كۈچەيتىلگەن DevOps ئۈچۈن DSPy ۋە LangChain بىلەن سۈنئىي ئەقلىي ئىقتىدار ئوركېستىرىنى يولغا قويۇش

كۈچەيتىلگەن DevOps ئۈچۈن DSPy ۋە LangChain بىلەن سۈنئىي ئەقلىي ئىقتىدار ئوركېستىرىنى يولغا قويۇش

تونۇشتۇرۇش

بۈگۈنكى تېز سۈرئەتلىك يۇمشاق دېتال ئېچىش مەنزىرىسىدە ، DevOps گۇرۇپپىلىرى توختىماي يەتكۈزۈش تۇرۇبا يولىنى ئەلالاشتۇرۇش ، ئۈنۈمنى ئاشۇرۇش ۋە تەننەرخنى تۆۋەنلىتىش يوللىرىنى ئىزدەۋاتىدۇ. بىر ئىستىقباللىق ئۇسۇل سۈنئىي ئىدراك (AI) ۋە ماشىنا ئۆگىنىشى (ML) نى DevOps خىزمەت ئېقىمىغا بىرلەشتۈرۈش. بۇ ماقالىدە DSPy ۋە LangChain ئارقىلىق سۈنئىي ئەقىل ئارقىلىق ھەرىكەتلىنىدىغان ئوركېستىرنىڭ يولغا قويۇلۇشى ئۈستىدە ئىزدىنىلدى ، بۇ ئىككى خىل ئالدىنقى قاتاردىكى رامكا بولۇپ ، سۈنئىي ئەقىل ئارقىلىق قوزغىتىلغان يۇمشاق دېتال يەتكۈزۈش تۇرۇبا يولىنىڭ كېڭەيتىشچان ۋە ماسلىشىشچان قۇرۇلمىسىنى لايىھىلەيدۇ.

تەگلىك

DevOps يۇمشاق دېتالنى تەرەققىي قىلدۇرۇش ، ئورۇنلاشتۇرۇش ۋە ئاسراش ئۇسۇلىدا ئىنقىلاب ئېلىپ باردى. قانداقلا بولمىسۇن ، ئەنئەنىۋى DevOps تۇرۇبا لىنىيىسى ھەمىشە قولدا جەريان ، قوليازما ۋە قوراللارغا تايىنىدۇ ، بۇ ئۈنۈمسىزلىك ، خاتالىق ۋە كېچىكىشنى كەلتۈرۈپ چىقىرىدۇ. سۈنئىي ئەقىل ۋە ML ئالدىن پەرەز قىلىش ، ئاپتوماتلاشتۇرۇش ۋە ئەلالاشتۇرۇش ئىقتىدارى بىلەن تەمىنلەش ئارقىلىق بۇ خىرىسلارنى ھەل قىلىشقا ياردەم بېرەلەيدۇ.

DSPy: AI قوزغىتىلغان DevOps نىڭ رامكىسى

DSPy ئوچۇق كودلۇق رامكا بولۇپ ، سۈنئىي ئەقىل ئارقىلىق ھەرىكەتلىنىدىغان DevOps تۇرۇبا يولىنى تەرەققىي قىلدۇرىدۇ. ئۇ سۈنئىي ئەقىل مودېللىرىنى قۇرۇش ، ئورۇنلاشتۇرۇش ۋە باشقۇرۇش ، شۇنداقلا ئۇلارنى DevOps قورالى ۋە خىزمەت ئېقىمى بىلەن بىرلەشتۈرۈش ئۈچۈن بىر يۈرۈش كۈتۈپخانا ۋە قوراللار بىلەن تەمىنلەيدۇ.

DSPy نىڭ مۇھىم ئالاھىدىلىكلىرى

** مودېل باشقۇرۇش **: DSPy مەركەزلىك مودېل باشقۇرۇش سىستېمىسى بىلەن تەمىنلەيدۇ ، ئاچقۇچىلارنىڭ كۆپ خىل مۇھىتتا سۈنئىي ئەقىل مودېلىنى قۇرۇش ، ئورۇنلاشتۇرۇش ۋە باشقۇرۇشىغا يول قويىدۇ.
** تۇرۇبا ئوركېستىرى **: DSPy سىناق قىلىش ، ئورۇنلاشتۇرۇش ۋە نازارەت قىلىش قاتارلىق ۋەزىپىلەرنى ئاپتوماتلاشتۇرىدىغان سۈنئىي ئەقىل ئارقىلىق ھەرىكەتلىنىدىغان تۇرۇبا يولى قۇرالايدۇ.
** بىرىكتۈرۈش **: DSPy داڭلىق DevOps قوراللىرى بىلەن Jenkins ، GitLab ۋە Docker نى ئۆز ئىچىگە ئالىدۇ.

