- 1、本文档共36页,可阅读全部内容。
- 2、有哪些信誉好的足球投注网站(book118)网站文档一经付费(服务费),不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
- 3、本站所有内容均由合作方或网友上传,本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺!文档内容仅供研究参考,付费前请自行鉴别。如您付费,意味着您自己接受本站规则且自行承担风险,本站不退款、不进行额外附加服务;查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档,您可以点击 这里二次下载。
- 4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“版权申诉”(推荐),也可以打举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
查看更多
基于大模型的智能运维解读
姓名:顾黄亮
个人简介
畅销书《DevOps权威指南》作者
《技术赋能数字化转型的基石》作者
中商联互联网应用工作委员会智库入库专家
国家互联网数据中心产业技术创新战略联盟智库专家委
员会副主任委员
企业数字化转型IOMM委员会特聘专家
财联社鲸平台智库入库专家
中国信通院可信云标准特聘专家
江苏银行业和保险业金融科技专家委员会候选专家
TVP(腾讯云最有价值专家)成员
MVP(阿里云最有价值专家)成员
GOPS全球运维大会暨研运数智化技术峰会2024·上海站
智能运维的几个方向
日志智能化处理
目录智能运维知识库
多智能体Agent
智能运维的几个方向
大模型下的DevOps
MLOps(MachineLearningOperations)是一种基于DevOps进化的的概念,是指将
DevOps的理念和方法应用到机器学习的开发、部署、运维等各个环节,从而提高机器学
习模型的生产效率和质量。
GOPS全球运维大会暨研运数智化技术峰会2024·上海站
大模型下的DevOps
触发方式管理方式
工具
DevOps:代码DevOps:流水线
的修改的构建
相同MLOps:模型修
改、数据修改
点
MLOps:机器学
推广文化流水线变动习工作流、自动
化、以及模型的
部署和监控
GOPS全球运维大会暨研运数智化技术峰会2024·上海站
大模型下的DevOps
GOPS全球运维大会暨研运数智化技术峰会2024·上海站
大模型下的平台工程
MLOpsLLMOps开发者
需求的自动化完善自动化代码审查
自动化测试
需求的自动化分析提高生产力降低认知负荷
自动化日志分析
需求的自动化收敛
AI辅助编程
文档评论(0)