Die Rolle von KI und ML bei der DevOps-Transformation
Da fortschrittliche Technologien wie KI (künstliche Intelligenz) und ML (maschinelles Lernen) nach und nach die Art und Weise prägen, wie wir leben und arbeiten, bilden DevOps-Teams keine Ausnahme. Laut einer auf Gartner veröffentlichten Studie könnten DevOps-Teams bis 2023 damit beginnen, KI zur Integration von Infrastrukturüberwachungsanwendungen und -lösungen für IT-Betriebsplattformen zu nutzen.
Künstliche Intelligenz hat die Art und Weise, wie wir DevOps und andere IT-Vorgänge angehen, dramatisch verändert. Der wachsende Fokus auf Anwendungs- und Lösungssicherheit ist ein erheblicher Einfluss von KI und ML auf DevOps-Entwicklungsabläufe.
Erfahren Sie mehr über KI, ML und DevOps
KI oder künstliche Intelligenz ist ein Bereich der Informatik, der Computerprogramme, Anwendungen und Tools erstellt, die in der Lage sind, menschliche Intelligenz zu simulieren und wie Menschen zu denken. Diese Technologie ermöglicht es Maschinen und Werkzeugen, komplexe Aufgaben und Arbeiten auszuführen. Selbstfahrende Autos sind ein perfektes Beispiel für die Technologie der künstlichen Intelligenz. Künstliche Intelligenz umfasst verschiedene intelligente Maschinen und Anwendungen wie maschinelles Lernen (ML). Bei gemeinsamer Verwendung (KI und ML) ermöglichen diese Technologien Entwicklern und IT-Experten, durch einen proaktiven Ansatz zur Verbesserung der gesamten Entwicklungsabläufe beizutragen.
DevOps setzt sich aus zwei verschiedenen Wörtern zusammen: 1) Entwicklung (dev) und 2) Betrieb (ops). DevOps ist im Grunde ein Setup, bei dem Fachleute (Softwareentwickler und IT-Betriebsteams) zusammenarbeiten, um qualitativ hochwertige Softwarelösungen und -anwendungen zu entwerfen und bereitzustellen bei hohen Geschwindigkeiten mit erweiterten Sicherheitsfunktionen. Der Hauptzweck von DevOps besteht darin, Daten zu sammeln und bei jedem Schritt kontinuierliches Feedback zum Entwicklungsprozess zu geben, um die Effizienz zu verbessern und den Arbeitsablauf zu optimieren. DevOps-Teams erreichen dies mithilfe von Automatisierung, Teamarbeit, Echtzeit-Feedback und Tests. DevOps-Entwicklungsdienste helfen Unternehmen daher dabei, bessere Softwarelösungen und Anwendungen schneller und mit weniger Problemen und Fehlern zu entwickeln.
Die Auswirkungen von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen auf DevOps?
Wenn KI und ML in DevOps involviert sind, sind Teams besser in der Lage, Projektmängel und -probleme, wie z. B. unendliche Quantifizierung und fehlende Anforderungen, zu identifizieren. Dadurch können Entwicklungsteams bessere Projektanforderungen schaffen, indem sie Projektplanungsmängel, Fehler und Störungen reduzieren und so ein High-End-Endprodukt schaffen. Kurz gesagt, die Zukunft von DevOps hängt hauptsächlich von KI- und ML-Technologien ab, da sie Zeit und Geld sparen und die Gesamtbetriebseffizienz verbessern können.
Um Ihnen zu helfen, die Auswirkungen dieser Technologien zu verstehen, haben wir einige der Arten erwähnt, wie KI und ML DevOps verändern.
Effizienter Anwendungsfortschritt
Die Integration von KI- und ML-Anwendungen in DevOps kann die Effizienz und Geschwindigkeit von Anwendungen verbessern. KI- und ML-Tools ermöglichen es Projektmanagern, Unregelmäßigkeiten im Code, falsche Handhabung von Ressourcen, Prozessverlangsamungen und mehr zu erkennen. Dies hilft Entwicklern, den Entwicklungsprozess zu beschleunigen, um das Endprodukt schneller zu erstellen.
Augmented Automation
Künstliche Intelligenz bietet einen enormen Mehrwert für verschiedene DevOps-Prozesse, da sie den Bedarf an menschlicher Beteiligung reduzieren kann. Nehmen wir als Beispiel die Qualitätssicherung und Prüfung. Heutzutage stehen verschiedene Testtools und -plattformen zur Verfügung, um Entwicklungsteams dabei zu helfen, den Qualitätssicherungs- und Testprozess zu beschleunigen, beispielsweise Benutzerakzeptanztests und Funktionstests. Diese Tools generieren große Datenmengen und ML-Anwendungen werden eingesetzt, um die Genauigkeit der Ergebnisse zu verbessern. Dies gibt Entwicklern mehr Zeit, sich mit schlechten Codierungsproblemen und Fehlern zu befassen; KI- und ML-Tools erwecken die Automatisierung zum Leben, um die Gesamtleistung des Entwicklungsprojekts zu verbessern.
