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大模型時代的智能運維AIOps--與小模型是關係及通用大模型底座該如何選擇

來源: 清華大學編輯: 創澤時間:2024/2/21 主題: 其他[ 加盟]

在大模型時代,AIOps(智能運維)正麵臨技術挑戰,需要整合語言模型與現有小模型工具,實現更智能的運維決策。

AIOps小模型數量眾多,但通識大模型在運維領域的表現參差不齊,需要解決技術挑戰,如運維語料不足、結構化數據處理、以及與現有AIOps工具的融合。

大語言模型的模型棧分為L1、L2、L3三層,分別對應不同的應用場景和技術挑戰,如私有部署、多模態數據處理和知識融合。

運維大語言模型的應用案例包括數字化運維助手、私有文檔問答、腳本解讀和數據注釋,這些應用旨在提高運維效率和準確性。

運維大語言模型的中長期應用定位為從助手到內部專家的角色轉變,通過智能體和基礎模型編程框架,實現複雜運維任務的自動化。

報告強調,盡管存在挑戰,但通過技術思路和策略,如檢索增強、課程學習、模型分層等,可以逐步克服這些問題,實現AIOps的廣泛應用。


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