Употреба АИ агената за аутоматизовану испоруку софтвера: Интегрисање ЛангЦхаин-а и ДСПи-а у ДевОпс цевоводе
Увод
Пејзаж развоја софтвера се брзо развија, са све већим усвајањем вештачке интелигенције (АИ) и машинског учења (МЛ) у различитим аспектима животног циклуса развоја. Једна од области примене вештачке интелигенције која највише обећава је у аутоматизацији процеса испоруке софтвера, укључујући телеметрију и континуирану интеграцију/континуирано примену (ЦИ/ЦД). У овом чланку ћемо истражити улогу АИ агената у аутоматизацији процеса испоруке софтвера и ући у практичну примену алата за оркестрацију као што су ЛангЦхаин и ДСПи.
Улога АИ агената у испоруци софтвера
АИ агенти су софтверски програми који могу самостално да обављају задатке, доносећи одлуке на основу података и правила. У контексту испоруке софтвера, АИ агенти се могу користити за аутоматизацију различитих процеса, као што су:
- Телеметрија: АИ агенти могу да прикупљају и анализирају податке из различитих извора, као што су евиденција апликација, метрика учинка и повратне информације корисника, како би пружили увид у понашање и перформансе апликације.
- Континуирана интеграција: АИ агенти могу да аутоматизују прављење, тестирање и примену промена кода, обезбеђујући да је апликација увек у стању за примену.
- Непрекидна примена: АИ агенти могу да аутоматизују примену промена у производњи, смањујући време и труд који су потребни за добијање нових функција и поправки корисницима.
- Надгледање и упозорење: АИ агенти могу да надгледају перформансе апликације и упозоравају програмере и оператере на потенцијалне проблеме пре него што постану критични.
ЛангЦхаин: Оквир за изградњу АИ агената
ЛангЦхаин је Питхон оквир за изградњу АИ агената који могу да комуницирају са различитим изворима података и самостално обављају задатке. ЛангЦхаин пружа једноставан и интуитиван АПИ за изградњу агената који могу:
- Интеракција са изворима података: ЛангЦхаин обезбеђује низ извора података, укључујући базе података, АПИ-је и системе датотека, са којима агенти могу да комуницирају.
- Обављање задатака: ЛангЦхаин пружа низ задатака које агенти могу да обављају, укључујући обраду текста, препознавање слика и обраду природног језика.
- Учите из података: ЛангЦхаин пружа низ алгоритама за машинско учење које агенти могу да користе за учење из података.
ДСПи: Оквир за изградњу дистрибуираних АИ агената
ДСПи је Питхон оквир за изградњу дистрибуираних АИ агената који се могу скалирати како би задовољили потребе апликација великих размера. ДСПи пружа низ функција, укључујући:
- Дистрибуирано рачунарство: ДСПи омогућава агентима да раде на више машина, што га чини идеалним за апликације великих размера.
- Паралелизам података: ДСПи омогућава агентима да обрађују податке паралелно, што га чини идеалним за апликације које захтевају рачунарство високих перформанси.
- Скалабилност: ДСПи омогућава агентима да скалирају како би задовољили потребе апликација великих размера.
Интеграција ЛангЦхаин-а и ДСПи-а у ДевОпс цевоводе
Да бисмо интегрисали ЛангЦхаин и ДСПи у ДевОпс цевоводе, можемо користити следеће кораке:
- Инсталирајте ЛангЦхаин и ДСПи: Инсталирајте ЛангЦхаин и ДСПи користећи пип.
пип инсталл лангцхаин дспи
- Креирајте ЛангЦхаин агента: Направите ЛангЦхаин агента који може да комуницира са изворима података и извршава задатке.
импорт лангцхаин
агент = лангцхаин.Агент(
наме="мој_агент",
дата_соурцес=[лангцхаин.ДатаСоурце("база података", "моја_база података")],
таскс=[лангцхаин.Таск("тект_процессинг", "ми_тект_процессинг")]
)
- Креирајте ДСПи агента: Креирајте ДСПи агента који може да ради на више машина и паралелно обрађује податке.
импорт дспи
# Креирајте ДСПи агента
агент = дспи.Агент(
наме="мој_агент",
дата_соурцес=[дспи.ДатаСоурце("датабасе", "ми_датабасе")],
таскс=[дспи.Таск("тект_процессинг", "ми_тект_процессинг")]
)
- Интегришите ЛангЦхаин и ДСПи агенте: Интегришите ЛангЦхаин и ДСПи агенте у ДевОпс цевовод користећи алатку као што је Јенкинс или ГитЛаб ЦИ/ЦД.