DevSecOps
DevOps-Teams nutzen Anwendungen und Tools für maschinelles Lernen, um eine sichere Anwendungs- und Softwarebereitstellung zu gewährleisten, indem sie Verhaltensmuster erkennen und so Verstöße in kritischen Entwicklungsbereichen verhindern. Dies hilft Entwicklern auch dabei, verbotenen und nicht autorisierten Code in die Prozesskette einzubinden, um unerwünschte Muster im Endprodukt zu umgehen.
Effizienter Produktionszyklus
Während der Analyse der Ressourcennutzung kommt ML DevOps zugute, indem es die Ressourcennutzung und andere Dinge analysiert, um Produktionsprobleme bestmöglich zu bewältigen. Dies gewährleistet einen effizienten und optimierten Produktionszyklus für die pünktliche Lieferung des Endprodukts.
Notfalladressierung
Da ML maschinelle Intelligenz nutzt, spielt es eine wichtige Rolle bei der Lösung von Notfallwarnungen, indem es das System regelmäßig trainiert, um Anomalien zu erkennen und sie in Echtzeit zu beheben. Echtzeit- und Notfallwarnsysteme machen den Entwicklungsprozess effizienter und schneller.
Probleme frühzeitig erkennen
Mit Hilfe von KI- und ML-Tools sind Betriebsteams besser in der Lage, Probleme frühzeitig zu erkennen. Dies stellt die Geschäftskontinuität sicher und sorgt dafür, dass der Betrieb effizient läuft, ohne dass es zu Ausfallzeiten kommt. Softwareentwicklungsteams verwenden diese Techniken auch, um Muster wie Konfigurationsbenchmarks zu entwickeln, um Leistungsniveaus zu erreichen und Benutzerverhalten vorherzusagen, um Fehler zu vermeiden, die sich auf die allgemeine Kundenbindung und -erfahrung auswirken könnten.
Unternehmensbewertung
Maschinelles Lernen spielt eine entscheidende Rolle bei der Gewährleistung der Geschäftsstabilität und der Unterstützung der Prozessentwicklung. Geschäftsexperten können ML-Tools und -Anwendungen verwenden, um Benutzermetriken zu analysieren und bei Problemen Warnungen an relevante Abteilungen oder Teams und Entwickler zu senden.
Verbesserte Datenkorrelation
Die Analyse von Datenflüssen über verschiedene Entwicklungsprozesse und -umgebungen hinweg ist einer der Hauptvorteile des Einsatzes von KI im DevOps-Prozess. Da alle Teams und Umgebungen unterschiedliche Mängel und Probleme aufweisen, können KI und maschinelles Lernen ihnen dabei helfen, Daten für alle verschiedenen Umgebungen an einem Ort zu generieren und zu analysieren. Nehmen Sie einfach ein Beispiel eines Überwachungstools, um dieses Konzept zu verstehen. Überwachungstools und -lösungen sind darauf ausgelegt, Daten in Echtzeit zu generieren, und KI verbessert die Datenkorrelation zwischen verschiedenen Prozessen und Plattformen. Diese Tools nutzen dann ML-Technologie, um Erkenntnisse aus verschiedenen Datenströmen zu gewinnen. Dadurch können sich DevOps-Teams besser einen klaren und umfassenden Überblick über den Entwicklungsprozess verschaffen, anstatt verschiedene Dashboards und Tools zu verwenden.
Gemeinsam
Die Geschwindigkeit von KI und die Genauigkeit von ML können einen unglaublichen Einfluss auf mehrere Aspekte des DevOps-Betriebs wie Entwicklung, Bereitstellung, Tests, Verwaltung und mehr haben. Diese Technologien können Prozesszyklen erheblich verbessern und rationalisieren, indem sie Tests automatisieren, Anomalien frühzeitig erkennen und Fehler so schnell wie möglich beheben, um das Endprodukt schneller zu entwickeln. Dev-Ops-Experten sollten alle Fähigkeiten und Möglichkeiten, die KI und ML bieten, als neue und effektive Möglichkeiten zur Verbesserung der Produktqualität und zur besseren Verwaltung ihrer Entwicklungsprozesse durch die Automatisierung komplexer Aufgaben und Abläufe mithilfe von KI-gesteuerten Tools und Anwendungen betrachten.
