Geben Sie zuerst Schlussfolgerungen, die für die Entscheidungsfindung verwendet werden können
Die Grenzen der drei werden vom Fach verstanden. DevOps stellt sicher, dass Anwendungen und die Umgebung stabil aufgebaut, veröffentlicht und wiederhergestellt werden können; LLMOps steuert Modelle, Tipps, Daten, Bewertungs- und Argumentationskosten; und AgentOps orientiert sich an Missionssystemen, die auf Wissen und Geschäftswerkzeuge zugreifen können, Identität, Pläne, Bewegungen, Status, Genehmigung, erneute Tests und manuelle Übernahmen verwalten.
Welche Bedingungen müssen vor der Entscheidungsfindung festgelegt werden?
Die gleiche Frage kann in unterschiedlichen Geschäfts-, Daten- und Projektphasen unterschiedliche Antworten haben, und es wird vorgeschlagen, die folgenden Bedingungen zu überprüfen und die gemeinsamen Ergebnisse im Internet in ihre eigenen Projekte einzuarbeiten.
Vorgeschlagene Reihenfolge des Vorschusses
Zuerst werden wir uns über das Ziel und die Grenze im Klaren sein.
Listen Sie Codes, Modelle, Wissen, Werkzeuge und künstliche Knoten in der aktuellen Produktionskette auf.
Validierungsschlüsselabhängigkeit
Die vorhandenen Überwachungs- und Verbreitungsmöglichkeiten sind den Verantwortlichkeiten von DevOps, LLMOps und AgentOps zugeordnet.
Entwicklung bewertbarer Ergebnisse
Die wichtigsten Lücken, die nicht beobachtet werden können, reversibel und reversibel werden zuerst gefüllt.
Stellen Sie sicher, dass Sie den nächsten Schritt mit den tatsächlichen Ergebnissen entscheiden.
Harmonisierung von Ereignissen, Releases und Geschäftsergebnissen, um die Fragmentierung der drei Prozessreihen zu vermeiden.
Wie verstehen Sie es im eigentlichen Geschäft?
Serverindikatoren können bei einer fehlerhaften Verpflichtung des Clientagenten völlig normal sein. DevOps kann bestätigen, dass Schnittstellen und Dienste verfügbar sind, LLMOps muss das Modell und die Wissensversion überprüfen, und AgentOps muss Werkzeugparameter, Benutzerprivilegien, manuelle Übernahmen und endgültige Arbeitsblätter überprüfen. Nur drei Arten von Beweisen können das Team beurteilen, ob Wissen veraltet ist, Modellausgaben, Werkzeugregeln oder Prozessverantwortlichkeiten.
Die einfachste Grube, auf die man treten kann.
Der Kauf einer LLMOps-Plattform wird als automatischer Qualitätsgewinn für AI angesehen.
Nur Modellanforderungen aufzeichnen, nicht Business-Tools und Endzustand
Alle AI-Fehler werden Modellen zugeschrieben, wobei Software- und Prozessprobleme ignoriert werden
Wie sollen wir am Ende empfangen und bestätigen?
Der Schwerpunkt der Abnahme und Inspektion liegt nicht darin, ob ein Begriff verwendet wird, sondern vielmehr, ob der Code zur Wiederherstellung freigegeben werden kann, ob Modellwissen veränderbar ist und ob Agent Action auditiert werden kann, um die Übernahme zu übernehmen. Eine Fehlerübung sollte das Anwendungsprotokoll, den Modellaufruf, den Wissensabruf, den Tool-Implementierungs- und Geschäftsdatensatzwiederherstellungsprozess ermöglichen und die Suspendierungs- und Regressionsfähigkeit validieren.
Bei der Vorbereitung auf die Kommunikation mit Lieferanten oder internen Teams empfiehlt es sich, aktuelle Prozesse, repräsentative Muster, bestehende Systeme, Planungszeit und Budgetniveaus mitzunehmen. Zunächst werden die unbekannten Elemente eindeutig gekennzeichnet und dann wird die Entscheidung für Diagnostik, PoC, Feststreckenprojekte oder laufende Forschung und Entwicklung getroffen, was in der Regel zuverlässiger ist als eine direkte Forderung nach einem Preis und einer Dauer ohne Grenzen.