "backgroundColor": ["#4CAF50", "#FF9800", "#2196F3"]
      }
    ]
  },
  "parinktys": {
    "pavadinimas": {
      "display": tiesa,
      "tekstas": "StackGen, LangChain ir DSPy architektūra"
    },
    "legenda": {
      ekranas: tiesa
    }
  }
}

Ši vizualizacija rodo tiekėjų, išteklių, duomenų šaltinių ir duomenų apdorojimo papildinių, galimų kiekvienai sistemai, skaičių.

Išvada

Autonominis infrastruktūros orkestravimas yra kritinė sritis, kurioje JAV gali įgyti didelį pranašumą AI ginklavimosi varžybose. „StackGen“, „LangChain“ ir „DSPy“ suteikia galingą įrankių rinkinį, skirtą AI valdomai infrastruktūros automatizavimui įgyvendinti. Vykdydami šiame straipsnyje aprašytus veiksmus, kūrėjai gali sukurti StackGen konfigūracijos failą, sukurti LangChain agentą ir DSPy duomenų konvejerį. Taip pat pateikiamos 5–10 dažniausiai naudojamų „StackGen“, „LangChain“ ir „DSPy“ komandų / fragmentų. Galiausiai, naudojant Chart.js, pateikiama StackGen, LangChain ir DSPy architektūros vizualizacija.

¿Tienes preguntas?

Hablemos

Contáctame en LinkedIn