تونۇشتۇرۇش

DevOps ۋە بۇلۇتنى ئاساس قىلغان قوللىنىشچان پروگراممىلار دەۋرىدە ، ئۇل ئەسلىھە تەشكىللەش زامانىۋى يۇمشاق دېتال تەرەققىياتىنىڭ مۇھىم تەركىبىي قىسمىغا ئايلاندى. Ansible ، Terraform ۋە CloudFormation غا ئوخشاش ئەنئەنىۋى ئۇل ئەسلىھە ئوركېستىرلاش قوراللىرى ئۇل ئەسلىھە بايلىقىنى ئورۇنلاشتۇرۇش ۋە باشقۇرۇشنى ئاپتوماتلاشتۇرۇشتا كۆرۈنەرلىك ئىلگىرىلەشلەرنى قولغا كەلتۈردى. قانداقلا بولمىسۇن ، بۇ قوراللار ھەمىشە قولدا تەڭشەش ، ئورگىنال يېزىش ۋە ئىنسانلارنىڭ ئارىلىشىشىغا تايىنىدۇ ، بۇ خاتالىق ، ماسلاشماسلىق ۋە توسالغۇلارنى كەلتۈرۈپ چىقىرىدۇ.

بۇ چەكلىمىلەرنى ھەل قىلىش ئۈچۈن ، سۈنئىي ئىدراك (AI) ۋە ماشىنا ئۆگىنىشى (ML) نىڭ كۈچىدىن پايدىلىنىپ ، ئاپتوماتىك ئۇل ئەسلىھە تەشكىللەش سىستېمىسى بەرپا قىلىشىمىز كېرەك. بۇ ماقالىدە StackGen ۋە LangChain نىڭ قانداق قىلىپ بۇ خىل سىستېمىنى قۇرۇپ ، ھەددىدىن زىيادە DevOps ئاپتوماتلاشتۇرۇشىنى ۋە ئۇل ئەسلىھە باشقۇرۇش ئۇسۇلىدا ئىنقىلاب ئېلىپ بارىدىغانلىقىنى تەتقىق قىلىمىز.

StackGen دېگەن نېمە؟

StackGen ئوچۇق كودلۇق ، بۇلۇت يەرلىك ئۇل ئەسلىھە ئوركېستىرلاش قورالى بولۇپ ، ئۇ باياننامە سەپلەش ئەندىزىسىنى ئىشلىتىپ ئۇل ئەسلىھە بايلىقىنى بەلگىلەيدۇ ۋە باشقۇرىدۇ. ئۇ يۇقىرى كۆلەملىك ، جانلىق ۋە كېڭەيتكىلى بولىدىغان قىلىپ لايىھەلەنگەن بولۇپ ، ئۇنى كەڭ كۆلەملىك ، مۇرەككەپ ئۇل ئەسلىھە ئورۇنلاشتۇرۇشنىڭ كۆڭۈلدىكىدەك تاللىشى قىلىدۇ.

StackGen نىڭ يادرولۇق قۇرۇلمىسى مودۇللاشتۇرۇلغان ، قىستۇرما دېتالنى ئاساس قىلغان بولۇپ ، ئاچقۇچىلار ئۇنىڭ ئىقتىدارىنى ئاسانلا كېڭەيتەلەيدۇ ۋە خاسلاشتۇرالايدۇ. بۇ مودۇللۇق يەنە StackGen نى LangChain غا ئوخشاش باشقا قوراللار ۋە رامكىلار بىلەن مۇكەممەل بىرلەشتۈرەلەيدۇ.

LangChain دېگەن نېمە؟

LangChain پاراڭلىشىش سۈنئىي ئەقىل قوللىنىشچان پروگراممىلىرىنى قۇرۇشنىڭ ئالدىنقى قاتاردىكى ، ئوچۇق كودلۇق رامكىسى. ئۇ پاراڭلىشىش ، ئاۋاز ياردەمچىسى ۋە باشقا پاراڭلىشىش ئېغىزى قۇرۇش ئۈچۈن بىر يۈرۈش كۈچلۈك قوراللار ۋە API لار بىلەن تەمىنلەيدۇ. LangChain LangChain Core نىڭ ئۈستىگە ياسالغان بولۇپ ، ئۇ ناھايىتى چوڭ كۆلەمدىكى ، تارقىتىلغان بىناكارلىق قۇرۇلمىسى بولۇپ ، ئىنسانلارغا ئوخشاش تىلنى بىر تەرەپ قىلىدۇ.

