ZeroOps: سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىسى ، StackGen ۋە LangChain بىلەن ئاپتوماتىك ئۇل ئەسلىھەگە ئېرىشىش
تونۇشتۇرۇش
بۇلۇت مۇھىتى كۈنسېرى تەرەققىي قىلىۋاتقان مەنزىرىلەردە ، ئۈنۈملۈك ۋە كۆلەملەشكەن ئۇل ئەسلىھە باشقۇرۇشقا بولغان ئېھتىياج ئەزەلدىن يۇقىرى بولۇپ باقمىدى. ئەنئەنىۋى ئاپتوماتلاشتۇرۇش قوراللىرى جەرياننى راۋانلاشتۇرۇشتا تۈرتكىلىك رول ئوينىدى ، ئەمما ئۇلار زامانىۋى ئۇل ئەسلىھەلەرنىڭ مۇرەككەپلىكى ۋە ئىنچىكە نۇقتىلىرىنى ھەل قىلىشتا ھەمىشە كەم بولۇپ قالىدۇ. ZeroOps دەل مۇشۇ يەردە - ئىنقىلابى ئۇسۇل بولۇپ ، ۋاكالەتچى سۈنئىي ئەقىلدىن پايدىلىنىپ ، ئۇل ئەسلىھە باشقۇرۇشنى ئەمەلگە ئاشۇرىدۇ. بۇ ماقالىدە بىز ZeroOps دۇنياسىغا چوڭقۇر چۆكۈپ ، ئۇنىڭ يادرولۇق تەركىبلىرى ، پايدىسى ۋە ئەمەلىي قوللىنىشچانلىقى ئۈستىدە ئىزدىنىمىز.
ZeroOps دېگەن نېمە؟
ZeroOps سۈنئىي ئىدراك (AI) نىڭ كۈچى بىلەن بۇلۇت يەرلىك مۇھىتنىڭ جانلىقلىقىنى بىرلەشتۈرۈپ ، ئۆز-ئۆزىنى باشقۇرىدىغان ئۇل ئەسلىھە بەرپا قىلىدىغان يېڭىدىن گۈللىنىۋاتقان ئەندىزە. سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىسى ، StackGen ۋە LangChain نىڭ ئىقتىدارىنى جارى قىلدۇرۇش ئارقىلىق ، ZeroOps تەشكىلاتلارنىڭ ئۇل ئەسلىھە باشقۇرۇشنى ئاپتوماتلاشتۇرۇش ، ئىنسانلارنىڭ خاتالىقىنى ئازايتىش ۋە ئومۇمىي ئۈنۈمنى يۇقىرى كۆتۈرۈش ئىمكانىيىتىگە ئىگە قىلىدۇ.
ۋاكالەتچى سۈنئىي ئەقىل: ZeroOps نىڭ يۈرىكى
ۋاكالەتچى سۈنئىي ئەقىل ئەقلىي ھەرىكەت ، تەدبىر بەلگىلەش ئىقتىدارى ۋە ماسلىشىشچانلىقىنى نامايان قىلىدىغان سۈنئىي ئەقىلنى كۆرسىتىدۇ. ZeroOps ئارقا كۆرۈنۈشىدە ، ۋاكالەتچى سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىلىرى ئۇل ئەسلىھە ئەندىزىسىدىن ئۆگىنىش ، نورمالسىزلىقنى بايقاش ۋە تۈزىتىش تەدبىرلىرىنى قوللىنىش ئۈچۈن لايىھەلەنگەن. بۇ ۋاكالەتچىلەر خاتىرە ، ئۆلچەم ۋە سەپلىمە ھۆججەتلەرنى ئۆز ئىچىگە ئالغان ھەر خىل سانلىق مەلۇمات مەنبەلىرىدە تەربىيىلىنىپ ، ئۇل ئەسلىھەنىڭ ھەرىكىتىنى چوڭقۇر چۈشىنىدۇ.
StackGen: ئۇل ئەسلىھە-كود (IaC) ماتورى
StackGen ئوچۇق كودلۇق IaC ماتورى بولۇپ ، تەشكىلاتلارنىڭ ئۇل ئەسلىھەنى كود قىلىپ ئېنىقلىشىغا ۋە باشقۇرۇشىغا ياردەم بېرىدۇ. ئاچقۇچىلار StackGen نى ئىشلىتىش ئارقىلىق ئۇل ئەسلىھە قېلىپىنى قۇرالايدۇ ، قوللىنىشچان پروگراممىلارنى ئورۇنلاشتۇرالايدۇ ۋە بايلىقلارنى ئىزچىل ۋە كۆپەيتكىلى بولىدۇ. StackGen نىڭ ۋاكالەتچى سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىلىرى بىلەن بىرلىشىشى ئۆز-ئۆزىنى ئەسلىگە كەلتۈرۈش ئۇل ئەسلىھەلىرىنى بارلىققا كەلتۈرەلەيدۇ ، ۋاكالەتچىلەر مەسىلىلەرنى دەل ۋاقتىدا بايقىيالايدۇ ۋە تۈزىتىدۇ.
