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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。
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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
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大模型下的DevOps
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大模型下的平台工程
MLOpsLLMOps开发者
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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
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