импорт лангцхаин
импорт дспи
# Креирајте ЛангЦхаин агента
лангцхаин_агент = лангцхаин.Агент(
наме="ми_лангцхаин_агент",
дата_соурцес=[лангцхаин.ДатаСоурце("база података", "моја_база података")],
таскс=[лангцхаин.Таск("тект_процессинг", "ми_тект_процессинг")]
)
# Креирајте ДСПи агента
дспи_агент = дспи.Агент(
наме="ми_дспиа_агент",
дата_соурцес=[дспи.ДатаСоурце("датабасе", "ми_датабасе")],
таскс=[дспи.Таск("тект_процессинг", "ми_тект_процессинг")]
)
# Интегришите агенте у ДевОпс цевовод
цевовод = [
лангцхаин_агент,
дспи_агент
]
Топ 5-10 најчешће коришћених команди/исјечака
Ево 5-10 најчешће коришћених команди/исјечака за ЛангЦхаин и ДСПи:
- ЛангЦхаин: Креирајте ЛангЦхаин агента
импорт лангцхаин
агент = лангцхаин.Агент(
наме="мој_агент",
дата_соурцес=[лангцхаин.ДатаСоурце("база података", "моја_база података")],
таскс=[лангцхаин.Таск("тект_процессинг", "ми_тект_процессинг")]
)
- ДСПи: Креирајте ДСПи агента
импорт дспи
агент = дспи.Агент(
наме="мој_агент",
дата_соурцес=[дспи.ДатаСоурце("датабасе", "ми_датабасе")],
таскс=[дспи.Таск("тект_процессинг", "ми_тект_процессинг")]
)
- ЛангЦхаин: Интеракција са извором података
импорт лангцхаин
агент = лангцхаин.Агент(
наме="мој_агент",
дата_соурцес=[лангцхаин.ДатаСоурце("база података", "моја_база података")],
таскс=[лангцхаин.Таск("тект_процессинг", "ми_тект_процессинг")]
)
подаци = агент.дата_соурцес[0].гет_дата()
- ДСПи: Интеракција са извором података
импорт дспи
агент = дспи.Агент(
наме="мој_агент",
дата_соурцес=[дспи.ДатаСоурце("датабасе", "ми_датабасе")],
таскс=[дспи.Таск("тект_процессинг", "ми_тект_процессинг")]
)
подаци = агент.дата_соурцес[0].гет_дата()
- ЛангЦхаин: Извршите задатак
импорт лангцхаин
агент = лангцхаин.Агент(
наме="мој_агент",
дата_соурцес=[лангцхаин.ДатаСоурце("база података", "моја_база података")],
таскс=[лангцхаин.Таск("тект_процессинг", "ми_тект_процессинг")]
)
резултат = агент.таскс[0].перформ_таск(дата)
- ДСПи: Извршите задатак
импорт дспи
агент = дспи.Агент(
наме="мој_агент",
дата_соурцес=[дспи.ДатаСоурце("датабасе", "ми_датабасе")],
таскс=[дспи.Таск("тект_процессинг", "ми_тект_процессинг")]
)
резултат = агент.таскс[0].перформ_таск(дата)
- ЛангЦхаин: Учите из података
импорт лангцхаин
агент = лангцхаин.Агент(
наме="мој_агент",
дата_соурцес=[лангцхаин.ДатаСоурце("база података", "моја_база података")],
таскс=[лангцхаин.Таск("тект_процессинг", "ми_тект_процессинг")]
)
агент.леарн_фром_дата(дата)
- ДСПи: Учите из података
импорт дспи
агент = дспи.Агент(
наме="мој_агент",
дата_соурцес=[дспи.ДатаСоурце("датабасе", "ми_датабасе")],
таскс=[дспи.Таск("тект_процессинг", "ми_тект_процессинг")]
)
агент.леарн_фром_дата(дата)
- ЛангЦхаин: Интеграција са ДевОпс цевоводом
импорт лангцхаин
агент = лангцхаин.Агент(
наме="мој_агент",
дата_соурцес=[лангцхаин.ДатаСоурце("база података", "моја_база података")],
таскс=[лангцхаин.Таск("тект_процессинг", "ми_тект_процессинг")]
)
цевовод = [
агент
]
- ДСПи: Интеграција са ДевОпс цевоводом
импорт дспи
агент = дспи.Агент(
наме="мој_агент",
дата_соурцес=[дспи.ДатаСоурце("датабасе", "ми_датабасе")],
таскс=[дспи.Таск("тект_процессинг", "ми_тект_процессинг")]
)
цевовод = [
агент
]
Визуелизација
Ево визуелизације ЛангЦхаин и ДСПи агената у ДевОпс цевоводу:
{
"тип": "бар",
"подаци": {
"лабелс": ["ЛангЦхаин", "ДСПи"],
"сетови података": [
{
"лабел": "Агент",
"подаци": [10, 20],
"бацкгроундЦолор": ["ргба(255, 99, 132, 0.2)", "ргба(54, 162, 235, 0.2)"],
"бордерЦолор": ["ргба(255, 99, 132, 1)", "ргба(54, 162, 235, 1)"],
"бордерВидтх": 1
}
]
},
"опције": {
"наслов": {
"приказ": истина,
"тект": "ЛангЦхаин и ДСПи агенти у ДевОпс Пипелине-у"
},
"вага": {
"иАкес": [
{
"крпељи": {
"бегинАтЗеро": истина
}
}
]
}
}
}
Ова визуелизација приказује ЛангЦхаин и ДСПи агенте у ДевОпс цевоводу, при чему ЛангЦхаин агент има 10 задатака, а ДСПи агент има 20 задатака.
Закључак
У овом чланку смо истражили улогу агената вештачке интелигенције у аутоматизацији процеса испоруке софтвера и ушли у практичну примену алата за оркестрацију као што су ЛангЦхаин и ДСПи. Видели смо како се ЛангЦхаин и ДСПи могу користити за креирање АИ агената који могу да комуницирају са изворима података, извршавају задатке и уче из података. Такође смо видели како се ЛангЦхаин и ДСПи могу интегрисати у ДевОпс цевоводе користећи алате као што су Јенкинс или ГитЛаб ЦИ/ЦД. Са све већим усвајањем АИ и МЛ у развоју софтвера, ЛангЦхаин и ДСПи постају све важнији алати за програмере и оператере који желе да аутоматизују процесе испоруке софтвера.