ZeroOps: Azpiegitura autonomoa lortzea AI Agenteekin, StackGenekin eta LangChainekin | B4N1

ZeroOps: Azpiegitura autonomoa lortzea AI Agenteekin, StackGenekin eta LangChainekin

7 months ago · b4n1 Tiempo de lectura: 4 min

ZeroOps: Azpiegitura autonomoa lortzea AI Agenteekin, StackGenekin eta LangChainekin

Sarrera

Hodeiaren jatorrizko inguruneen etengabeko eboluzioan dagoen panoraman, azpiegituren kudeaketa eraginkor eta eskalagarriaren eskaria ez da inoiz handiagoa izan. Automatizazio tresna tradizionalak funtsezkoak izan dira prozesuak arintzeko, baina sarritan labur geratzen dira azpiegitura modernoen konplexutasun eta ñabardurari aurre egiteko. Hor sartzen da ZeroOps: Agentic AI aprobetxatzen duen ikuspegi iraultzailea azpiegituren kudeaketa autonomoa lortzeko. Artikulu honetan, ZeroOps-en munduan murgilduko gara, bere oinarrizko osagaiak, onurak eta aplikazio praktikoak aztertuz.

Zer da ZeroOps?

ZeroOps garatzen ari den paradigma bat da, Adimen Artifizialaren (AI) ahalmena eta hodeiko jatorrizko inguruneen malgutasuna konbinatzen dituena, autokudeaketa azpiegitura sortzeko. AI agenteen, StackGen eta LangChain-en gaitasunak aprobetxatuz, ZeroOps-ek erakundeei azpiegituren kudeaketa automatizatzeko, giza erroreak murrizteko eta eraginkortasun orokorra hobetzeko aukera ematen die.

Agente AI: ZeroOpsen bihotza

AI agentikoak portaera adimentsuak, erabakiak hartzeko gaitasunak eta moldagarritasuna erakusten dituen AI mota bati egiten dio erreferentzia. ZeroOps-en testuinguruan, Agentic AI agenteak azpiegitura-ereduetatik ikasteko, anomaliak identifikatzeko eta ekintza zuzentzaileak hartzeko diseinatuta daude. Agente hauek hainbat datu-iturritan trebatu daitezke, erregistroak, neurketak eta konfigurazio fitxategiak barne, azpiegituraren portaeraren ulermen sakona garatzeko.

StackGen: Azpiegitura-kode gisa (IaC) motorra

StackGen kode irekiko IaC motor bat da, erakundeei azpiegitura kode gisa definitzeko eta kudeatzeko aukera ematen diena. StackGen erabiliz, garatzaileek azpiegitura txantiloiak sor ditzakete, aplikazioak zabaldu eta baliabideak modu koherentean eta erreproduzigarrian kudeatu. StackGen-ek Agentic AI agenteekin integratzeak auto-sendatzeko azpiegiturak sortzea ahalbidetzen du, non agenteek arazoak detektatu eta zuzen ditzaketen denbora errealean.

LangChain: AI-k bultzatutako azpiegituren orkestratzailea

LangChain Python-en oinarritutako marko bat da, garatzaileei AI bidezko azpiegitura-orkestratzaileak eraiki eta zabaltzea ahalbidetzen diena. LangChain aprobetxatuz, erakundeek StackGen-ekin eta beste azpiegitura-tresnekin integratzen diren AI-agente pertsonalizatuak sor ditzakete, azpiegituren kudeaketa autonomoa lortzeko. LangChain-en arkitektura modularra eta aurrez eraikitako osagaien liburutegi zabalak aukera ezin hobea da AI-ak bultzatutako azpiegitura irtenbide konplexuak eraikitzeko.

Aplikazio praktikoa: Adibide sinple bat

Azter dezagun ZeroOps hodeiko jatorrizko ingurune batean nola aplikatu daitekeen adibide sinple bat. Demagun Kubernetes kluster batean web aplikazio bat zabalduta dugula eta aplikazioa eskalatzeko prozesua automatizatu nahi dugula trafiko-eskariaren arabera.


inportatu langchain
langchain.agents inportatu LLMChain
langchain.llms-tik inportatu LangChainLLM

# Definitu AI agentea
agente = LLMChain(
    llm=LangChainLLM(
        model_name="code-davinci-002",
        tenperatura = 0,7,
        max_tokens=2048,
        stop_sequences=["\n", "\n\n"]
    ),
    chain_name="scale_app"
)

# Definitu StackGen txantiloia
txantiloia = {
    "kind": "Inplementazioa",
    "metadatuak": {
        "izena": "web-aplikazioa"
    },
    "zehaztapena": {
        "erreplikak": 1
    }
}

