ئاپتونومىيىلىك ئۇل ئەسلىھە ئوركېستىرى ئۈچۈن DevOps خىزمەت ئېقىمىدا ۋاكالەتچى سۈنئىي ئەقىلنى يولغا قويۇش
تونۇشتۇرۇش
سۈنئىي ئىدراك (AI) ، DevOps ۋە ئۇل ئەسلىھە ئوركېستىرلىرىنىڭ كېسىشىش ئېغىزى ئۇل ئەسلىھە باشقۇرۇش - ئاپتونومىيىلىك ئۇل ئەسلىھە تەشكىللەشتىكى يېڭى ئەندىزە پەيدا قىلدى. بۇ خىل ئۇسۇل سۈنئىي ئەقىل ۋە ماشىنا ئۆگىنىشى (ML) ھېسابلاش ئۇسۇلىنى ئىشلىتىپ ، ئۇل ئەسلىھە بىلەن تەمىنلەش ، كۆلەملەشتۈرۈش ۋە باشقۇرۇشنى ئاپتوماتىك ۋە ئەلالاشتۇرۇپ ، ئاچقۇچىلارنى تېخىمۇ يۇقىرى قاتلامدىكى ۋەزىپىلەرگە مەركەزلەشتۈرەلەيدۇ. بۇ ماقالىدە ۋاكالەتچى سۈنئىي ئەقىلنىڭ پروگرامما ئاچقۇچىلارنىڭ تەجرىبىسىنى ئاشۇرۇش ۋە DevOps خىزمەت ئېقىمىدىكى كېڭەيتىشچانلىقىنى ئاشۇرۇشتىكى رولى ئۈستىدە ئىزدىنىمىز ، بۇنىڭدا LangChain ، DSPy ۋە StackGen قاتارلىق قوراللار ئاساس قىلىنىدۇ.
ۋاكالەتچى سۈنئىي ئەقىل دېگەن نېمە؟
ۋاكالەتچى سۈنئىي ئەقىل ئىنسانلارنىڭ ھەرىكىتىنى نامايان قىلىدىغان ، قارار چىقىرىش ۋە ئۆزى ھەرىكەت قوللىنىدىغان سۈنئىي ئەقىلنى كۆرسىتىدۇ. DevOps ئارقا كۆرۈنۈشىدە ، ۋاكالەتچى سۈنئىي ئەقىل ئۇل ئەسلىھە بىلەن تەمىنلەش ، ئورۇنلاشتۇرۇش ۋە كۆلەملەشتۈرۈش ، شۇنداقلا نازارەت قىلىش ۋە كاشىلا ئوڭشاش قاتارلىق ۋەزىپىلەرنى ئاپتوماتلاشتۇرۇشقا ئىشلىتىلىدۇ. بۇ خىل ئۇسۇل ئاچقۇچىلارنى كود يېزىش ۋە قوللىنىشچان پروگراممىلارنى لايىھىلەش قاتارلىق تېخىمۇ يۇقىرى قاتلاملىق ۋەزىپىلەرگە مەركەزلەشتۈرەلەيدۇ ، سۈنئىي ئەقىل سىستېمىسى ئاساسىي ئۇل ئەسلىھەلىرىگە كۆڭۈل بۆلىدۇ.
LangChain: ۋاكالەتچى سۈنئىي ئەقىل سىستېمىسى قۇرۇشنىڭ رامكىسى
LangChain ۋاكالەتچى سۈنئىي ئەقىل سىستېمىسى قۇرۇشنىڭ ئوچۇق كودلۇق رامكىسى بولۇپ ، ئىشلەتكۈچىلەر بىلەن ئۆز-ئارا پىكىر ئالماشتۇرالايدۇ ، ۋەزىپە ئىجرا قىلالايدۇ ۋە قارار چىقارالايدۇ. ئۇ بىر يۈرۈش API ۋە قوراللار بىلەن پاراڭلىشىش كۆرۈنمە يۈزى ، تەبىئىي تىل بىر تەرەپ قىلىش (NLP) ۋە ماشىنا ئۆگىنىش مودېلى بىلەن تەمىنلەيدۇ. LangChain پاراڭلىشىش ۋە مەۋھۇم ياردەمچىدىن تارتىپ ئاپتوماتىك ئۇل ئەسلىھە ئوركېستىر سىستېمىسىغىچە بولغان نۇرغۇن قوللىنىشچان پروگراممىلارنى قۇرۇشقا ئىشلىتىلىدۇ.
