Pertama, memberikan kesimpulan yang dapat digunakan untuk memutuskan-membuat
Batas-batas dari tiga hal tersebut dipahami oleh subjek. DevOps memastikan bahwa aplikasi dan lingkungan dapat dibangun, diterbitkan dan dipulihkan dengan cara yang stabil; LLMOps mengendalikan model, tips, data, penilaian, dan biaya penalaran; dan AgentOps berorientasi terhadap sistem misi yang dapat mengakses pengetahuan dan alat-alat bisnis, mengelola identitas, rencana, status, persetujuan, menguji dan pengambil-alihan manual.
Kondisi apa yang perlu diidentifikasi sebelum penghakiman dibuat?
Pertanyaan yang sama mungkin memiliki jawaban yang berbeda di bawah berbagai bisnis, data, dan fase proyek. Hal ini disarankan agar kondisi berikut diperiksa dan bahwa temuan yang sama di web dimasukkan ke dalam proyek mereka sendiri.
Perintah yang disarankan dari muka
Pertama, kita akan jelas tentang target dan perbatasan.
Kode Lists, model, pengetahuan, alat dan node buatan dalam rantai produksi saat ini.
Dependence Kunci Validasi
Kemampuan pengawasan dan penyebaran yang ada dipetakan untuk tanggung jawab DevOps, LLMOPS dan AgentOps.
Pengembangan hasil yang dapat dipertimbangkan
Jarak kunci yang tidak dapat diamati, dapat dikembalikan dan dapat dikembalikan diisi terlebih dahulu.
Pastikan kau memutuskan langkah berikutnya dengan hasil yang sebenarnya.
Merenungkan peristiwa, rilis dan hasil bisnis untuk menghindari perpecahan dari tiga set proses.
Bagaimana kau memahaminya dalam bisnis yang sebenarnya?
Indikator server mungkin normal dalam hal komitmen yang salah oleh agen klien. DevOps dapat mengkonfirmasi bahwa antarmuka dan layanan tersedia, LLMOps perlu memeriksa model dan versi pengetahuan, dan AgentOps harus memeriksa parameter alat, hak pengguna, pengambilan buku dan lembar kerja terakhir. Hanya tiga jenis bukti yang dapat menilai apakah pengetahuan sudah usang, model, peraturan, atau proses.
Lubang termudah untuk melangkah.
Pembelian platform LLMOps secara otomatis dianggap meningkatkan kualitas AI
Hanya permintaan model rekaman, bukan alat bisnis dan akhir keadaan
Semua kesalahan AI dikaitkan dengan model, mengabaikan perangkat lunak dan masalah proses
Bagaimana kita bisa menerima dan mengkonfirmasinya?
Fokus dari penerimaan dan inspeksi bukan apakah istilah digunakan, tapi kode dapat dikeluarkan untuk pemulihan, model pengetahuan dapat diubah, dan tindakan Agen dapat diaudit untuk mengambil alih. Latihan gagal seharusnya memungkinkan untuk log, model call, penerimaan pengetahuan, alat implementasi dan proses pengembalian bisnis dan validasi kemampuan suspensi dan regresi.
Ketika mempersiapkan untuk berkomunikasi dengan pemasok atau tim internal, disarankan bahwa proses saat ini, contoh perwakilan, sistem yang ada, perencanaan tingkat waktu dan anggaran akan dibawa. Pertama, item yang tidak diketahui jelas ditandai, dan kemudian keputusan dibuat untuk menggunakan diagnosis, PoC, proyek jangkauan tetap atau penelitian dan pengembangan yang sedang berlangsung, yang biasanya lebih dapat diandalkan daripada permintaan langsung untuk harga dan durasi tanpa batas.