** Orchestration Infrastructure Afọwọṣe pẹlu StackGen ati LangChain: Lilo Awọn Aṣoju AI ati Awọn awoṣe Ipilẹṣẹ fun adaṣe DevOps ti o gaju ati Isakoso Awọn amayederun adase ***
Ibere
Ni ala-ilẹ oni-nọmba iyara ti ode oni, ibeere fun ṣiṣe daradara ati iṣakoso amayederun iwọn ko ti ga julọ. Awọn iṣe DevOps ti aṣa nigbagbogbo gbarale iṣeto ni afọwọṣe ati iwe afọwọkọ, eyiti o le ja si awọn aṣiṣe, awọn aiṣedeede, ati awọn igo. Lati koju awọn italaya wọnyi, a n jẹri ifarahan ti iṣẹ-ṣiṣe amayederun adase, apẹrẹ kan ti o mu awọn aṣoju AI ṣiṣẹ ati awọn awoṣe ipilẹṣẹ lati ṣe adaṣe ati imudara iṣakoso amayederun. Ninu àpilẹkọ yii, a yoo lọ sinu aye moriwu ti StackGen ati LangChain, awọn imọ-ẹrọ gige-eti meji ti o n ṣe iyipada ọna ti a ṣakoso awọn amayederun.
Kini StackGen?
StackGen jẹ orisun-ìmọ, awọsanma-agnostic amayederun orchestration ti o jẹ ki ẹda ti ara-iwosan, iwọn-ara, ati awọn akopọ amayederun ti o dara julọ. Ti a ṣe si oke apọjuwọn kan, faaji extensible, StackGen ngbanilaaye awọn olupilẹṣẹ lati ṣalaye awọn atunto amayederun nipa lilo ipele giga kan, sintasi asọye. Sintasi yii lẹhinna tumọ si ipese awọn amayederun iṣẹ ṣiṣe ati awọn iṣẹ ṣiṣe iṣakoso, eyiti o jẹ ṣiṣe nipasẹ ẹrọ ti o lagbara, pinpin.
Kini LangChain?
LangChain jẹ ile-ikawe Python ti o pese wiwo iṣọkan fun kikọ ati iṣakojọpọ awọn aṣoju AI, awọn awoṣe ipilẹṣẹ, ati awọn paati ikẹkọ ẹrọ miiran sinu awọn eto sọfitiwia. Nipa gbigbe LangChain ṣiṣẹ, awọn olupilẹṣẹ le ṣẹda awọn ohun elo ti o ni imọ-jinlẹ AI ti o kọ ẹkọ lati inu data, ni ibamu si awọn agbegbe iyipada, ati ṣe awọn ipinnu alaye. Ni ipo ti StackGen, LangChain n jẹ ki iṣọpọ ti awọn aṣoju AI ti o le ṣe itupalẹ awọn iṣẹ amayederun, ṣe asọtẹlẹ awọn aiṣedeede, ati ṣe awọn atunṣe atunṣe lati ṣetọju ihuwasi eto ti o dara julọ.
** Orchestration Amayederun Aifọwọyi pẹlu StackGen ati LangChain ***
Lati ṣe apejuwe agbara StackGen ati LangChain, jẹ ki a wo apẹẹrẹ ti o rọrun kan. Ṣebi pe a n kọ iru ẹrọ e-commerce ti o da lori awọsanma ti o nilo iwọnwọn, akopọ amayederun iṣẹ ṣiṣe giga. Lilo StackGen, a le ṣalaye iṣeto ni ipele giga kan ti o ṣalaye topology amayederun ti o fẹ, pẹlu nọmba awọn apa, awọn iru apẹẹrẹ, ati awọn atunto nẹtiwọọki.
`` Python
orukọ: e-kids-Syeed apejuwe: Scalable e-commerce Syeed amayederun ẹya: 1.0
irinše:
- orukọ: ayelujara-server iru: EC2 awọn ohun-ini: apeere-iru: t2.micro emi: ami-abc123 awọn ẹgbẹ aabo: [olupin wẹẹbu-sg]
- orukọ: database iru: RDS awọn ohun-ini: apeere-iru: db.t2.micro engine: postgres database-orukọ: e-commerce-db orukọ olumulo: e-commerce-olumulo ọrọigbaniwọle: e-commerce-ọrọigbaniwọle
awọn ibatan:
- ayelujara-server -> database
Ninu apẹẹrẹ yii, a ti ṣalaye akopọ amayederun ti o rọrun ti o ni olupin wẹẹbu kan ati data data kan. Apakan `awọn paati’ ni pato awọn paati kọọkan, pẹlu iru wọn, awọn ohun-ini, ati awọn ibatan. Abala `ibasepo` n ṣalaye awọn asopọ laarin awọn paati.
Nigbamii ti, a yoo lo LangChain lati ṣepọ oluranlowo AI kan ti o le ṣe itupalẹ iṣẹ amayederun ati ṣe awọn atunṣe atunṣe lati ṣetọju ihuwasi eto to dara julọ. A yoo ṣẹda aṣoju AI ti o rọrun ti o ṣe abojuto iṣamulo Sipiyu ati ṣatunṣe awọn iru apẹẹrẹ ni ibamu.
