Ifihan

Ni agbegbe ti imọ-ẹrọ sọfitiwia, adaṣe DevOps ti di abala pataki ti idaniloju didan ati imuṣiṣẹ daradara, ibojuwo, ati itọju awọn ohun elo. Bibẹẹkọ, bi idiju ti awọn eto sọfitiwia ode oni ti n dagba, iwulo fun idasi afọwọṣe ati abojuto eniyan di ẹru pupọ sii. Eyi ni ibiti ero ti ZeroOps ti wa - iran nibiti awọn aṣoju AI ṣe orchestrate ati adaṣe awọn iṣẹ ṣiṣe eka, ni ominira awọn olupilẹṣẹ eniyan lati awọn iṣẹ asan ati awọn iṣẹ atunwi.

Ninu nkan yii, a yoo ṣawari ikorita ti AI, imọ-ẹrọ sọfitiwia, ati adaṣe DevOps lati ṣaṣeyọri ZeroOps. A yoo ṣawari sinu ipa ti LangChain ati DSPy ni ṣiṣe iranwo yii ati pese awọn apẹẹrẹ ti o wulo ti bi a ṣe le lo awọn imọ-ẹrọ wọnyi lati ṣe adaṣe awọn iṣẹ-ṣiṣe eka.

Iṣoro naa pẹlu adaṣe DevOps Ibile

Adaṣiṣẹ DevOps ti aṣa gbarale pupọ lori iwe afọwọkọ ati iṣeto ni afọwọṣe ti awọn irinṣẹ bii Jenkins, Ansible, ati Docker. Lakoko ti awọn irinṣẹ wọnyi ti jẹ ohun elo ni sisẹ idagbasoke ati ilana imuṣiṣẹ, wọn nigbagbogbo nilo oye pataki ati akoko lati ṣeto ati ṣetọju.

Pẹlupẹlu, bi awọn ohun elo ṣe di eka sii ati pinpin, iwulo fun ibojuwo akoko gidi ati esi di pataki pupọ. Eyi ni ibiti awọn aṣoju AI wa - wọn le ṣe itupalẹ data lati awọn orisun oriṣiriṣi, ṣe idanimọ awọn ilana, ati ṣe awọn ipinnu ni adase.

Dide ti Awọn aṣoju AI ni Automation DevOps

Awọn aṣoju AI ni agbara lati yi adaṣe adaṣe DevOps pada nipa fifun ibojuwo akoko gidi, wiwa aibikita, ati ṣiṣe ipinnu adaṣe. Nipa gbigbe awọn algoridimu ikẹkọ ẹrọ ati sisẹ ede abinibi, awọn aṣoju AI le ṣe itupalẹ awọn akọọlẹ, awọn metiriki, ati awọn orisun data miiran lati ṣe idanimọ awọn ọran ti o pọju ṣaaju ki wọn to ṣe pataki.

LangChain ati DSPy jẹ imọ-ẹrọ meji ti o wa ni iwaju ti iyipada yii. LangChain jẹ ile-ikawe Python ti o jẹ ki ẹda ti awọn aṣoju AI ibaraẹnisọrọ, lakoko ti DSPy jẹ ile-ikawe Rust ti o pese wiwo ipele giga fun kikọ ati gbigbe awọn awoṣe AI.

LangChain: Ile-ikawe Python kan fun Awọn Aṣoju AI Ibaraẹnisọrọ

LangChain jẹ ile-ikawe Python ti o fun laaye ẹda ti awọn aṣoju AI ibaraẹnisọrọ. O pese API ti o rọrun ati ogbon inu fun kikọ ati imuṣiṣẹ awọn chatbots, awọn oluranlọwọ ohun, ati awọn atọkun ibaraẹnisọrọ miiran.

Ọkan ninu awọn ẹya pataki ti LangChain ni agbara rẹ lati ṣepọ pẹlu ọpọlọpọ awọn awoṣe AI, pẹlu awọn awoṣe ede, awọn aworan imọ, ati awọn igi ipinnu. Eyi ngbanilaaye awọn olupilẹṣẹ lati ṣẹda awọn ṣiṣan ibaraẹnisọrọ ti o nipọn ati ọgbọn ṣiṣe ipinnu ti o le ni irọrun gbe lọ ati ṣetọju.

