Primero, dé conclusiones que puedan utilizarse para la adopción de decisiones
Los límites de los tres son comprendidos por el tema. DevOps asegura que las aplicaciones y el medio ambiente puedan ser construidos, publicados y restaurados de manera estable; LLMOps control modelos, consejos, datos, evaluación y costos de razonamiento; y AgentOps está orientado hacia sistemas de misión que pueden acceder a conocimientos y herramientas de negocio, gestionar identidad, planes, movimientos, estado, aprobación, retesting y tomas manuales.
¿Qué condiciones deben determinarse antes de que se haga el juicio?
La misma pregunta puede tener diferentes respuestas en diferentes fases de negocios, datos y proyectos. Se sugiere que se revisen las siguientes condiciones y que los resultados comunes en la web se incorporen en sus propios proyectos.
Orden de anticipación propuesta
Primero, seremos claros sobre el objetivo y la frontera.
Lista códigos, modelos, conocimientos, herramientas y nodos artificiales en la cadena de producción actual.
Dependencia de la clave de la validación
Las capacidades de vigilancia y difusión existentes se asignan a las responsabilidades de DevOps, LLMOps y AgentOps.
Desarrollo de resultados evaluables
Las brechas clave que no pueden ser observadas, reversibles y reversibles se llenan primero.
Asegúrese de decidir el siguiente paso con los resultados reales.
Armonizar eventos, versiones y resultados empresariales para evitar la fragmentación de los tres conjuntos de procesos.
¿Cómo lo entiendes en el negocio real?
Los indicadores del servidor pueden ser perfectamente normales en caso de un compromiso erróneo por el agente cliente. DevOps puede confirmar que las interfaces y los servicios están disponibles, LLMOps necesita comprobar el modelo y la versión del conocimiento, y AgentOps tiene que comprobar los parámetros de herramientas, privilegios de usuario, tomas manuales y hojas de trabajo finales. Sólo tres tipos de evidencia pueden el equipo juzgar si el conocimiento es obsoleto, reglas de herramientas, procesos de salida
El pozo más fácil de seguir.
La compra de una plataforma LLMOps se considera para mejorar automáticamente la calidad de AI
Solicitudes de modelo de registro solamente, no herramientas de negocio y estado final
Todos los errores AI se atribuyen a modelos, ignorando el software y los problemas de proceso
¿Cómo terminaremos recibiendo y confirmando?
El enfoque de la aceptación e inspección no es si se utiliza un término, sino que el código puede ser liberado para la recuperación, el conocimiento modelo puede ser modificado, y la acción del agente puede ser auditada para asumir el control. Un ejercicio de falla debe permitir el registro de la aplicación, llamada modelo, recuperación de conocimientos, implementación de herramientas y proceso de restauración de registros comerciales y validar la capacidad de suspensión y regresión.
Al prepararse para comunicarse con proveedores o equipos internos, se recomienda que se introduzcan procesos actuales, muestras representativas, sistemas existentes, tiempo de planificación y niveles presupuestarios. En primer lugar, los elementos desconocidos están claramente marcados, y luego se toma la decisión de utilizar diagnósticos, PoC, proyectos de alcance fijo o investigación y desarrollo continuo, que generalmente es más fiable que una demanda directa de un precio y duración sin fronteras.