Pertama, berikan kesimpulan yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan
Batas-batas dari ketiganya dipahami oleh subjek. DevOps memastikan bahwa aplikasi dan lingkungan dapat dibangun, diterbitkan dan dipulihkan dengan cara yang stabil; LLMOps model kontrol, tip, data, penilaian dan biaya penalaran; dan AgentOps berorientasi ke arah sistem misi yang dapat mengakses pengetahuan dan alat bisnis, mengelola identitas, rencana, pergerakan, status, persetujuan, pengujian ulang dan pengambilalihan manual.
Kondisi apa yang perlu diidentifikasi sebelum penilaian dibuat?
Pertanyaan yang sama mungkin memiliki jawaban yang berbeda di bawah berbagai fase bisnis, data, dan proyek. Disarankan bahwa kondisi berikut akan diperiksa dan bahwa temuan umum di web akan dimasukkan ke dalam proyek mereka sendiri.
Cadangkan perintah dari awal
Pertama, kita akan jelas tentang target dan perbatasan.
Daftar kode, model, pengetahuan, alat dan node buatan dalam rantai produksi saat ini.
Ketergantungan Kunci Validasi
Kemampuan pengawasan dan persinyalan yang ada dipetakan ke tanggung jawab DevOps, LLMOps dan AgentOps.
Pembangunan hasil yang dinilai
Kesenjangan kunci yang tidak dapat diamati, reversibel dan reversibel diisi terlebih dahulu.
Pastikan kau memutuskan langkah berikutnya dengan hasil yang sebenarnya.
Keharmonisan peristiwa, rilis dan hasil bisnis untuk menghindari fragmentasi tiga set proses.
Bagaimana kau bisa mengerti dalam bisnis sebenarnya?
Penunjukan server yang dapat dilakukan secara sempurna 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 istimewa pengguna, pengambilalihan manual dan lembar kerja akhir. Hanya tiga jenis bukti yang dapat menilai tim apakah pengetahuan sudah usang, keluaran model, peraturan alat, atau tanggung jawab proses.
Lubang termudah untuk melangkah.
Pembelian sebuah platform LLMOps dianggap secara otomatis meningkatkan kualitas AI
permintaan model catatan merokel hanya, bukan alat bisnis dan negara akhir
Semua kesalahan AI diatributkan ke model, mengabaikan masalah perangkat lunak dan proses
Bagaimana seharusnya kita akhirnya menerima dan mengkonfirmasi?
Fokus dari penerimaan dan pemeriksaan bukanlah apakah suatu istilah digunakan, tetapi lebih tepatnya kode dapat dilepaskan untuk pemulihan, pengetahuan model dapat dimodifikasi, dan tindakan Agen dapat diaudit untuk mengambil alih. Sebuah latihan gagal harus memungkinkan untuk log aplikasi, panggilan model, pengetahuan penerimaan, implementasi alat dan proses pemulihan catatan bisnis dan memvalidasi suspensi dan kapabilitas regresi.
Saat melakukan persiapan untuk berkomunikasi dengan pemasok atau tim internal, disarankan agar proses saat ini, sampel perwakilan, sistem yang ada, perencanaan waktu dan tingkat anggaran yang dibawa Pertama, barang-barang yang tidak diketahui ditandai dengan jelas, kemudian keputusan dibuat untuk menggunakan diagnostik, PoC, proyek jarak tetap atau penelitian dan pengembangan yang sedang berlangsung, yang biasanya lebih dapat diandalkan daripada permintaan langsung untuk harga dan durasi tanpa batas.