كۈچەيتىلگەن ZeroOps ئۈچۈن DSPy ۋە LangChain بىلەن DevOps تۇرۇبا لىنىيىسىدىكى ۋاكالەتچى سۈنئىي ئەقىلنى تەشكىللەش

تونۇشتۇرۇش

سۈنئىي ئىدراك (AI) نىڭ DevOps تۇرۇبا يولىغا قوشۇلۇشى يۇمشاق دېتالنى تەرەققىي قىلدۇرۇش ، سىناق قىلىش ۋە ئورۇنلاشتۇرۇش ئۇسۇلىنى ئۆزگەرتتى. ۋاكالەتچى سۈنئىي ئەقىل سۈنئىي ئەقىلنىڭ بىر قىسمى بولۇپ ، ئۇ ئاپتوماتىك قارار چىقىرىش ۋە تەدبىر بەلگىلەشكە شارائىت ھازىرلاپ ، DevOps جەريانلىرىنىڭ ئۈنۈمى ۋە ئۈنۈمىنى تېخىمۇ يۇقىرى كۆتۈرەلەيدۇ. بۇ ماقالىدە ، DSPy ۋە LangChain ئارقىلىق DevOps تۇرۇبا يولىدىكى ۋاكالەتچى سۈنئىي ئەقىلنى تەشكىللەش ئۇقۇمى ئۈستىدە ئىزدىنىمىز ۋە بۇ ئۇسۇلنىڭ ZeroOps نى قولغا كەلتۈرۈشتىكى پايدىسى ھەققىدە توختىلىمىز.

ۋاكالەتچى سۈنئىي ئەقىل دېگەن نېمە؟

ۋاكالەتچى سۈنئىي ئەقىل ئىنسانلارنىڭ ئارىلىشىشى بولماي تۇرۇپ ، قارار چىقىرىش ۋە ئۆزلۈكىدىن ھەرىكەت قىلىش ئىقتىدارىغا ئىگە سۈنئىي ئەقىلنى كۆرسىتىدۇ. بۇ ئىلغار ماشىنا ئۆگىنىش ھېسابلاش ئۇسۇلى ، تەبىئىي تىل بىر تەرەپ قىلىش ۋە بىلىش قۇرۇلمىسىنى ئىشلىتىش ئارقىلىق ئەمەلگە ئاشىدۇ. ۋاكالەتچى سۈنئىي ئەقىل سىستېمىسى تەجرىبە-ساۋاقلارنى ئۆگىنىدۇ ، يېڭى ئەھۋاللارغا ماسلىشالايدۇ ۋە ئىنسانلار بىلەن تېخىمۇ تەبىئىي ۋە بىۋاسىتە ھېس قىلالايدۇ.

ZeroOps دېگەن نېمە؟

ZeroOps بولسا DevOps پەلسەپىسى بولۇپ ، ئىنسانلارنىڭ يۇمشاق دېتال ئېچىش ، ئورۇنلاشتۇرۇش ۋە ئاسراشقا ئارىلىشىش ئېھتىياجىنى يوقىتىشنى مەقسەت قىلىدۇ. بۇ ئاپتوماتلاشتۇرۇش ، ئوركېستىرلاش ۋە سۈنئىي ئەقىل ئارقىلىق تەدبىر بەلگىلەش ئارقىلىق ئەمەلگە ئاشىدۇ. ZeroOps تەشكىلاتلارنىڭ يۇمشاق دېتالنى تېخىمۇ تېز ، تېخىمۇ سۈپەتلىك ۋە ئەرزان باھادا ئورۇنلاشتۇرۇشىغا ياردەم بېرىدۇ.

DevOps تۇرۇبا لىنىيىسىدىكى ۋاكالەتچى سۈنئىي ئەقىلنى تەشكىللەش

DevOps تۇرۇبا يولىدىكى ۋاكالەتچى سۈنئىي ئەقىلنى تەشكىللەش ئۈچۈن ، بىز سۈنئىي ئەقىل ئارقىلىق تەدبىر بەلگىلەش ۋە تەدبىر قوللىنىشنى تۇرۇبا يولىغا بىرلەشتۈرۈشىمىز كېرەك. سۈنئىي ئەقىل ئارقىلىق قوللىنىشچان پروگراممىلارنى قۇرۇش ۋە ئورۇنلاشتۇرۇشنىڭ ئىككى مودا رامكىسى DSPy ۋە LangChain نى ئىشلىتىش ئارقىلىق بۇنى ئەمەلگە ئاشۇرغىلى بولىدۇ.