LangChain: سۈنئىي ئەقىل ئارقىلىق ياسالغان ئۇل ئەسلىھە ئوركېستىرى
LangChain بولسا Python نى ئاساس قىلغان رامكا بولۇپ ، ئاچقۇچىلارغا سۈنئىي ئەقىل ئارقىلىق ئۇل ئەسلىھە ئوركېستىرى قۇرالايدۇ ۋە ئورۇنلاشتۇرالايدۇ. LangChain دىن پايدىلىنىپ ، تەشكىلاتلار StackGen ۋە باشقا ئۇل ئەسلىھە قوراللىرى بىلەن بىر گەۋدىلەشتۈرۈلگەن خاس سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىلىرىنى قۇرۇپ ، ئاپتوماتىك ئۇل ئەسلىھە باشقۇرۇشنى ئەمەلگە ئاشۇرالايدۇ. LangChain نىڭ مودۇللۇق قۇرۇلمىسى ۋە ئالدىن ياسالغان زاپچاسلارنىڭ كەڭ كۇتۇپخانىسى ئۇنى سۈنئىي ئەقلىي ئىقتىدارلىق ئۇل ئەسلىھە ھەل قىلىش لايىھىسى قۇرۇشتىكى كۆڭۈلدىكىدەك تاللاش قىلىدۇ.
ئەمەلىي قوللىنىش: ئاددىي مىسال
ZeroOps نىڭ بۇلۇتلۇق مۇھىتتا قانداق قوللىنىلىدىغانلىقىغا ئائىت بىر ئاددىي مىسالنى كۆرۈپ باقايلى. بىزدە Kubernetes توپىغا ئورۇنلاشتۇرۇلغان تور قوللىنىشچان پروگراممىسى بار دەپ پەرەز قىلايلى ، بىز قاتناش ئېھتىياجىغا ئاساسەن پروگراممىنى كۆلەملەشتۈرۈش جەريانىنى ئاپتوماتلاشتۇرماقچى.
`` python
import langchain langchain.agents دىن LLMChain نى ئىمپورت قىلىدۇ langchain.llms دىن ئىمپورت قىلىدىغان LangChainLLM
AI ۋاكالەتچىسىگە ئېنىقلىما بېرىڭ
agent = LLMChain ( llm = LangChainLLM ( model_name = "code-davinci-002", temperature = 0.7, max_tokens = 2048, stop_sequences = ["\ n", "\ n \ n"] ), chain_name = "scale_app" )
StackGen قېلىپىنى ئېنىقلاڭ
template = { "kind": "ئورۇنلاشتۇرۇش", "metadata": { "name": "web-app" }, "spec": { "كۆپەيتىلگەن نۇسخىسى": 1 } }
كۆلەملەشتۈرۈش سىياسىتىگە ئېنىقلىما بېرىڭ
policy = { "شەرت": "قاتناش> 1000", "action": { "كۆپەيتىلگەن نۇسخىسى": 2 } }
سۈنئىي ئەقىل ئارقىلىق ئۇل ئەسلىھە ئوركېستىرى قۇرۇڭ
orchestrator = LangChainLLM ( model_name = "code-davinci-002", temperature = 0.7, max_tokens = 2048, stop_sequences = ["\ n", "\ n \ n"] )
StackGen ئورۇنلاشتۇرۇشىنى ئېنىقلاڭ
ئورۇنلاشتۇرۇش = StackGen ( template = template, سىياسەت = سىياسەت )
ئىلتىماسنى ئورۇنلاشتۇرۇڭ
ئورۇنلاشتۇرۇش. deploy ()
قاتناش ئېھتىياجىغا ئاساسەن قوللىنىشچان پروگراممىنى كېڭەيتىڭ
orchestrator.scale_app (ۋاكالەتچى ، ئورۇنلاشتۇرۇش) `` `
بۇ مىسالدا ، بىز LangChain ئارقىلىق AI ۋاكالەتچىسىنى StackGen بىلەن بىرلەشتۈرۈپ ، قاتناش ئېھتىياجىغا ئاساسەن تور قوللىنىشچان پروگراممىسىنى كىچىكلىتىش جەريانىنى ئاپتوماتلاشتۇردۇق. ۋاكالەتچى ئالدىن تەربىيىلەنگەن تىل ئەندىزىسىنى ئىشلىتىپ قاتناش سانلىق مەلۇماتلىرىنى تەھلىل قىلىدۇ ۋە پروگراممىنى كۆلەملەشتۈرۈش توغرىسىدا قارار چىقىرىدۇ.
