“StackGen” we “LangChain” bilen özbaşdak infrastruktura orkestri: “Extreme DevOps” -y awtomatlaşdyrmak we özbaşdak infrastrukturany dolandyrmak üçin AI agentlerini we döredijilik modellerini dolandyrmak

Giriş

Häzirki wagtda çalt depginde ösýän sanly landşaftda infrastrukturany netijeli we ulaldyp dolandyrmak islegi hiç wagt ýokary bolmandy. Adaty DevOps amallary köplenç ýalňyşlyklara, gapma-garşylyklara we päsgelçiliklere sebäp bolup bilýän el bilen konfigurasiýa we skriptlere daýanýar. Bu kynçylyklary çözmek üçin, özbaşdak infrastruktura orkestriniň, AI agentlerini we döredijilik modellerini infrastruktura dolandyryşyny awtomatlaşdyrmak we optimizirlemek üçin ulanýan paradigma döremegine şaýat bolýarys. Bu makalada infrastrukturany dolandyrmagymyzy üýtgedýän iki sany öňdebaryjy tehnologiýa bolan StackGen we LangChain-iň tolgundyryjy dünýäsine göz aýlarys.

StackGen näme?

“StackGen” öz-özüni bejermek, öz-özüni ulaltmak we öz-özüni optimizirlemek üçin infrastruktura toplumlaryny döretmäge mümkinçilik berýän açyk çeşme, bulut-agnostiki infrastruktura orkestr platformasydyr. Modully, giňeldilip bilinýän arhitekturanyň üstünde gurlan StackGen döredijilere ýokary derejeli, deklaratiw sintaksis ulanyp infrastruktura konfigurasiýalaryny kesgitlemäge mümkinçilik berýär. Soňra bu sintaksis ygtybarly, paýlanan hereketlendiriji tarapyndan ýerine ýetirilýän hereketli infrastrukturany üpjün etmek we dolandyryş meselelerine terjime edilýär.

LangChain näme?

LangChain, AI agentlerini, döredijilik modellerini we beýleki maşyn öwreniş komponentlerini programma üpjünçilik ulgamlaryna gurmak we birleşdirmek üçin bitewi interfeýsi üpjün edýän Python kitaphanasydyr. “LangChain” -i ulanmak bilen, döredijiler maglumatlardan öwrenýän, üýtgeýän şertlere uýgunlaşýan we habarly kararlar berýän çylşyrymly AI bilen dolandyrylýan programmalary döredip bilerler. “StackGen” kontekstinde, LangChain infrastrukturanyň işleýşini seljerip, anomaliýalary çaklap we ulgamyň optimal hereketini saklamak üçin düzediş çäreleri görüp bilýän AI agentleriniň birleşmegine mümkinçilik berýär.

StackGen we LangChain bilen özbaşdak infrastruktura orkestri

“StackGen” we “LangChain” -iň güýjüni görkezmek üçin ýönekeý bir meselä seredeliň. Giňeldilip bilinýän, ýokary öndürijilikli infrastruktura toplumyny talap edýän bulut esasly elektron söwda platformasyny gurýarys diýeliň. “StackGen” -i ulanyp, düwünleriň sanyny, mysal görnüşlerini we tor konfigurasiýalaryny goşmak bilen, islenýän infrastruktura topologiýasyny kesgitleýän ýokary derejeli konfigurasiýany kesgitläp bileris.

`` piton

ady: elektron söwda platformasy düşündiriş: Giňeldilip bilinýän elektron söwda platformasynyň infrastrukturasy wersiýasy: 1.0

komponentleri:

ady: web-serwer görnüşi: EC2 häsiýetleri: mysal görnüşi: t2.micro ami: ami-abc123 howpsuzlyk toparlary: [web-server-sg]
ady: maglumat bazasy görnüşi: RDS häsiýetleri: mysal görnüşi: db.t2.micro motor: postgres maglumat bazasynyň ady: elektron söwda-db ulanyjy ady: elektron söwda-ulanyjy parol: elektron söwda-parol

gatnaşyklar:

web-serwer -> maglumat bazasy ``

Bu mysalda, web serwerinden we maglumat bazasyndan ybarat ýönekeý infrastruktura toplumyny kesgitledik. "Komponentler" bölümi, görnüşlerini, häsiýetlerini we gatnaşyklaryny goşmak bilen aýratyn komponentleri kesgitleýär. "Gatnaşyklar" bölümi komponentleriň arasyndaky baglanyşygy kesgitleýär.

Ondan soň, infrastrukturanyň işleýşini seljerip we optimal ulgam hereketini saklamak üçin düzediş çäreleri görüp biljek AI agentini birleşdirmek üçin LangChain ulanarys. CPU-nyň ulanylyşyna gözegçilik edýän we şoňa görä mysal görnüşlerini sazlaýan ýönekeý AI agentini dörederis.

