ZeroOps: AI agentleri, StackGen we LangChain bilen özbaşdak infrastruktura ýetmek
Giriş
Bulutly ýerli gurşawyň hemişe ösýän landşaftynda infrastrukturany netijeli we ulaldyp dolandyrmak islegi hiç wagt ýokary bolmandy. Adaty awtomatlaşdyryş gurallary amallary tertipleşdirmekde möhüm rol oýnady, ýöne köplenç häzirki zaman infrastrukturasynyň çylşyrymlylyklaryny we nuanslaryny çözmekde kem bolýar. “ZeroOps” -yň girýän ýeri - özbaşdak infrastruktura dolandyryşyny gazanmak üçin “Agentic AI” -ni ulanýan rewolýusiýa çemeleşmesi. Bu makalada onuň esasy böleklerini, peýdalaryny we amaly goşundylaryny öwrenip, ZeroOps dünýäsine göz aýlarys.
ZeroOps näme?
ZeroOps, emeli intellektiň (AI) güýjüni öz-özüňi dolandyrmak infrastrukturasyny döretmek üçin bulutly gurşawyň çeýeligi bilen birleşdirýän täze bir paradigma. AI agentleriniň, StackGen we LangChain-iň mümkinçiliklerinden peýdalanmak bilen, ZeroOps guramalara infrastruktura dolandyryşyny awtomatlaşdyrmaga, adam ýalňyşlaryny azaltmaga we umumy netijeliligi ýokarlandyrmaga mümkinçilik berýär.
Agent AI: ZeroOps-iň ýüregi
Agentic AI, akylly özüni alyp barşyny, karar bermek ukybyny we uýgunlaşmagyny görkezýän AI görnüşine degişlidir. ZeroOps kontekstinde Agentic AI agentleri infrastruktura nagyşlaryndan öwrenmek, anomaliýalary kesgitlemek we düzediş çäreleri görmek üçin döredildi. Bu agentler, infrastrukturanyň özüni alyp barşyna çuňňur düşünmek üçin gündelikler, ölçegler we konfigurasiýa faýllary ýaly dürli maglumatlar çeşmelerinde tälim alyp bilerler.
StackGen: Infrastruktura-kod (IaC) hereketlendirijisi
“StackGen” guramalara infrastrukturany kod hökmünde kesgitlemäge we dolandyrmaga mümkinçilik berýän açyk çeşme IaC hereketlendirijisidir. “StackGen” -i ulanyp, döredijiler infrastruktura şablonlaryny döredip, amaly programmalary ýerleşdirip we çeşmeleri yzygiderli we köpelip bilýän görnüşde dolandyryp bilerler. “StackGen” -iň “Agentic AI” agentleri bilen integrasiýasy, öz-özüni bejermek infrastrukturasyny döretmäge mümkinçilik berýär, bu ýerde agentler real wagtda meseleleri ýüze çykaryp we düzedip bilerler.
LangChain: AI bilen işleýän infrastruktura orkestri
LangChain, Python esasly çarçuwadyr, döredijilere AI bilen işleýän infrastruktura orkestrlerini gurmaga we ýerleşdirmäge mümkinçilik berýär. LangChain-den peýdalanmak bilen, guramalar özbaşdak infrastrukturany dolandyrmak üçin StackGen we beýleki infrastruktura gurallary bilen birleşýän ýörite AI agentlerini döredip bilerler. “LangChain” -iň modul arhitekturasy we öňünden gurlan komponentleriň giň kitaphanasy ony “AI” bilen işleýän çylşyrymly infrastruktura çözgütleri üçin iň oňat saýlamaga öwürýär.
Amaly amaly: ýönekeý mysal
“ZeroOps” -yň bulutly gurşawda nädip ulanylyp bilinjekdiginiň ýönekeý bir mysalyna seredeliň. Kubernetes toparynda ýerleşdirilen web programmamyz bar diýeliň we programmany traffigiň islegine görä ulaltmak prosesini awtomatlaşdyrmak isleýäris.