ئەڭ كۆپ ئىشلىتىلىدىغان 5-10 بۇيرۇق / ئۈزۈندىلەر
بۇ يەردە ZeroOps ئۈچۈن ئەڭ كۆپ ئىشلىتىلىدىغان بۇيرۇق ۋە پارچىلار بار:
- ** langchain init **: يېڭى LangChain تۈرىنى يولغا قويدى.
bash langchain init my_project` - ** llm زەنجىرى **: يېڭى LLM زەنجىرىنى بارلىققا كەلتۈرىدۇ. `` python langchain.agents دىن LLMChain نى ئىمپورت قىلىدۇ langchain.llms دىن ئىمپورت قىلىدىغان LangChainLLM
agent = LLMChain (
llm = LangChainLLM (
model_name = "code-davinci-002",
temperature = 0.7,
max_tokens = 2048,
stop_sequences = ["\ n", "\ n \ n"]
),
chain_name = "my_chain"
)
` 3. ** stackgen ئورۇنلاشتۇرۇش **: بۇلۇت تەمىنلىگۈچىگە StackGen قېلىپىنى ئورۇنلاشتۇرىدۇ. bash
stackgen my_template.yaml نى ئورۇنلاشتۇرىدۇ
` 4. ** orchestrator scale_app **: قاتناش ئېھتىياجىغا ئاساسەن قوللىنىشچان پروگرامما. python
langchain.agents دىن LLMChain نى ئىمپورت قىلىدۇ
langchain.llms دىن ئىمپورت قىلىدىغان LangChainLLM
orchestrator = LangChainLLM ( model_name = "code-davinci-002", temperature = 0.7, max_tokens = 2048, stop_sequences = ["\ n", "\ n \ n"] )
orchestrator.scale_app (ۋاكالەتچى ، ئورۇنلاشتۇرۇش)
` 5. ** ۋاكالەتچى پويىز **: سانلىق مەلۇمات ئامبىرىدا سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىسى تەربىيلەيدۇ. bash
ۋاكالەتچى my_dataset.csv
` 6. ** stackgen سىياسىتى **: بىر پروگراممىنىڭ كۆلەملەشتۈرۈش سىياسىتىگە ئېنىقلىما بېرىدۇ. python
policy = {
"شەرت": "قاتناش> 1000",
"action": {
"كۆپەيتىلگەن نۇسخىسى": 2
}
}
` 7. ** langchain تەسەۋۋۇر قىلىش **: سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىسىنىڭ قارار چىقىرىش جەريانىنى تەسۋىرلەيدۇ. bash
langchain my_agent.json نى تەسۋىرلەپ كۆرۈڭ
` 8. ** ئوركېستىر ھالىتى **: بىر پروگراممىنىڭ ھالىتىنى كۆرسىتىدۇ. bash
orchestrator status my_app
` 9. ** stackgen خاتىرىلىرى **: StackGen ئورۇنلاشتۇرۇش خاتىرىسىنى كۆرسىتىدۇ. bash
stackgen خاتىرىلىرى my_deployment
` 10. ** ۋاكالەتچى **: AI ۋاكالەتچىسىنىڭ ئىقتىدارىنى باھالايدۇ. bash
ۋاكالەتچى my_agent.json نى باھالايدۇ
`` `
Visualization
بۇ يەردە Chart.js ئارقىلىق ZeroOps قۇرۇلمىسىنىڭ تەسۋىرلىنىشى:
json { "type": "bar", "data": { "بەلگە": ["ۋاكالەتچى سۈنئىي ئەقىل" ، "StackGen", "LangChain"], "datasets": [ { "label": "زاپچاسلار", "data": [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 } ] }, "options": { "تارازا": { "yAxes": [ { "ticks": { "startAtZero": راست } } ] } } } `
بۇ تەسۋىر ZeroOps نىڭ ۋاكالەتچى سۈنئىي ئەقىل ، StackGen ۋە LangChain دىن ئىبارەت ئۈچ يادرولۇق تەركىبنى كۆرسىتىپ بېرىدۇ. تاياقچە جەدۋىلى ھەر بىر زاپچاسنىڭ ZeroOps قۇرۇلمىسىدىكى نىسپىي مۇھىملىقىنى چۈشەندۈرۈپ بېرىدۇ.
خۇلاسە
ZeroOps بولسا ئۇل ئەسلىھە باشقۇرۇشتىكى ئىنقىلابىي ئۇسۇل بولۇپ ، ۋاكالەتچى سۈنئىي ئەقىل ، StackGen ۋە LangChain دىن پايدىلىنىپ ، ئاپتوماتىك ئۇل ئەسلىھە باشقۇرۇشنى ئەمەلگە ئاشۇرىدۇ. AI ۋە IaC نىڭ كۈچىدىن پايدىلىنىپ ، ZeroOps تەشكىلاتلارنىڭ ئۇل ئەسلىھە باشقۇرۇشنى ئاپتوماتلاشتۇرۇشىغا ، ئىنسانلارنىڭ خاتالىقىنى ئازايتىپ ، ئومۇمىي ئۈنۈمنى ئۆستۈرىدۇ. ZeroOps ئۆزىنىڭ ئەمەلىي قوللىنىشچانلىقى ، يۇقىرى بۇيرۇقلىرى ۋە كۆرۈنۈشچانلىقى بىلەن بۇلۇت ئانا مۇھىتىدىكى ئۇل ئەسلىھەلەرنى باشقۇرۇش ئۇسۇلىمىزنى ئۆزگەرتىشكە تەييارلاندى.