LangChain نىڭ ئاساسلىق ئىقتىدارلىرى:

• ** پاراڭلىشىش سۈنئىي ئەقىل **: LangChain پروگراممېرلارنى تەبىئىي تىل كىرگۈزۈشلىرىنى چۈشىنىدىغان ۋە ئىنكاس قايتۇرالايدىغان پاراڭلىشىش ئېغىزى قۇرالايدۇ.
• ** ئەۋلاد سۈنئىي ئەقىل **: LangChain بىر يۈرۈش ھاسىل بولىدىغان سۈنئىي ئەقىل مودېللىرى بىلەن تەمىنلەيدۇ ، بۇلار تېكىستكە تېكىست ۋە تېكىستتىن رەسىمگە ئوخشاش مودېللارنى ئۆز ئىچىگە ئالىدۇ ، بۇلار ئىنسانلارغا ئوخشاش تېكىست ، رەسىم ۋە باشقا تاراتقۇلارنى ھاسىل قىلىشقا ئىشلىتىلىدۇ.
• ** بىرىكتۈرۈش **: LangChain StackGen نى ئۆز ئىچىگە ئالغان نۇرغۇن قورال ۋە رامكىلار بىلەن بىر گەۋدىلەشتۈرۈلۈپ ، ئاپتوماتىك ئۇل ئەسلىھە ئوركېستىر سىستېمىسى قۇرۇشتىكى كۆڭۈلدىكىدەك تاللاش ھېسابلىنىدۇ.

ھەددىدىن زىيادە DevOps ئاپتوماتلاشتۇرۇش ئۈچۈن سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىسى ۋە ئەۋلاد سۈنئىي ئەقىلدىن پايدىلىنىش

StackGen ۋە LangChain ئارقىلىق ئاپتوماتىك ئۇل ئەسلىھە تەشكىللەش سىستېمىسى بەرپا قىلىش ئۈچۈن ، بىز تەبىئىي تىل كىرگۈزۈشنى چۈشىنىدىغان ۋە ئىنكاس قايتۇرالايدىغان سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىسى قۇرۇشىمىز كېرەك. بۇ سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىسى مەۋھۇم ماشىنا ، قاچا ۋە تور قاتارلىق ئۇل ئەسلىھە بايلىقىنى تەشكىللەشكە مەسئۇل بولىدۇ.

بۇ بىناكارلىقنىڭ يۇقىرى قاتلاملىق ئومۇمىي كۆرۈنۈشى:

1. ** ئىشلەتكۈچى كىرگۈزۈش **: ئىشلەتكۈچى يېڭى مەۋھۇم ماشىنا ئورۇنلاشتۇرۇش تەلىپىگە ئوخشاش تەبىئىي تىل كىرگۈزۈش بىلەن تەمىنلەيدۇ.
2. ** LangChain **: LangChain رامكىسى ئىشلەتكۈچى كىرگۈزۈشنى بىر تەرەپ قىلىدۇ ۋە تەلەپنىڭ ماشىنا ئوقۇغىلى بولىدىغان ئىپادىسىنى ھاسىل قىلىدۇ.
3. ** StackGen **: StackGen قورالى ماشىنا ئوقۇغىلى بولىدىغان ۋەكىلنى قوبۇل قىلىدۇ ۋە ئۇنى ئۇل ئەسلىھە بايلىقىنى تەشكىللەيدۇ.
4. ** ئەۋلاد سۈنئىي ئەقىل **: LangChain قۇرۇلمىسى ھاسىل بولغان سۈنئىي ئەقىل مودېلىنى ئىشلىتىپ ، ئادەمگە ئوخشاش تېكىست ، رەسىم ۋە باشقا تاراتقۇلارنى ھاسىل قىلىپ ، ئىشلەتكۈچىگە پىكىر بېرىدۇ.