`` piton

LangChain AI agent kody (ai_agent.py)

langchain import ediň langchain.agents-den BaseAgent import edýär

synp ECommerceAgent (BaseAgent): def __init __ (öz, stackgen_config): self.stackgen_config = stackgen_config self.cpu_utilization_threshold = 80

def monitor_infrastruktura (öz):
    # CPU ulanylyşyna gözegçilik ediň we mysal görnüşlerini sazlaň
    cpu_utilizasiýa = self.get_cpu_utilizasiýa ()
    eger cpu_utilization> self.cpu_utilization_threshold:
        öz-özüňi düzmek_ görnüşi_ görnüşleri ()

def adjust_instance_types (öz):
    # CPU ulanylyşyna esaslanan mysal görnüşlerini sazlaň
    mysal_ görnüşleri = öz.get_instance_types ()
    mysal üçin görnüşi: mysal_ görnüşleri:
        mysal_ görnüşi ['cpu_utilization']> self.cpu_utilization_threshold:
            mysal_ görnüşi ['mysal_ görnüşi'] = 't2.large'

AI agentini StackGen bilen birleşdiriň

stackgen_config = load_yaml ('mysal.yaml') ai_agent = ECommerceAgent (stackgen_config) ai_agent.monitor_infrastruktura () ``

Bu mysalda, CPU ulanylyşyna gözegçilik edýän we mysal görnüşlerini sazlaýan ýönekeý AI agentini döretdik. AI agentini gurmak we birleşdirmek üçin bitewi interfeýsi üpjün edýän "langchain" kitaphanasyny ulanyp, AI agentini StackGen bilen birleşdirdik.

Iň köp ulanylýan buýruklar / bölekler

“StackGen” we “LangChain” üçin iň köp ulanylýan buýruklar we bölekler:

** StackGen konfigurasiýa faýly **: stackgen config example.yaml
** LangChain AI Agent kody **: "langchain ai_agent.py"
** AI agentini StackGen bilen birleşdiriň **: `langchain ai_agent.py example.yaml integrasiýa '
** Infrastruktura gözegçilik **: ai_agent.monitor_infrastruktura ()
** Instant görnüşlerini sazlaň **: ai_agent.adjust_instance_types ()
** CPU ulanylyşyny alyň **: ai_agent.get_cpu_utilization ()
** Dessine görnüşleri alyň **: ai_agent.get_instance_types ()
** YAML konfigurasiýa faýly ýükläň **: load_yaml ('example.yaml')
** YAML konfigurasiýa faýlyny ýatda saklaň **: `save_yaml ('example.yaml', stackgen_config) '
** Infrastrukturanyň topologiýasyny göz öňüne getiriň **: "stackgen visualize example.yaml"

Wizuallaşdyrma

Infrastruktura topologiýasyny göz öňüne getirmek üçin StackGen konfigurasiýa faýly esasynda grafik görkezmek üçin "grafviz" ýaly kitaphanany ulanyp bileris.

"diagramma { "tip": "bar", "maglumatlar": { "bellikler": ["Web Serwer", "Maglumat bazasy"], "maglumat bazalary": [ { "bellik": "CPU ulanylyşy", "maglumatlar": [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] } ] }, "opsiýalar": { "title": { "görkezmek": dogry, "text": "Komponent tarapyndan CPU ulanylyşy" }, "terezisi": { "yAxes": [ { "görkezmek": dogry, "scaleLabel": { "görkezmek": dogry, "labelString": "CPU ulanylyşy (%)" } } ] } } } ``

Bu diagramma, web serweriniň we maglumatlar bazasynyň bölekleriniň CPU ulanylyşyny şekillendirýär, infrastrukturanyň işleýşini aýdyň görkezýär.

Netije

“StackGen” we “LangChain” bilen özbaşdak infrastruktura orkestri, öz-özüni bejermek, öz-özüni ulaltmak we infrastruktura toplumlaryny öz-özüňi optimizirlemäge mümkinçilik berýän güýçli paradigma. AI agentlerini we öndürijilikli modelleri ulanmak bilen, döredijiler ýalňyşlyklary, gapma-garşylyklary we päsgelçilikleri azaldyp, infrastruktura dolandyryşyny awtomatlaşdyryp we optimizirläp bilerler. Bu makalada StackGen we LangChain-iň esaslaryny, şol sanda arhitekturasyny, konfigurasiýa faýllaryny we AI agent integrasiýasyny öwrendik. Şeýle hem bu tehnologiýalaryň güýjüni görkezmek üçin amaly mysallar we kod bölekleri hödürledik. Netijeli we ulaldylan infrastruktura dolandyryşyna bolan islegiň artmagy bilen, StackGen we LangChain geljekde DevOps we infrastruktura dolandyryşynda öňdebaryjy rol oýnamaga taýyn.

StackGen konfigurasiýa faýly (mysal.yaml)

LangChain AI agent kody (ai_agent.py)

AI agentini StackGen bilen birleşdiriň

Have Questions?