# Definitu eskalatze-politika
politika = {
    "condition": "trafikoa > 1000",
    "ekintza": {
        "erreplikak": 2
    }
}

# Sortu AI bidezko azpiegitura-orkestratzailea
orkestratzailea = LangChainLLM (
    model_name="code-davinci-002",
    tenperatura = 0,7,
    max_tokens=2048,
    stop_sequences=["\n", "\n\n"]
)

# Definitu StackGen inplementazioa
inplementazioa = StackGen (
    txantiloia = txantiloia,
    politika=politika
)

# Inplementatu aplikazioa
deployment.deploy()

# Eskalatu aplikazioa trafiko-eskariaren arabera
orchestrator.scale_app (agentea, hedapena)

Adibide honetan, StackGen-ekin integratzen den LangChain erabiliz AI agente bat definitu dugu web-aplikazio bat trafiko-eskarian oinarrituta eskalatzeko prozesua automatizatzeko. Agenteak aurrez prestatutako hizkuntza-eredu bat erabiltzen du trafiko-datuak aztertzeko eta aplikazioa eskalatzeko erabakiak hartzeko.

Erabiltzen diren 5-10 komando/zati nagusiak

Hona hemen ZeroOps-erako gehien erabiltzen diren komando eta zati batzuk:

  1. langchain init: LangChain proiektu berri bat abiarazten du.
langchain init nire_proiektua
  1. llm chain: LLM kate berri bat sortzen du.
langchain.agents inportatu LLMChain
langchain.llms-tik inportatu LangChainLLM

agente = LLMChain(
    llm=LangChainLLM(
        model_name="code-davinci-002",
        tenperatura = 0,7,
        max_tokens=2048,
        stop_sequences=["\n", "\n\n"]
    ),
    chain_name="nire_katea"
)
  1. stackgen deploy: StackGen txantiloi bat zabaltzen du hodeiko hornitzaile bati.
stackgen inplementatu my_template.yaml
  1. orchestrator scale_app: aplikazio bat eskalatzen du trafiko-eskariaren arabera.
langchain.agents inportatu LLMChain
langchain.llms-tik inportatu LangChainLLM

orkestratzailea = LangChainLLM (
    model_name="code-davinci-002",
    tenperatura = 0,7,
    max_tokens=2048,
    stop_sequences=["\n", "\n\n"]
)

orchestrator.scale_app (agentea, hedapena)
  1. agenteen trena: AI agente bat datu multzo batean entrenatzen du.
agenteen trebatu my_dataset.csv
  1. stackgen policy: aplikazio baten eskalatze-politika definitzen du.
politika = {
    "condition": "trafikoa > 1000",
    "ekintza": {
        "erreplikak": 2
    }
}
  1. langchain visualize: AI agente baten erabakiak hartzeko prozesua bistaratzen du.
langchain ikusteko my_agent.json
  1. orkestratzailearen egoera: aplikazio baten egoera bistaratzen du.
orkestratzailearen egoera my_app
  1. stackgen erregistroak: StackGen inplementazio baten erregistroak bistaratzen ditu.
stackgen-ek my_deployment erregistratzen du
  1. agente ebaluatzea: AI agente baten errendimendua ebaluatzen du.
agente ebaluatu my_agent.json

Bistaratzea

Hona hemen ZeroOps arkitekturaren bistaratzea Chart.js erabiliz:

{
  "mota": "barra",
  "datuak": {
    "labels": ["Agente AI", "StackGen", "LangChain"],
    "datu multzoak": [
      {
        "label": "Osagaiak",
        "datuak": [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
      }
    ]
  },
  "aukerak": {
    "eskalak": {
      "yAxes": [
        {
          "ticks": {
            "beginAtZero": egia
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Bistaratze honek ZeroOps-en hiru osagai nagusiak erakusten ditu: Agentic AI, StackGen eta LangChain. Barra-diagramak osagai bakoitzak ZeroOps arkitekturan duen garrantzia erlatiboa erakusten du.

Ondorioa

ZeroOps azpiegituren kudeaketarako ikuspegi iraultzailea da, Agentic AI, StackGen eta LangChain baliatzen dituena azpiegituren kudeaketa autonomoa lortzeko. AI eta IaC-ren boterea aprobetxatuz, ZeroOps-ek erakundeei azpiegituren kudeaketa automatizatzeko, giza erroreak murrizteko eta eraginkortasun orokorra hobetzeko aukera ematen die. Bere aplikazio praktikoekin, komando nagusiekin eta bistaratzeekin, ZeroOps-ek hodeiko jatorrizko inguruneetan azpiegiturak kudeatzeko modua eraldatzeko prest dago.

¿Tienes preguntas?

Hablemos

Contáctame en LinkedIn