DSPy: ۋاكالەتچى سۈنئىي ئەقىل سىستېمىسى قۇرۇش ئۈچۈن Python كۈتۈپخانىسى
DSPy ۋاكالەتچى سۈنئىي ئەقىل سىستېمىسى قۇرۇش ئۈچۈن Python كۈتۈپخانىسى بولۇپ ، ئىشلەتكۈچىلەر بىلەن ئۆز-ئارا پىكىر ئالماشتۇرالايدۇ ، ۋەزىپە ئىجرا قىلالايدۇ ۋە قارار چىقارالايدۇ. ئۇ بىر يۈرۈش API ۋە پاراڭلىشىش يۈزى ، NLP ۋە ماشىنا ئۆگىنىش مودېلى قۇرۇش قوراللىرى بىلەن تەمىنلەيدۇ. DSPy پاراڭلىشىش ۋە مەۋھۇم ياردەمچىدىن تارتىپ ئاپتوماتىك ئۇل ئەسلىھە ئوركېستىرلاش سىستېمىسىغىچە بولغان نۇرغۇن قوللىنىشچان پروگراممىلارنى قۇرۇشقا ئىشلىتىلىدۇ.
StackGen: ئۇل ئەسلىھە قۇرۇش ۋە باشقۇرۇش قورالى
StackGen كود سۈپىتىدە ئۇل ئەسلىھەلەرنى قۇرۇش ۋە باشقۇرۇشتىكى قورال. ئۇ ئۇل ئەسلىھە سەپلىمىسىنى ئېنىقلاش ، بايلىق بىلەن تەمىنلەش ۋە ئورۇنلاشتۇرۇشنى باشقۇرۇش ئۈچۈن بىر يۈرۈش API ۋە قوراللار بىلەن تەمىنلەيدۇ. StackGen مەۋھۇم ماشىنا ۋە قاچىلاردىن تارتىپ مۇلازىمېتىرسىز ئىقتىدارلار ۋە بۇلۇت يەرلىك قوللىنىشچان پروگراممىلىرىغىچە بولغان نۇرغۇن ئۇل ئەسلىھەلەرنى قۇرۇش ۋە باشقۇرۇشقا ئىشلىتىلىدۇ.
DevOps خىزمەت ئېقىمىدا ۋاكالەتچى سۈنئىي ئەقىلنى يولغا قويۇش
DevOps خىزمەت ئېقىمىدا ۋاكالەتچى سۈنئىي ئەقىلنى يولغا قويۇش ئۈچۈن ، بىز LangChain ، DSPy ۋە StackGen نىڭ بىرىكمىسىنى ئىشلىتەلەيمىز. بۇ قوراللارنى قانداق قىلىپ ئاپتوماتىك ئۇل ئەسلىھە ئوركېستىر سىستېمىسى قۇرالايدىغانلىقىمىزنىڭ بىر مىسالى:
`` python import langchain import dspy import stackgen
infrastructure_config = { "resources": [ {"name": "web-server", "type": "EC2", "region": "us-west-2"}, {"name": "ساندان" ، "تىپ": "RDS", "رايون": "us-west-2"} ] }
ئورۇنلاشتۇرۇش سەپلىمىسىنى ئېنىقلاڭ
ئورۇنلاشتۇرۇش_config = { "services": [ {"name": "web-server", "image": "nginx: ئەڭ يېڭى", "ئېغىز": 80}, {"name": "ساندان" ، "image": "mysql: ئەڭ يېڭى" ، "ئېغىز": 3306} ] }
LangChain ۋاكالەتچىسى قۇرۇڭ
agent = langchain.Agent ( name = "infrastructure-orchestrator", description = "ئاپتوماتىك ئۇل ئەسلىھە ئوركېستىر سىستېمىسى" )
DSPy مودېلى قۇر
model = dspy.Model ( name = "infrastructure-orchestrator", description = "ئۇل ئەسلىھە تەلىپىنى مۆلچەرلەشنىڭ ئۈلگىسى" )
StackGen توپى قۇر
stack = stackgen.Stack ( name = "infrastructure-orchestrator", description = "ئۇل ئەسلىھە باشقۇرۇشتىكى بىر توپ" )
ۋاكالەتچى سۈنئىي ئەقىل خىزمەت ئېقىمىغا ئېنىقلىما بېرىڭ
workflow = [ {"قەدەم": "predict_infrastructure_requirements", "model": model}, {"قەدەم": "provision_infrastructure", "stack": stack}, {"قەدەم": "ئورۇنلاشتۇرۇش_ مۇلازىمەت" ، "ئورۇنلاشتۇرۇش_كونفىگ": ئورۇنلاشتۇرۇش_كونفىگ} ]
ۋاكالەتچى AI خىزمەت ئېقىمىنى ئىجرا قىلىڭ
agent.run (خىزمەت ئېقىمى) ``
بۇ كود LangChain ، DSPy ۋە StackGen ئارقىلىق ئۇل ئەسلىھە تەلىپى ، تەمىنلەش مەنبەسى ۋە مۇلازىمەت ئورۇنلاشتۇرۇش ئۈچۈن ئىشلىتىدىغان ئاپتوماتىك ئۇل ئەسلىھە ئوركېستىر سىستېمىسىغا ئېنىقلىما بېرىدۇ.