LangChain: سۈنئىي ئەقىل ئارقىلىق قوللىنىشچان پروگراممىلارنى قۇرۇشنىڭ رامكىسى

LangChain ئوچۇق كودلۇق رامكا بولۇپ ، سۈنئىي ئەقىل ئارقىلىق قوللىنىشچان پروگراممىلارنى تەرەققىي قىلدۇرىدۇ. ئۇ سۈنئىي ئەقىل مودېللىرىنى قۇرۇش ، ئورۇنلاشتۇرۇش ۋە باشقۇرۇش ، شۇنداقلا تور قوللىنىشچان پروگراممىلىرى بىلەن بىرلەشتۈرۈش ئۈچۈن بىر يۈرۈش كۈتۈپخانا ۋە قوراللار بىلەن تەمىنلەيدۇ.

LangChain نىڭ مۇھىم ئالاھىدىلىكلىرى

** مودېل باشقۇرۇش **: LangChain مەركەزلىك مودېل باشقۇرۇش سىستېمىسى بىلەن تەمىنلەيدۇ ، ئاچقۇچىلارنىڭ كۆپ خىل مۇھىتتا سۈنئىي ئەقىل مودېلىنى قۇرۇشى ، ئورۇنلاشتۇرۇشى ۋە باشقۇرۇشىغا يول قويىدۇ.
** API بىرلەشتۈرۈش **: LangChain تور قوللىنىشچان پروگراممىلىرىغا سۈنئىي ئەقىل مودېلى ۋە مۇلازىمىتىنى ئاشكارىلايدىغان RESTful API لارنى قۇرالايدۇ.
** تور قوللىنىشچان پروگراممىسى **: LangChain Django ، Flask ۋە FastAPI قاتارلىق داڭلىق تور رامكىلىرى بىلەن بىرلىشىشنى قوللايدۇ.

DSPy ۋە LangChain بىلەن سۈنئىي ئەقلىي ئىقتىدار ئوركېستىرىنى يولغا قويۇش

DSPy ۋە LangChain بىلەن سۈنئىي ئەقلىي ئىقتىدارلىق ئوركېستىرنى يولغا قويۇش ئۈچۈن ، بىز بۇ باسقۇچلارنى ئۆتىمىز:

** DSPy ۋە LangChain نى قاچىلاڭ **: تۇرۇبا ئارقىلىق DSPy ۋە LangChain نى قاچىلاڭ: bash تۇرۇبا ئورنىتىش dspy langchain
** DSPy تۈرى قۇرۇش **: dspy init بۇيرۇقىنى ئىشلىتىپ يېڭى DSPy تۈرىنى قۇرۇڭ: bash dspy init my_project
** LangChain تۈرىنى قۇرۇش **: «langchain init» بۇيرۇقىنى ئىشلىتىپ يېڭى LangChain تۈرىنى قۇرۇڭ: bash langchain init my_project
** سۈنئىي ئەقىل مودېللىرىغا ئېنىقلىما بېرىش **: DSPy ۋە LangChain ئارقىلىق سۈنئىي ئەقىل مودېللىرىغا ئېنىقلىما بېرىڭ. مەسىلەن ، بىز scikit-learn ئارقىلىق ئاددىي ماشىنا ئۆگىنىش ئەندىزىسىنى قۇرالايمىز: `` python sklearn.linear_model import LogisticRegression دىن dspy.models ئىمپورت مودېلى

class MyModel (Model): def init __ (ئۆزى): super () . init __ () self.model = LogisticRegression ()

def predict (self, data):
    return self.model.predict (سانلىق مەلۇمات)

5. ** تۇرۇبا يولى قۇرۇش **: سىناق ۋە ئورۇنلاشتۇرۇش قاتارلىق ۋەزىپىلەرنى ئاپتوماتىك قىلىدىغان DSPy ئارقىلىق تۇرۇبا يولى قۇرۇڭ. مەسىلەن: python dspy.pipeline ئىمپورت تۇرۇبا يولى

class MyPipeline (تۇرۇبا يولى): def init __ (ئۆزى): super () . init __ () self.model = MyModel ()

def run (self):
    # مودېلنى سىناپ بېقىڭ
    self.model.test ()

    # مودېلنى ئورۇنلاشتۇرۇڭ
    self.model.deploy ()

6. ** LangChain بىلەن بىرلەشتۈرۈش **: «langchain» كۈتۈپخانىسىنى ئىشلىتىپ تۇرۇبا يولىنى LangChain بىلەن بىرلەشتۈرۈڭ. مەسىلەن: python langchain import API دىن

class MyAPI (API): def init __ (ئۆزى): super () . init __ () self.pipeline = MyPipeline ()

def run (self):
    self.pipeline.run ()

`` 7. ** قوللىنىشچان پروگراممىنى ئورۇنلاشتۇرۇش **: AWS ياكى Google Cloud غا ئوخشاش بۇلۇت سۇپىسى ئارقىلىق پروگراممىنى ئورۇنلاشتۇرۇڭ.

Visualization

سۈنئىي ئەقىل ئارقىلىق ھەرىكەتلىنىدىغان ئوركېستىر تۇرۇبىسىنى تەسەۋۋۇر قىلىش ئۈچۈن ، بىز Neo4j غا ئوخشاش گرافىك سانداننى ئىشلىتەلەيمىز. بىز سۈنئىي ئەقىل مودېلى ، ۋەزىپە ۋە خىزمەت ئېقىمىنى ئۆز ئىچىگە ئالغان تۇرۇبا يولىغا ۋەكىللىك قىلىدىغان گرافىك ئەندىزىسىنى قۇرالايمىز.

