Во-первых, дайте выводы, которые можно использовать для принятия решений.
DevOps гарантирует, что приложения и окружающая среда могут быть построены, опубликованы и восстановлены стабильным образом; LLMOps модели управления, советы, данные, оценки и рассуждения затраты; и AgentOps ориентирован на системы миссий, которые могут получить доступ к знаниям и бизнес-инструментам, управление идентичностью, планы, движения, статус, утверждение, повторное тестирование и ручные поглощения.
Какие условия необходимо определить до вынесения решения?
На разных этапах работы, данных и проектов на один и тот же вопрос могут быть даны разные ответы. Предлагается проверить следующие условия и включить общие выводы, содержащиеся в Интернете, в свои собственные проекты.
Предложенный порядок аванса
Во-первых, мы будем четко понимать цель и границу.
Перечисляет коды, модели, знания, инструменты и искусственные узлы в текущей производственной цепочке.
Ключевая зависимость от валидации
Существующие возможности наблюдения и распространения сопоставляются с обязанностями DevOps, LLMOps и AgentOps.
Разработка оценочных результатов
Вначале заполняются ключевые пробелы, которые невозможно наблюдать, обратимые и обратимые.
Убедитесь, что вы выбрали следующий шаг с реальными результатами.
Гармонизировать события, релизы и результаты бизнеса, чтобы избежать фрагментации трех наборов процессов.
Как вы понимаете это в реальном бизнесе?
Серверные индикаторы могут быть совершенно нормальными в случае ошибочного обязательства клиентского агента. DevOps может подтвердить, что интерфейсы и услуги доступны, LLMOps должен проверить модель и версию знаний, а AgentOps должен проверить параметры инструмента, привилегии пользователя, ручные захваты и окончательные рабочие листы. Только три типа доказательств могут судить о том, являются ли знания устаревшими, результаты модели, правила инструмента или обязанности процесса.
Самый простой способ наступить.
Покупка платформы LLMOps автоматически улучшает качество AI.
Запросы только для моделей записей, а не для бизнес-инструментов и конечного состояния
Все ошибки AI относят к моделям, игнорируя программные и технологические проблемы.
Как мы должны в конечном итоге получать и подтверждать?
В центре внимания принятия и проверки не то, используется ли термин, а скорее код может быть выпущен для восстановления, знания модели могут быть изменены, и действия агента могут быть проверены, чтобы взять на себя. Упражнение по отказу должно позволять журнал приложений, вызов модели, поиск знаний, внедрение инструмента и процесс восстановления бизнес-записи и проверить возможность приостановления и регрессии.
При подготовке к общению с поставщиками или внутренними командами рекомендуется приносить текущие процессы, репрезентативные образцы, существующие системы, сроки планирования и бюджетные уровни.Сначала четко обозначены неизвестные пункты, а затем принимается решение об использовании диагностики, PoC, проектов фиксированного диапазона или текущих исследований и разработок, что обычно более надежно, чем прямой спрос на цену и продолжительность без границ.