ئەڭ كۆپ ئىشلىتىلىدىغان 5-10 بۇيرۇق / ئۈزۈندىلەر
بۇ يەردە LangChain ، DSPy ۋە StackGen ئۈچۈن ئەڭ كۆپ ئىشلىتىلگەن 5-10 بۇيرۇق / ئۈزۈندىلەر:
| قورال | بۇيرۇق / Snippet | چۈشەندۈرۈش |
|---|---|---|
| LangChain | langchain.Agent.create () |
يېڭى LangChain ۋاكالەتچىسى قۇرىدۇ |
| LangChain | langchain.Agent.describe () |
LangChain ۋاكالەتچىسىنىڭ چۈشەندۈرۈشىنى قايتۇرىدۇ |
| DSPy | dspy.Model.create () |
يېڭى DSPy مودېلى قۇردى |
| DSPy | dspy.Model.describe () |
DSPy ئەندىزىسىنىڭ چۈشەندۈرۈشىنى قايتۇرىدۇ |
| StackGen | stackgen.Stack.create () |
يېڭى StackGen تىزىمى قۇرىدۇ |
| StackGen | stackgen.Stack.describe () |
StackGen تىزىمىنىڭ چۈشەندۈرۈشىنى قايتۇرىدۇ |
| LangChain | langchain.Agent.run () |
LangChain ۋاكالەتچىسىنى ئىجرا قىلىدۇ |
| DSPy | dspy.Model.predict () |
DSPy مودېلى ئارقىلىق ئۇل ئەسلىھە تەلىپىنى مۆلچەرلەيدۇ |
| StackGen | stackgen.Stack.provision () |
StackGen تىپىنى ئىشلىتىپ ئۇل ئەسلىھە بىلەن تەمىنلەيدۇ |
| StackGen | stackgen.Stack.deploy () |
StackGen تىپىنى ئىشلىتىپ مۇلازىمەت ئورۇنلاشتۇرىدۇ |
Visualization
بۇ يەردە Chart.js ئارقىلىق ۋاكالەتچى سۈنئىي ئەقىل خىزمەت ئېقىمىنىڭ كۆرۈنۈشى:
json { "type": "bar", "data": { "بەلگە": ["ئۇل ئەسلىھە تەلەپلىرىنى ئالدىن پەرەز قىلىش" ، "تەمىنلەش ئۇل ئەسلىھەلىرى" ، "ئورۇنلاشتۇرۇش مۇلازىمىتى"], "datasets": [ { "label": "ۋاكالەتچى سۈنئىي ئەقىل خىزمەت ئېقىمى", "data": [10, 20, 30], "backgroundColor": "rgba (255, 99, 132, 0.2)", "borderColor": "rgba (255, 99, 132, 1)", "borderWidth": 1 } ] }, "options": { "title": { "display": true, "text": "ۋاكالەتچى سۈنئىي ئەقىل خىزمەت ئېقىمى" }, "تارازا": { "yAxes": [ { "ticks": { "startAtZero": راست } } ] } } }
بۇ تەسۋىر ۋاكالەتچى سۈنئىي ئەقىلنىڭ خىزمەت ئېقىمىنى تاياقچە جەدۋەل سۈپىتىدە كۆرسىتىپ بېرىدۇ ، ئۇل ئەسلىھە تەلىپىنى مۆلچەرلەش ، ئۇل ئەسلىھە بىلەن تەمىنلەش ۋە مۇلازىمەت ئورۇنلاشتۇرۇشتىن ئىبارەت ئۈچ باسقۇچ بار.
خۇلاسە
بۇ ماقالىدە ۋاكالەتچى سۈنئىي ئەقىلنىڭ پروگرامما ئاچقۇچىلارنىڭ تەجرىبىسىنى ئاشۇرۇش ۋە DevOps خىزمەت ئېقىمىدىكى كېڭەيتىشچانلىقىنى ئاشۇرۇشتىكى رولى ئۈستىدە ئىزدەندۇق. بىز LangChain ، DSPy ۋە StackGen نى ۋاكالەتچى سۈنئىي ئەقىل سىستېمىسى قۇرۇشنىڭ قورالى سۈپىتىدە تونۇشتۇردۇق ۋە بۇ قوراللارنى قانداق قىلىپ ئاپتوماتىك ئۇل ئەسلىھە ئوركېستىر سىستېمىسى بەرپا قىلىشنى كۆرسەتتۇق. بىز يەنە Chart.js ئارقىلىق ۋاكالەتچى سۈنئىي ئەقىل خىزمەت ئېقىمىنى تەسۋىرلەپ بەردۇق. ۋاكالەتچى سۈنئىي ئەقىلنى ئىشلىتىش ئارقىلىق ، پروگراممېرلار كود يېزىش ۋە قوللىنىشچان پروگرامما لايىھىلەش قاتارلىق تېخىمۇ يۇقىرى قاتلاملىق ۋەزىپىلەرگە ئەھمىيەت بېرەلەيدۇ ، سۈنئىي ئەقىل سىستېمىسى ئاساسىي ئۇل ئەسلىھەلىرىگە كۆڭۈل بۆلىدۇ.