DSPy

DSPy سۈنئىي ئەقىل ئارقىلىق قوللىنىشچان پروگراممىلارنى قۇرۇش ۋە ئورۇنلاشتۇرۇشنىڭ Python رامكىسى. ئۇ سانلىق مەلۇمات بىر تەرەپ قىلىش ، ماشىنا ئۆگىنىش ۋە تەبىئىي تىل بىر تەرەپ قىلىش ئۈچۈن بىر يۈرۈش قورال ۋە كۈتۈپخانىلار بىلەن تەمىنلەيدۇ. DSPy LangChain ۋە FastAPI قاتارلىق داڭلىق رامكىلار بىلەن ماس قەدەمدە ئىشلەش ئۈچۈن لايىھەلەنگەن.

LangChain

LangChain سۈنئىي ئەقىل ئارقىلىق قوللىنىشچان پروگراممىلارنى قۇرۇش ۋە ئورۇنلاشتۇرۇشنىڭ Python رامكىسى. ئۇ تەبىئىي تىل بىر تەرەپ قىلىش ، ماشىنا ئۆگىنىش ۋە بىلىش قۇرۇلمىسى ئۈچۈن بىر يۈرۈش قورال ۋە كۈتۈپخانىلار بىلەن تەمىنلەيدۇ. LangChain DSPy ۋە FastAPI قاتارلىق داڭلىق رامكىلار بىلەن ماس قەدەمدە ئىشلەش ئۈچۈن لايىھەلەنگەن.

تېخنىكىلىق يولغا قويۇش

DSPy ۋە LangChain ئارقىلىق DevOps تۇرۇبا لىنىيىسىدىكى ۋاكالەتچى سۈنئىي ئەقىلنىڭ تېخنىكىلىق ئىجرا قىلىنىشىنى كۆرسىتىش ئۈچۈن ، ئاددىي بىر مىسالنى كۆرۈپ باقايلى. DevOps تۇرۇبا يولى ئارقىلىق تور قوللىنىشچان پروگراممىسىنى ئورۇنلاشتۇرۇشنى ئاپتوماتىك قىلماقچىمىز دەپ پەرەز قىلايلى. بىز DSPy ئارقىلىق سۈنئىي ئەقىل ئارقىلىق تەدبىر بەلگىلەش سىستېمىسى قۇرۇپ ، قوللىنىشچان ئىقتىدار ، ئابونتلارنىڭ ئىنكاسى ۋە سىستېما مەنبەسى قاتارلىق ئامىللارغا ئاساسەن ئەڭ ياخشى ئورۇنلاشتۇرۇش ئىستراتېگىيىسىنى بەلگىلەيمىز.

`` python import dspy langchain import LLM

def ئورۇنلاشتۇرۇش_ ئىستراتېگىيىسى (app_performance, user_feedback, system_resources): # DSPy ئارقىلىق سانلىق مەلۇماتلارنى بىر تەرەپ قىلىش ۋە قارار چىقىرىش data = dspy.Data (app_performance, user_feedback, system_resources) قارار = dspy.DecisionMaker (سانلىق مەلۇمات)

# LangChain نى ئىشلىتىپ ئورۇنلاشتۇرۇش پىلانى ھاسىل قىلىڭ
llm = LLM ("text-davinci-003")
plan = llm.

قايتۇرۇش پىلانى

DevOps تۇرۇبا يولىغا ئېنىقلىما بېرىڭ

def تۇرۇبا يولى (app_performance, user_feedback, system_resources): # DSPy ئارقىلىق تۇرۇبا يولىنى ئورۇنلاشتۇرۇڭ تۇرۇبا يولى = dspy.Pipeline () تۇرۇبا لىنىيىسى. pipeline.add_task (dspytasks.Deploy, plan)

# تۇرۇبا يولىنى ئىجرا قىلىڭ
pipeline.run ()

تۇرۇبا يولىنى ئىجرا قىلىڭ

تۇرۇبا يولى (90 ، 4.5 ، 80) `` `

ئەڭ كۆپ ئىشلىتىلىدىغان 5-10 بۇيرۇق / ئۈزۈندىلەر

بۇ يەردە DSPy ۋە LangChain ئۈچۈن ئەڭ كۆپ ئىشلىتىلىدىغان 5-10 بۇيرۇق / ئۈزۈندىلەر:

1. dspy.Data () `: بىر تەرەپ قىلىش ۋە قارار چىقىرىش ئۈچۈن سانلىق مەلۇمات ئوبيېكتى قۇرىدۇ.
2. dspy.DecisionMaker () `: سانلىق مەلۇمات ۋە مەزمۇنغا ئاساسەن قارار چىقىرىدۇ.
3. LLM.generate_text () `: كىرگۈزۈش ئەسكەرتمىسىگە ئاساسەن تېكىست ھاسىل قىلىدۇ.
4. dspytasks.Deploy (): ئورۇنلاشتۇرۇش پىلانىغا ئاساسەن قوللىنىشچان پروگرامما ئورۇنلاشتۇرىدۇ.
5. dspy.Pipeline () `: DevOps تۇرۇبا يولىنى تەشكىللەيدۇ.
6. pipeline.add_task (): تۇرۇبا يولىغا ۋەزىپە قوشىدۇ.
7. pipeline.run (): تۇرۇبا يولىنى ئىجرا قىلىدۇ.
8. dspy.Data.process () `: قارار چىقىرىشتىكى سانلىق مەلۇماتلارنى بىر تەرەپ قىلىدۇ.
9. dspy.DecisionMaker.decide (): سانلىق مەلۇمات ۋە مەزمۇنغا ئاساسەن قارار چىقىرىدۇ.
10. "LLM.generate_text (prompt)": كىرگۈزۈش ئەسكەرتمىسىگە ئاساسەن تېكىست ھاسىل قىلىدۇ.

Visualization

بۇ يەردە ۋاكالەتچى سۈنئىي ئەقىل ئارقىلىق قوزغىتىلغان DevOps تۇرۇبا لىنىيىسىنىڭ Chart.js ئارقىلىق تەسۋىرلىنىشى: json { "type": "bar", "data": { "بەلگە": ["سانلىق مەلۇمات بىر تەرەپ قىلىش" ، "قارار چىقىرىش" ، "ئورۇنلاشتۇرۇش"], "datasets": [ { "label": "ۋاكالەتچى AI", "data": [10, 20, 30], "backgroundColor": "rgba (255, 99, 132, 0.2)", "borderColor": "rgba (255, 99, 132, 1)", "borderWidth": 1 } ] }, "options": { "تارازا": { "yAxes": [ { "ticks": { "startAtZero": راست } } ] } } } ` بۇ تەسۋىر ۋاكالەتچى سۈنئىي ئەقىل ئارقىلىق قوزغىتىلغان DevOps تۇرۇبا يولىنىڭ ئۈچ باسقۇچنى كۆرسىتىپ بېرىدۇ: سانلىق مەلۇمات بىر تەرەپ قىلىش ، تەدبىر بەلگىلەش ۋە ئورۇنلاشتۇرۇش.

خۇلاسە

بۇ ماقالىدە DSPy ۋە LangChain ئارقىلىق DevOps تۇرۇبا يولىدىكى ۋاكالەتچى سۈنئىي ئەقىلنى تەشكىللەش ئۇقۇمىنى تەتقىق قىلدۇق. بىز سۈنئىي ئەقىل ئارقىلىق تەدبىر بەلگىلەش سىستېمىسى ئارقىلىق تور قوللىنىشچان پروگراممىسىنىڭ ئورۇنلاشتۇرۇلۇشىنى قانداق ئاپتوماتلاشتۇرۇشنىڭ ئاددىي بىر مىسالىنى كۆرسەتتۇق. بىز يەنە Chart.js ئارقىلىق ۋاكالەتچى سۈنئىي ئەقىل ئارقىلىق قوزغىتىلغان DevOps تۇرۇبا يولىنى تەسۋىر بىلەن تەمىنلىدۇق. ۋاكالەتچى سۈنئىي ئەقىلنى DevOps تۇرۇبا يولىغا بىرلەشتۈرۈش ئارقىلىق ، تەشكىلاتلار ZeroOps نى ئەمەلگە ئاشۇرۇپ ، يۇمشاق دېتالنى تېخىمۇ تېز ، تېخىمۇ سۈپەتلىك ۋە ئەرزان باھادا ئورۇنلاشتۇرالايدۇ.