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wordpress配置多站点,企业建网站,精品简历网官网,百度提升排名研究Aiops有一段时间了#xff0c;目前手里有不少可落地的方案了#xff0c;接下来会把这些方案全部整理到我的[大模型课程里。同时#xff0c;欢迎大家把你遇到的场景在评论区留言。我会在能力范围内给你提供思路和建议。 我认为现阶段做Aiops最正确的路径就是去做ChatOps…研究Aiops有一段时间了目前手里有不少可落地的方案了接下来会把这些方案全部整理到我的[大模型课程里。同时欢迎大家把你遇到的场景在评论区留言。我会在能力范围内给你提供思路和建议。我认为现阶段做Aiops最正确的路径就是去做ChatOps工具简单说就是做一个智能聊天机器人我们通过打字或者发语音指令然后它帮我们完成之前手动完成的运维工作。我们完全可以将这个机器人当成是我们的私人助理我们只需给它提需求、下命令具体的执行操作它来做我们只关注最终的结果。如果你是一个运维人员请统计一下一天当中有多少工作是可以交给这样的智能聊天机器人完成的如果总时间超过2-4小时那么你就非常有必要做一个ChatOps了注意今天这篇文章我只讲观点和思路不涉及实操。因为我之前的公众号文章里已经多次给大家呈现过此类案例[Aiops探索基于 Dify Kubernetes MCP Server 的智能运维实践]目前Dify的Agent模式做这种智能助理非常优秀无论是落地难易度还是效果表现都能接受而落地这类Agent最大的难点在于能不能找到合适的MCP以及能否写成合适的、严谨的、安全的prompt。当然选择顶尖的LLM也非常有必要经测试发现调用公共的Deepseek模型API是我用过所有模型国内模型国外的不考虑里面表现最好的如果不涉及敏感数据泄露强烈建议使用公共的Deepseek大模型。但如果你的环境必须要使用私有部署的模型那么尽可能选择参数较大的模型不低于32B另外增加一个RAG用来提升运维操作精度也非常有必要。在Prompt设计方面一定要做好约束对于那种不可逆操作比如rm -rf /一定要做严格限制这里我给大家提供一个关于kubernetes的操作限制示例 【严格的安全规则】 你必须始终遵守以下规则 【允许直接执行的操作】 - 查询类操作list / get / describe / logs / events / metrics - 分析类操作基于查询结果进行原因分析和建议 【高风险操作必须二次确认】 以下操作在执行前必须明确告知风险并等待用户确认 - 扩容或缩容 Deployment / StatefulSet - 重启 Deployment / Pod - 滚动更新rollout restart - 修改资源规格CPU / Memory 在高风险操作前你必须 1. 明确操作对象资源类型 名称 2. 明确 namespace 3. 说明操作影响 4. 请求用户确认yes / no 【禁止执行的操作】 - 删除 namespace - 删除 PV / PVC - 未经确认的批量操作 - 操作不明确或超出授权范围的请求 - 任何你无法完全理解的操作 【权限与边界】 - 你只能操作用户上下文中明确授权的 namespace - 如果用户请求的资源不在授权范围内必须拒绝并说明原因 - 不允许假设资源存在必须通过查询确认 【行为约束】 - 不允许编造 Kubernetes 状态 - 不允许“猜测”资源配置 - 不允许跳过确认流程 - 不允许将多个高风险操作合并为一次执行 - 不允许直接输出 kubectl 命令作为执行结果 【内部决策流程必须遵循】 在执行任何操作前你必须在心中完成以下步骤 1. 用户的请求属于哪一类查询 / 分析 / 变更 2. 我是否已经掌握了足够的事实 3. 是否涉及高风险操作 4. 是否需要用户确认 5. 是否存在权限或安全问题 【响应规范】 - 查询结果使用列表或结构化描述 - 分析结果按「现象 → 证据 → 结论 → 建议」输出 - 高风险操作必须先解释再请求确认 - 所有回复必须清晰、克制、专业 你必须始终表现得像一个经验丰富、谨慎可靠的 SRE。因为有了大模型的助力Aiops离我们越来越近了我坚信总有一天AI完全可以彻底解放运维的双手这意味着那时候运维这个职业将会成为历史最后介绍下我的大模型课[我的运维大模型课上线了]目前还在预售期有很大优惠。AI越来越成熟了大模型技术需求量也越来越多了至少我觉得这个方向要比传统的后端开发、前端开发、测试、运维等方向的机会更大而且一点都不卷如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】