بۇ قۇرۇلمىنى چۈشەندۈرۈش ئۈچۈن ، ئاددىي بىر مىسالنى كۆرۈپ باقايلى. StackGen ۋە LangChain ئارقىلىق يېڭى مەۋھۇم ماشىنا ئورۇنلاشتۇرماقچى دەپ پەرەز قىلايلى. بۇ يەردە قانداق ئەمەلگە ئاشىدىغانلىقىنى كۆرسىتىپ بېرىدىغان Python كود ئۈزۈندىسى: `` python import langchain stackgen import StackGen دىن

LangChain ۋاكالەتچىسى قۇرۇڭ

agent = langchain.Agent ( name = "infrastructure_orchestrator", model = "text-to-text", prompt = "2 CPU ۋە 4 GB لىق ئىچكى ساقلىغۇچ سەپلەنگەن يېڭى مەۋھۇم ماشىنا ئورۇنلاشتۇرۇڭ", )

StackGen مىسالى قۇر

stackgen = StackGen ()

LangChain ئارقىلىق ئىشلەتكۈچى كىرگۈزۈشنى بىر تەرەپ قىلىڭ

user_input = "2 CPU ۋە 4 GB لىق ئىچكى ساقلىغۇچ سەپلەنگەن يېڭى مەۋھۇم ماشىنا ئورۇنلاشتۇرۇڭ" process_input = agent.process_input (user_input)

StackGen ئارقىلىق ئۇل ئەسلىھە بايلىقىنى رەتلەڭ

stackgen.deploy_vm (process_input) `` ` بۇ كود ئۈزۈندىسى LangChain ۋاكالەتچىسىنىڭ ئىشلەتكۈچى كىرگۈزۈشنى قانداق بىر تەرەپ قىلىدىغانلىقىنى ۋە ماشىنا ئوقۇغىلى بولىدىغان ۋەكىللىك ھاسىل قىلىدىغانلىقىنى كۆرسىتىپ بېرىدۇ ، ئاندىن StackGen تەرىپىدىن ئۇل ئەسلىھە بايلىقىنى تەشكىللەيدۇ.

ئەڭ كۆپ ئىشلىتىلىدىغان 5-10 بۇيرۇق / ئۈزۈندىلەر

بۇ يەردە StackGen ۋە LangChain ئۈچۈن ئەڭ كۆپ ئىشلىتىلگەن 5-10 بۇيرۇق / ئۈزۈندىلەر:

StackGen

1. stackgenloyment_vm <vm_config>: بەلگىلەنگەن سەپلىمىسى بىلەن يېڭى مەۋھۇم ماشىنا ئورۇنلاشتۇرىدۇ.
2. stackgen delete_vm <vm_id>: بەلگىلەنگەن كىملىك ​​بىلەن مەۋھۇم ماشىنىنى ئۆچۈرىدۇ.
3. stackgen list_vms: نۆۋەتتىكى مۇھىتتىكى بارلىق مەۋھۇم ماشىنىلارنى تىزىدۇ.
4. stackgen create_network <network_config>: بەلگىلەنگەن سەپلىمىسى بىلەن يېڭى تور قۇرىدۇ.
5. stackgen delete_network <network_id>: بەلگىلەنگەن كىملىك ​​بىلەن تورنى ئۆچۈرىدۇ.

