Home / FAQs / AI Systems, VoiceAgent ve Visual Recognition
QUESTION & ANSWER

Arjantin Ops geleneksel Dev Ops ile ne fark yaratıyor?

LLMOps modelleri, veriler, ipuçları, değerlendirmeler ve kaynak kaynakları daha da yönetiyor. AgentOps ayrıca araçlar, görev statüsü, otorite, manuel taksiler ve iş tamamlamaya odaklanır. Enterprise AI sistemi genellikle üç şekilde gereklidir ve temel yazılım mühendisliğini yeni terminoloji ile değiştiremez.

Soruyu cevaplayın.

İlk olarak, karar verme için kullanılabilir sonuçlar verin

Üçün sınırları konu tarafından anlaşılmıştır. DevOps, uygulama ve çevrenin istikrarlı bir şekilde inşa edilebilir, yayınlanan ve restore edilebilir olmasını sağlar; LLMOps kontrol modelleri, ipuçları, veriler, değerlendirme ve neden maliyetleri; ve AgentOps, bilgiye ve iş araçlarına erişebilecek misyon sistemlerine yöneliktir, kimlik, planlar, hareketler, statü, onaylar, onaylar ve manuel olarak satın alınabilir.

DECISION FACTORS

Yargılamadan önce hangi koşullar belirlenmelidir?

Aynı soru farklı iş, veri ve proje aşamaları altında farklı cevaplara sahip olabilir. Aşağıdaki koşulların kontrol edilmesi ve web'deki ortak bulguların kendi projelerine dahil edilmesi önerilir.

Sistem sadece bir model sorusu ve cevap mı yoksa işi yapmak için araçlar mı çağıracak?Modeller kamu API, özel örnekler veya private deploymentKod modelleme bilgisi ve araçları bağımsız olarak yayınlanırsaOperasyonlar daha titiz bir kullanılabilirlik, kalite ve denetim kanıtı gerektirir
ACTION STEPS

İleriye dönük bir emir

01

İlk olarak, hedef ve sınır hakkında net olacağız.

Listeler kodları, modeller, bilgi, araçlar ve mevcut üretim zincirindeki yapay düğümler.

02

Geçerlilik Anahtar Bağımlılığı

Mevcut gözetim ve yayılma yetenekleri DevOps, LLMOps ve AgentOps'nin sorumluluklarına göre haritalanmıştır.

03

Değerlendirme edilebilir sonuçları Geliştirme

Gözlem edilemeyen temel boşluklar, geri dönüşümlü ve geri dönüşümlü olarak ilk olarak doludur.

04

Gerçek sonuçlarla bir sonraki adıma karar verdiğinizden emin olun.

Olayları, serbest bırakmak ve iş sonuçları üç işlem setinin parçalanmasından kaçınmak için.

PRACTICAL EXAMPLE

Gerçek işte nasıl anlıyorsunuz?

Örnek, karar verme yöntemini göstermek için kullanılır

Server göstergeleri, müşteri Agent tarafından hatalı bir taahhüt durumunda mükemmel bir şekilde normal olabilir. DevOps, arayüzlerin ve hizmetlerin mevcut olup olmadığını onaylayabilir, LLMOps modeli ve bilgi versiyonunu kontrol etmek için ihtiyaç duyar ve AgentOps, araç parametrelerini, kullanıcı ayrıcalıklarını, kılavuzları ve son çalışma tablolarını kontrol etmek zorundadır.

COMMON RISKS

En kolay pit adım at.

Bir LLMOps platformu satın almak, AI'nin kalitesini otomatik olarak geliştirmek olarak kabul edilir.

Rekor model yalnızca iş araçları değil ve son eyalet

Tüm AI hataları modellere atfedilir, yazılım ve süreç problemlerini görmezden gelir

ACCEPTANCE

Nasıl alınır ve doğruyu doğrulayacağız?

Kabul ve incelemenin odağı, bir terim kullanılmış olup olmadığı değildir, ancak kod kurtarma için serbest bırakılabilir, model bilgisi modifilenebilir ve Agent eylemi devralınabilir. Bir başarısızlık egzersizi uygulama logunu, model aramasını, bilgi retrieval, araç uygulama ve iş kayıt restorasyonu işlemini onaylayabilir ve geri dönüşüm yeteneğini doğrulayabilir.

tedarikçiler veya iç takımlar ile iletişim kurmaya hazırlanırken, mevcut süreçlerin, temsilci örneklerin, mevcut sistemlerin, zaman ve bütçe seviyelerinin getirilmesini tavsiye edilir. İlk olarak, bilinmeyen öğeler açıkça işaretlenir ve sonra karar tanıları kullanmak için yapılır, PoC, sabit menzilli projeler veya devam eden araştırma ve geliştirme, bu genellikle sınırları olmayan bir fiyat ve süre için doğrudan talepten daha güvenilirdir.

Proje koşulları yukarıdaki örneklerden farklıdır?

Operasyonel hedefler, mevcut sistemler, örnek ve planlı zaman, danışmanlar gerçek sınırlarla ilgili ön yargılar yapabilmeden önce eşleştirilebilir.

Associate project danışmanlar