Eyi ni apẹẹrẹ ti bii o ṣe le ṣẹda iwiregbe ti o rọrun nipa lilo LangChain: `` Python gbe wọle langchain

Ṣẹda awoṣe ede kan

awoṣe = langchain.LMModel ("distilbert-base-uncased")

Ṣẹda aworan oye kan

aworan = langchain.KnowledgeGraph("my_graph")

Ṣẹda chatbot kan

chatbot = langchain.Chatbot (awoṣe, awọn aworan)

Ṣetumo ṣiṣan ibaraẹnisọrọ kan

sisan = [ {"input": "hello", "jade": "hello!"}, {"input": "bawo ni o", "jade": "Mo n ṣe daradara, o ṣeun!"}, ]

Ran awọn chatbot ṣiṣẹ

chatbot.deploy(sisan)

## DSPy: Ile-ikawe Rust fun Ilé ati Gbigbe Awọn awoṣe AI

DSPy jẹ ile-ikawe Rust ti o pese wiwo ipele giga fun kikọ ati gbigbe awọn awoṣe AI. O fun awọn olupilẹṣẹ lọwọ lati ṣẹda ati ṣe ikẹkọ awọn awoṣe ikẹkọ ẹrọ nipa lilo ọpọlọpọ awọn algoridimu ati awọn ilana, pẹlu TensorFlow ati PyTorch.

Ọkan ninu awọn ẹya pataki ti DSPy ni agbara rẹ lati ṣepọ pẹlu ọpọlọpọ awọn orisun data, pẹlu awọn data data, APIs, ati awọn ọna ṣiṣe faili. Eyi ngbanilaaye awọn olupilẹṣẹ lati ṣẹda awọn opo gigun ti data eka ati ṣiṣan iṣẹ ti o le ni irọrun ransẹgbẹ ati ṣetọju.

Eyi ni apẹẹrẹ ti bii o ṣe le ṣẹda awoṣe ikẹkọ ẹrọ ti o rọrun nipa lilo DSPy:
`` ipata
lo dspy:: {Awoṣe, Dataset};

// Ṣẹda dataset
jẹ ki dataset = Dataset :: titun ("my_dataset");

// Ṣẹda awoṣe
jẹ ki awoṣe = awoṣe :: titun ("my_model");

// Irin awoṣe
model.train (dataset);

// Ran awọn awoṣe
modeli.deploy ();

Awọn aṣoju AI Orchestrating pẹlu LangChain ati DSPy

Ni bayi ti a ti rii bii LangChain ati DSPy ṣe le lo lati ṣẹda awọn aṣoju AI ibaraẹnisọrọ ati awọn awoṣe ikẹkọ ẹrọ, jẹ ki a ṣawari bi a ṣe le lo awọn imọ-ẹrọ wọnyi lati ṣeto awọn aṣoju AI.

Ọkan ninu awọn italaya bọtini ni adaṣe DevOps n ṣepọ awọn irinṣẹ ati awọn iṣẹ lọpọlọpọ lati ṣẹda iṣọpọ ati ṣiṣiṣẹ adaṣe adaṣe. Eyi ni ibi ti LangChain ati DSPy wa - wọn pese wiwo ipele giga fun kikọ ati gbigbe awọn aṣoju AI ti o le ṣepọ pẹlu awọn irinṣẹ ati awọn iṣẹ pupọ.

Eyi ni apẹẹrẹ ti bii o ṣe le ṣe adaṣe awọn aṣoju AI nipa lilo LangChain ati DSPy: `` Python gbe wọle langchain gbe wọle dspy

Ṣẹda awoṣe ede kan

awoṣe = langchain.LMModel ("distilbert-base-uncased")

Ṣẹda aworan oye kan

aworan = langchain.KnowledgeGraph("my_graph")

Ṣẹda chatbot kan

chatbot = langchain.Chatbot (awoṣe, awọn aworan)

Ṣẹda awoṣe ikẹkọ ẹrọ kan

ml_model = dspy.Model ("my_model")

Ṣetumo ṣiṣan ibaraẹnisọrọ kan

sisan = [ {"input": "hello", "jade": "hello!"}, {"input": "bawo ni o", "jade": "Mo n ṣe daradara, o ṣeun!"}, ]

Ran awọn chatbot ṣiṣẹ

chatbot.deploy(sisan)

Kọ ẹkọ awoṣe ẹrọ

ml_model.train("my_dataset")

Mu awoṣe ẹkọ ẹrọ ṣiṣẹ

ml_model.deploy ()

## Top 5-10 Awọn aṣẹ ti a lo julọ / awọn snippets

Eyi ni awọn pipaṣẹ 5-10 ti o lo julọ / awọn snippets fun LangChain ati DSPy:

1. `langchain.LMModel("distilbert-base-uncased")`: Ṣẹda awoṣe ede nipa lilo DistilBERT algorithm.
2. `langchain.KnowledgeGraph("my_graph")`: Ṣẹda a imo awonya nipa lilo awọn pàtó kan awonya.
3. `langchain.Chatbot(awoṣe, graph)`: Ṣẹda chatbot lilo awọn pàtó kan ede awoṣe ati imo awonya.
4. `dspy.Model ("my_model")`: Ṣẹda a ẹrọ eko awoṣe lilo awọn pàtó kan awoṣe.
5. `dspy.Dataset("my_dataset")`: Ṣẹda iwe-ipamọ data nipa lilo ipilẹ data ti a pato.
6. `model.train(dataset)`: Ṣe ikẹkọ awoṣe ikẹkọ ẹrọ nipa lilo data ti a ti sọ pato.
7. `model.deploy ()`: Nfi ẹrọ eko awoṣe.
8. `chatbot.deploy(sisan)`: Nfi chatbot ṣiṣẹ nipa lilo ṣiṣan ibaraẹnisọrọ ti a pato.
9. `graph.add_node ("node1", "node2")`: Ṣafikun ipade kan si aworan imọ.
10. `graph.add_edge ("node1", "node2")`: Ṣe afikun ohun eti si awọn aworan imo.

## Wiwo

Eyi ni iworan ti LangChain ati DSPy faaji nipa lilo Chart.js:
`` json
{
  "type": "ọgọ",
  "data": {
    "labels": ["LangChain", "DSPy"],
    "awọn ipilẹ data": [
      {
        "label": "Awọn aṣoju AI ibaraẹnisọrọ",
        "data": [10, 5],
        "backgroundColor": ["#4CAF50", "#FF9800"]
      },
      {
        "label": "Awọn awoṣe Ẹkọ Ẹrọ",
        "data": [5, 10],
        "awọ abẹlẹ": ["#2196F3", "#9C27B0"]
      }
    ]
  },
  "awọn aṣayan": {
    "akọle": {
      "ifihan": otitọ,
      "text": "LangChain ati DSPy Architecture"
    },
    "Àlàyé": {
      "ifihan": otitọ
    }
  }
}

Iwoye yii ṣe afihan pinpin awọn aṣoju AI ibaraẹnisọrọ ati awọn awoṣe ẹkọ ẹrọ laarin LangChain ati DSPy.

Ipari

Ninu nkan yii, a ti ṣawari ikorita ti AI, imọ-ẹrọ sọfitiwia, ati adaṣe DevOps lati ṣaṣeyọri ZeroOps. A ti rii bii LangChain ati DSPy ṣe le ṣee lo lati ṣẹda awọn aṣoju AI ibaraẹnisọrọ ati awọn awoṣe ikẹkọ ẹrọ, ati bii awọn imọ-ẹrọ wọnyi ṣe le lo lati ṣeto awọn aṣoju AI.

Nipa gbigbe agbara AI ati adaṣiṣẹ ṣiṣẹ, awọn olupilẹṣẹ le ṣẹda awọn iṣan-iṣẹ iṣọpọ ati lilo daradara ti o le ni irọrun ni imuṣiṣẹ ati ṣetọju. Boya o jẹ olupilẹṣẹ ti igba tabi o kan bẹrẹ, LangChain ati DSPy n pese wiwo ti o lagbara ati ogbon inu fun kikọ ati gbigbe awọn aṣoju AI ṣiṣẹ.

Bi agbaye ti imọ-ẹrọ sọfitiwia tẹsiwaju lati dagbasoke, iwulo fun adaṣe ati AI yoo tẹsiwaju lati dagba nikan. Nipa gbigba awọn imọ-ẹrọ wọnyi, awọn olupilẹṣẹ le ṣẹda daradara diẹ sii, iwọn, ati awọn ọna ṣiṣe itọju ti o le ṣe deede si awọn ibeere iyipada ati awọn agbegbe.

Ninu nkan ti o tẹle, a yoo ṣawari awọn koko-ọrọ to ti ni ilọsiwaju diẹ sii ni LangChain ati DSPy, pẹlu bi o ṣe le ṣepọ pẹlu awọn irinṣẹ ati awọn iṣẹ miiran, ati bii o ṣe le ṣẹda awọn awoṣe AI aṣa ati ṣiṣan iṣẹ. Duro si aifwy!