بۇ يەردە Neo4j نى ئىشلىتىپ گرافىك مودېلىنىڭ مىسالى: `` cypher CREATE (مودېل: Model {ئىسمى: "MyModel" ، تىپى: "MachineLearning"}) CREATE (تۇرۇبا: تۇرۇبا {ئىسمى: "MyPipeline" ، تىپى: "AI"}) CREATE (ۋەزىپە: ۋەزىپە {ئىسمى: "TestModel" ، تىپى: "سىناق"}) CREATE (خىزمەت ئېقىمى: خىزمەت ئېقىمى {ئىسمى: "DeployModel" ، تىپى: "ئورۇنلاشتۇرۇش"})

CREATE (مودېل) - [: HAS_TASK] -> (ۋەزىپە) CREATE (تۇرۇبا يولى) - [: HAS_WORKFLOW] -> (خىزمەت ئېقىمى) CREATE (تۇرۇبا يولى) - [: HAS_MODEL] -> (مودېل) `` بىز گرافىكقا ئوخشاش تەسۋىرلەش قورالى ئارقىلىق گرافىك مودېلىنى بېرەلەيمىز.

بۇ يەردە Graphviz سەپلىمە ھۆججىتىنىڭ بىر مىسالى: `` dot digraph تۇرۇبا يولى { node [shape = box] model [label = "MyModel"] تۇرۇبا يولى [label = "MyPipeline"] ۋەزىپە [label = "TestModel"] workflow [label = "DeployModel"]

model-> ۋەزىپە [label = "HAS_TASK"]
تۇرۇبا يولى-> خىزمەت ئېقىمى [label = "HAS_WORKFLOW"]
تۇرۇبا يولى-> مودېل [label = "HAS_MODEL"]

} `` ئەڭ كۆپ ئىشلىتىلىدىغان 5-10 بۇيرۇق / ئۈزۈندىلەر

بۇ يەردە DSPy ۋە LangChain ئۈچۈن ئەڭ كۆپ ئىشلىتىلىدىغان 5-10 بۇيرۇق / ئۈزۈندىلەر:

** DSPy **
- dspy init my_project: يېڭى DSPy تۈرىنى باشلاڭ.
- dspy model my_model: DSPy ئارقىلىق يېڭى AI مودېلى قۇرۇڭ.
- dspy تۇرۇبا يولى my_pipeline: DSPy ئارقىلىق يېڭى تۇرۇبا قۇرۇڭ.
- dspy my_model نى ئورۇنلاشتۇرۇڭ: DSPy ئارقىلىق AI مودېلىنى ئورۇنلاشتۇرۇڭ.
** LangChain **
- langchain init my_project`: يېڭى LangChain تۈرىنى باشلاڭ.
- langchain api my_api`: LangChain ئارقىلىق يېڭى API قۇرۇڭ.
- langchain مودېلى my_model`: LangChain ئارقىلىق يېڭى AI مودېلى قۇرۇڭ.
- langchain my_model نى ئورۇنلاشتۇرۇڭ: LangChain ئارقىلىق AI مودېلىنى ئورۇنلاشتۇرۇڭ.

خۇلاسە

بۇ ماقالىدە DSPy ۋە LangChain ئارقىلىق سۈنئىي ئەقىل ئارقىلىق ئوركېستىرنىڭ يولغا قويۇلۇشى ئۈستىدە ئىزدەندۇق. بىز سۈنئىي ئەقىل ئارقىلىق قوزغىتىلغان يۇمشاق دېتال يەتكۈزۈش تۇرۇبا لىنىيىسى ئۈچۈن كۆلەملەشتۈرگىلى ۋە ماسلىشىشچان قۇرۇلما لايىھەلەپ ، سۈنئىي ئەقىل ئارقىلىق ئوركېستىرلاشنى يولغا قويۇش ئۈچۈن باسقۇچلۇق يېتەكچى بىلەن تەمىنلىدۇق. بىز يەنە گرافىك سانلىق مەلۇمات ئامبىرى ئارقىلىق تۇرۇبا يولىنى تەسۋىرلەپ ، DSPy ۋە LangChain ئۈچۈن ئەڭ كۆپ ئىشلىتىلگەن 5-10 بۇيرۇق / ئۈزۈندىلەرنىڭ تىزىملىكىنى تەمىنلىدۇق.

DevOps گۇرۇپپىلىرى بۇ قوللانمىغا ئەگىشىش ئارقىلىق سۈنئىي ئەقىل ۋە ML دىن پايدىلىنىپ ، يەتكۈزۈش تۇرۇبا يولىنى ئەلالاشتۇرۇپ ، ئۈنۈمنى ئۆستۈرۈپ ، تەننەرخنى تۆۋەنلىتەلەيدۇ.

كۈچەيتىلگەن DevOps ئۈچۈن DSPy ۋە LangChain بىلەن سۈنئىي ئەقلىي ئىقتىدار ئوركېستىرىنى يولغا قويۇش

¿Tienes preguntas?