`` piton
langchain import ediň langchain.agents-den LLMChain import edýär langchain.llms-dan LangChainLLM import edýär
AI agentini kesgitläň
agent = LLMChain ( llm = LangChainLLM ( model_name = "code-davinci-002", temperatura = 0.7, max_tokens = 2048, stop_sequences = ["\ n", "\ n \ n"] ), chain_name = "scale_app" )
StackGen şablonyny kesgitläň
şablon = { "görnüş": "Gurnama", "metadata": { "name": "web-programma" }, "spes": { "göçürmeler": 1 } }
Ölçeg syýasatyny kesgitläň
syýasat = { "şert": "traffik> 1000", "hereket": { "göçürmeler": 2 } }
AI bilen işleýän infrastruktura orkestrini dörediň
orkestrator = LangChainLLM ( model_name = "code-davinci-002", temperatura = 0.7, max_tokens = 2048, stop_sequences = ["\ n", "\ n \ n"] )
StackGen enjamlaşdyrylyşyny kesgitläň
ýerleşdirme = StackGen ( şablon = şablon, syýasat = syýasat )
Programmany ýerleşdiriň
ýerleşdirmek.deploy ()
Trafik islegine görä programmany masştablaň
orchestrator.scale_app (agent, ýerleşdiriş) ``
Bu mysalda, traffigiň islegine baglylykda web programmasyny ulaltmak prosesini awtomatlaşdyrmak üçin StackGen bilen birleşýän LangChain ulanyp, AI agentini kesgitledik. Agent, ýol maglumatlaryny seljermek we programmany ulaltmak barada karar bermek üçin öňünden taýýarlanan dil modelini ulanýar.
Iň köp ulanylýan buýruklar / bölekler
ZeroOps üçin iň köp ulanylýan buýruklar we bölekler:
- ** langchain init **: Täze LangChain taslamasyny başlaýar.
bash langchain init my_project - ** llm zynjyr **: Täze LLM zynjyryny döredýär. `` piton langchain.agents-den LLMChain import edýär langchain.llms-dan LangChainLLM import edýär
agent = LLMChain (
llm = LangChainLLM (
model_name = "code-davinci-002",
temperatura = 0.7,
max_tokens = 2048,
stop_sequences = ["\ n", "\ n \ n"]
),
chain_name = "my_chain"
)
3. ** stackgen ýerleşdirmek **: Bulut üpjün edijisine StackGen şablonyny ýerleşdirýär. bash
stackgen my_template.yaml ýerleşdiriň
4. ** orkestr şkalasy_app **: Trafik islegine esaslanýan programmany terezisi. piton
langchain.agents-den LLMChain import edýär
langchain.llms-dan LangChainLLM import edýär
orkestrator = LangChainLLM ( model_name = "code-davinci-002", temperatura = 0.7, max_tokens = 2048, stop_sequences = ["\ n", "\ n \ n"] )
orchestrator.scale_app (agent, ýerleşdiriş)
5. ** agent otly **: AI agentini maglumat bazasynda türgenleşdirýär. bash
agent my_dataset.csv
6. ** stackgen syýasaty **: Bir programma üçin ulalmak syýasatyny kesgitleýär. piton
syýasat = {
"şert": "traffik> 1000",
"hereket": {
"göçürmeler": 2
}
}
7. ** langchain wizuallaşdyrýar **: AI agentiniň karar bermek işini wizuallaşdyrýar. bash
langchain my_agent.json-y göz öňüne getiriň
8. ** orkestr ýagdaýy **: Programmanyň ýagdaýyny görkezýär. bash
orkestr ýagdaýy my_app
9. ** stackgen surnallary **: StackGen enjamynyň gündeligini görkezýär. bash
stackgen surnallary my_deployment
10. ** agent baha berýär **: AI agentiniň işine baha berýär. bash
agent my_agent.json baha beriň
``
Wizuallaşdyrma
Ine, Chart.js ulanyp, ZeroOps arhitekturasynyň wizual görnüşi:
json { "tip": "bar", "maglumatlar": { "bellikler": ["Agentic AI", "StackGen", "LangChain"], "maglumat bazalary": [ { "bellik": "Komponentler", "maglumatlar": [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 } ] }, "opsiýalar": { "terezisi": { "yAxes": [ { "bellikler": { "startAtZero": dogry } } ] } } }
Bu wizuallaşdyrma ZeroOps-yň üç esasy komponentini görkezýär: Agentic AI, StackGen we LangChain. Çyzgy diagrammasy ZeroOps arhitekturasyndaky her bir komponentiň deňeşdirilen ähmiýetini görkezýär.
Netije
ZeroOps, özbaşdak infrastruktura dolandyryşyny gazanmak üçin Agentic AI, StackGen we LangChain-i ulanýan infrastruktura dolandyryşyna öwrülişikli çemeleşme. AI we IaC-iň güýjüni ulanmak bilen, ZeroOps guramalara infrastruktura dolandyryşyny awtomatlaşdyrmaga, adam ýalňyşlaryny azaltmaga we umumy netijeliligi ýokarlandyrmaga mümkinçilik berýär. Amaly amaly goşundylar, ýokary buýruklar we wizuallaşdyrma bilen “ZeroOps” bulutly ýerlerde infrastrukturany dolandyrmagyň usulyny üýtgetmäge taýyn.