`` Python
# LangChain AI koodu aṣoju (ai_agent.py)
gbe wọle langchain
lati langchain.agents gbe wọle BaseAgent
ECommerceAgent (BaseAgent):
defi __init__(ara, stackgen_config):
self.stackgen_config = stackgen_config
self.cpu_utilization_threshold = 80
def Monitor_infrastructure(ara):
# Ṣe abojuto iṣamulo Sipiyu ati ṣatunṣe awọn iru apẹẹrẹ
cpu_utilization = self.get_cpu_utilization()
ti cpu_utilization> self.cpu_utilization_threshold:
ara.atunṣe_intance_types()
defi adjust_intance_types(ara):
# Ṣatunṣe awọn iru apẹẹrẹ ti o da lori lilo Sipiyu
instance_types = self.get_instance_types()
fun apeere_type ni instance_types:
ti apẹẹrẹ_type['cpu_utilization']> self.cpu_utilization_threshold:
instance_type['intance_type'] = 't2.large'
# Ṣepọ aṣoju AI pẹlu StackGen
stackgen_config = load_yaml ('example.yaml')
ai_agent = ECommerceAgent(stackgen_config)
ai_agent.monitor_infrastructure()
Ninu apẹẹrẹ yii, a ti ṣẹda aṣoju AI ti o rọrun ti o ṣe abojuto iṣamulo Sipiyu ati ṣatunṣe awọn iru apẹẹrẹ ni ibamu. A ti ṣepọ aṣoju AI pẹlu StackGen ni lilo ile-ikawe `langchain', eyiti o pese wiwo iṣọkan fun kikọ ati iṣọpọ awọn aṣoju AI.
** Top 5-10 Awọn aṣẹ ti a lo julọ / awọn snippets ***
Eyi ni diẹ ninu awọn aṣẹ ti o wọpọ julọ ati awọn snippets fun StackGen ati LangChain:
- ** Faili iṣeto ni StackGen ***:
stackgen konfigi example.yaml - ** LangChain AI Aṣoju koodu ***:
langchain ai_agent.py - ** Ṣepọ Aṣoju AI pẹlu StackGen ***:
langchain ṣepọ ai_agent.py example.yaml - ** Bojuto Infrastructure**:
ai_agent.monitor_infrastructure() - ** Ṣatunṣe Awọn oriṣi Iṣatunṣe **:
ai_agent.adjust_intance_types() - ** Gba Lilo Sipiyu ***:
ai_agent.get_cpu_utilization() - Gba Awọn oriṣi Apeere:
ai_agent.get_instance_types() - Fáìlì Iṣeto ni YAML:
load_yaml('example.yaml') - Fi faili Iṣeto YAML pamọ:
fipamọ_yaml('apẹẹrẹ.yaml', stackgen_config) - **Foju Fojuinu Topology Infrastructure **:
stackgen visualize example.yaml
** Iworan ***
Lati foju inu wo topology amayederun, a le lo ile-ikawe bii graphviz lati ṣe aworan kan ti o da lori faili iṣeto StackGen.
`` aworan apẹrẹ { "type": "ọgọ", "data": { "labels": ["Olupinpin Ayelujara", "Database"], "awọn ipilẹ data": [ { "label": "Ṣílò Sipiyu", "data": [80, 90], "backgroundColor": ["rgba (255, 99, 132, 0.2)", "rgba (54, 162, 235, 0.2)"], "BorderColor": ["rgba (255, 99, 132, 1)", "rgba(54, 162, 235, 1)"], "BorderWidth": [1, 1] } ] }, "awọn aṣayan": { "akọle": { "ifihan": otitọ, "text": "Ilo Sipiyu nipasẹ Ẹka" }, "iwọn": { "yAxes": [ { "ifihan": otitọ, "Label": { "ifihan": otitọ, "labelString": "Ilo Sipiyu (%)" } } ] } } }
Atẹle yii ṣe afihan lilo Sipiyu ti olupin wẹẹbu ati awọn paati data data, n pese wiwo ti o han gbangba ti iṣẹ amayederun.
**Ipari**
Iṣeduro amayederun adase pẹlu StackGen ati LangChain jẹ apẹrẹ ti o lagbara ti o jẹ ki ẹda ti ara-iwosan, iwọn-ara, ati awọn akopọ amayederun ti o dara julọ. Nipa gbigbe awọn aṣoju AI ati awọn awoṣe ipilẹṣẹ, awọn olupilẹṣẹ le ṣe adaṣe ati mu iṣakoso awọn amayederun pọ si, idinku awọn aṣiṣe, awọn aiṣedeede, ati awọn igo. Ninu nkan yii, a ti ṣawari awọn ipilẹ ti StackGen ati LangChain, pẹlu faaji wọn, awọn faili atunto, ati iṣọpọ aṣoju AI. A tun ti pese awọn apẹẹrẹ iwulo ati awọn snippets koodu lati ṣe afihan agbara awọn imọ-ẹrọ wọnyi. Bi ibeere fun lilo daradara ati iṣakoso amayederun ti iwọn tẹsiwaju lati dagba, StackGen ati LangChain ti mura lati ṣe ipa asiwaju ni ọjọ iwaju ti DevOps ati iṣakoso awọn amayederun.