LangChain

1. agent.process_input (<user_input>): ئىشلەتكۈچى كىرگۈزۈشنى بىر تەرەپ قىلىپ ، ماشىنا ئوقۇغىلى بولىدىغان ۋەكىللىك ھاسىل قىلىدۇ.
2. agent.generate_text (<prompt>): كۆرسىتىلگەن ئەسكەرتىشكە ئاساسەن ئىنسانغا ئوخشاش تېكىست ھاسىل قىلىدۇ.
3. agent.generate_image (<prompt>): كۆرسىتىلگەن ئەسكەرتىشكە ئاساسەن رەسىم ھاسىل قىلىدۇ.
4. agent.integrate_stackgen (<stackgen_config>): LangChain نى StackGen بىلەن بىرلەشتۈردى.
5. agent.list_integrations (): StackGen بىلەن بارلىق بىرلەشتۈرۈشلەرنى تىزىدۇ.

Visualization

بۇ يەردە Chart.js نى ئىشلىتىپ StackGen ۋە LangChain قۇرۇلمىسىنىڭ تەسۋىرى بار: json { "type": "pieChart", "data": { "بەلگە": ["StackGen", "LangChain"], "datasets": [ { "label": "ئۇل ئەسلىھە ئوركېستىرى", "data": [50, 50], "backgroundColor": ["# 4CAF50", "# FF9800"] } ] }, "options": { "title": { "display": true, "text": "StackGen and LangChain Architecture" }, "رىۋايەت": { "display": true } } } ` بۇ تەسۋىر ئۇل ئەسلىھە ئوركېستىر قۇرۇلمىسىدىكى StackGen بىلەن LangChain نىڭ باراۋەر بۆلۈنۈشىنى كۆرسىتىپ بېرىدۇ.

خۇلاسە

بۇ ماقالىدە StackGen ۋە LangChain نىڭ قانداق قىلىپ ئاپتونومىيىلىك ئۇل ئەسلىھە ئوركېستىر سىستېمىسى بەرپا قىلىشقا ئىشلىتىلىدىغانلىقى ئۈستىدە ئىزدەنگەن. بىز LangChain رامكىسىنىڭ تەبىئىي تىل كىرگۈزۈشلىرىنى بىر تەرەپ قىلىش ۋە ماشىنا ئوقۇغىلى بولىدىغان ۋەكىللىك ھاسىل قىلىش ئۈچۈن قانداق ئىشلىتىلىدىغانلىقىنى كۆرسەتتۇق ، ئاندىن StackGen ئارقىلىق ئۇل ئەسلىھە بايلىقىنى تەشكىللىيەلەيدۇ. بىز يەنە StackGen ۋە LangChain نى قۇرۇش ۋە بىرلەشتۈرۈشكە ئىشلىتىلىدىغان بىر يۈرۈش ئەمەلىي كود پارچىلىرى ۋە بۇيرۇقلار بىلەن تەمىنلىدۇق.

سۈنئىي ئەقىل ۋاكالەتچىسى ۋە ھاسىل قىلىدىغان سۈنئىي ئەقىلنىڭ كۈچىدىن پايدىلىنىپ ، ئىنتايىن چوڭ كۆلەمدىكى ، ئەۋرىشىم ۋە كېڭەيتكىلى بولىدىغان چېكىدىن ئاشقان DevOps ئاپتوماتلاشتۇرۇش سىستېمىسىنى قۇرالايمىز. بۇ پروگرامما ئاچقۇچىلارنىڭ قوللىنىشچان پروگراممىلارنى قۇرۇش ۋە ئورۇنلاشتۇرۇش قاتارلىق تېخىمۇ يۇقىرى قاتلاملىق ۋەزىپىلەرگە ئەھمىيەت بېرىشىگە شارائىت ھازىرلاپ بېرىدۇ ، ئۇل ئەسلىھە تەشكىللەش سىستېمىسى ئاساسىي ئۇل ئەسلىھە بايلىقىغا كۆڭۈل بۆلىدۇ.

بىز بۇ ماقالىنىڭ StackGen ۋە LangChain بىناكارلىقى ھەققىدە ئەتراپلىق چۈشەنچە بېرىپ ، پروگراممېرلارنى ئاپتونومىيىلىك ئۇل ئەسلىھە تەشكىللەشنىڭ مۇمكىنچىلىكى ئۈستىدە ئىزدىنىشكە ئىلھاملاندۇرۇشىنى ئۈمىد قىلىمىز.