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Bytedance Cutting führt SVIP-Supermitgliedschaft ein: 499 Yuan für ein fortlaufendes Jahresabonnement, das eine Vielzahl von KI-Funktionen bietet
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Diese Seite berichtete am 27. Juni, dass Jianying eine von FaceMeng Technology, einer Tochtergesellschaft von ByteDance, entwickelte Videobearbeitungssoftware ist, die auf der Douyin-Plattform basiert und grundsätzlich kurze Videoinhalte für Benutzer der Plattform produziert Windows, MacOS und andere Betriebssysteme. Jianying kündigte offiziell die Aktualisierung seines Mitgliedschaftssystems an und führte ein neues SVIP ein, das eine Vielzahl von KI-Schwarztechnologien umfasst, wie z. B. intelligente Übersetzung, intelligente Hervorhebung, intelligente Verpackung, digitale menschliche Synthese usw. Preislich beträgt die monatliche Gebühr für das Clipping von SVIP 79 Yuan, die Jahresgebühr 599 Yuan (Hinweis auf dieser Website: entspricht 49,9 Yuan pro Monat), das fortlaufende Monatsabonnement beträgt 59 Yuan pro Monat und das fortlaufende Jahresabonnement beträgt 499 Yuan pro Jahr (entspricht 41,6 Yuan pro Monat). Darüber hinaus erklärte der Cut-Beamte auch, dass diejenigen, die den ursprünglichen VIP abonniert haben, das Benutzererlebnis verbessern sollen
Kontexterweiterter KI-Codierungsassistent mit Rag und Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Verbessern Sie die Produktivität, Effizienz und Genauigkeit der Entwickler, indem Sie eine abrufgestützte Generierung und ein semantisches Gedächtnis in KI-Codierungsassistenten integrieren. Übersetzt aus EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, Autor JanakiramMSV. Obwohl grundlegende KI-Programmierassistenten natürlich hilfreich sind, können sie oft nicht die relevantesten und korrektesten Codevorschläge liefern, da sie auf einem allgemeinen Verständnis der Softwaresprache und den gängigsten Mustern beim Schreiben von Software basieren. Der von diesen Coding-Assistenten generierte Code eignet sich zur Lösung der von ihnen zu lösenden Probleme, entspricht jedoch häufig nicht den Coding-Standards, -Konventionen und -Stilen der einzelnen Teams. Dabei entstehen häufig Vorschläge, die geändert oder verfeinert werden müssen, damit der Code in die Anwendung übernommen wird
Sieben coole technische Interviewfragen für GenAI und LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren
Kann LLM durch Feinabstimmung wirklich neue Dinge lernen: Die Einführung neuen Wissens kann dazu führen, dass das Modell mehr Halluzinationen hervorruft
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert
Um ein neues wissenschaftliches und komplexes Frage-Antwort-Benchmark- und Bewertungssystem für große Modelle bereitzustellen, haben UNSW, Argonne, die University of Chicago und andere Institutionen gemeinsam das SciQAG-Framework eingeführt
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten
Fünf Schulen des maschinellen Lernens, die Sie nicht kennen
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist
SOTA Performance, eine multimodale KI-Methode zur Vorhersage der Protein-Ligand-Affinität in Xiamen, kombiniert erstmals molekulare Oberflächeninformationen
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S
GlobalFoundries erschließt Märkte wie KI und erwirbt die Galliumnitrid-Technologie von Tagore Technology und zugehörige Teams
Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
Laut Nachrichten dieser Website vom 5. Juli veröffentlichte GlobalFoundries am 1. Juli dieses Jahres eine Pressemitteilung, in der die Übernahme der Power-Galliumnitrid (GaN)-Technologie und des Portfolios an geistigem Eigentum von Tagore Technology angekündigt wurde, in der Hoffnung, seinen Marktanteil in den Bereichen Automobile und Internet auszubauen Anwendungsbereiche für Rechenzentren mit künstlicher Intelligenz, um höhere Effizienz und bessere Leistung zu erforschen. Da sich Technologien wie generative künstliche Intelligenz (GenerativeAI) in der digitalen Welt weiterentwickeln, ist Galliumnitrid (GaN) zu einer Schlüssellösung für nachhaltiges und effizientes Energiemanagement, insbesondere in Rechenzentren, geworden. Auf dieser Website wurde die offizielle Ankündigung zitiert, dass sich das Ingenieurteam von Tagore Technology im Rahmen dieser Übernahme mit GF zusammenschließen wird, um die Galliumnitrid-Technologie weiterzuentwickeln. G
