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算法工程师大模型已经算是一种新的革命各行各业都可以将其引入进行尝试以期是否能带来新的希望。但是在智能化运维上应用大模型的成功案例还是不够多这主要是因为1.运维团队多是Linux高手而对人工智能的知识储备不足算法的概念以及算法能做什么怎么做算法边界又是怎样的等知识储备不足。2.智能化运维中的故障修复等统计归纳工作不足大量的运维都是命令式、脚本式运维或者大规模工具的可视化运维代码式运维的占比不够多。3.运维面临的环境复杂多变诸多问题是需要按图索骥一点点进行溯源甚至需要跨机器或者更深层次定位才能解决而系统版本变化应用软件版本变化都导致故障修复的解决方案有所不同。4.运维团队的日志数据解决方案数据等储备不足而这也是大模型做训练时缺少的样本。5.企业领导在财务计算上会发现一个人的成本可能远低于大模型私有化训练且需要显卡等高额的成本除非某个云厂商直接提供一个完全成熟的大模型服务直接调用且价格低廉。在打动领导者实时智能化运维上永远是3点1.安全使用智能化运维能够减少敏感数据的泄露。2.成本总体计算下来和多招人相比智能化运维能够省钱。3.收益使用智能化运维能够更快速更高效地解决运维问题。●huyue SGM数据分析师有如下难点1.数据安全企业数据的安全问题一般企业数据是不能将数据流出到外面因此不可用外部的大模型服务。2.模型的选型及部署根据不同的业务场景选择经过验证且合适的私有化大模型并进行工程化部署。比如一个简单的意图识别任务用一个14b大小的模型即可不需要直接用72b的模型以避免成本的增加及性能的下降等。3.价值收益如何衡量业务场景的运维收益和大模型的成本高低。4.任务拆解运维场景的具体任务拆解成大模型的任务这需要有对业务场景和大模型功能都非常熟悉理解的专业技术人员。● Luga Lee 系统架构师这是大多数中小企业面临的共性问题我们可以从数据、经济成本以及核心技术力等3个核心维度解析具体可参考1.数据质量与规模问题企业计划落地大模型首先要有明确的目标到底是基于大模型做什么拿什么做一定要想清楚。通常情况下大模型训练和推理依赖于海量高质量的数据。而我们的运维数据通常分散在各种监控系统、日志文件、告警信息中存在数据孤岛、格式不统一、噪声多等问题。如何有效地采集、清洗、整合这些数据并构建高质量的训练数据集是首要面对的一个不可避免的难题之一。2.核心技术力层面现有团队中有没有合适的人去负责推动、去主导大模型落地知识储备是否能够支撑大模型的应用及开发针对目前的业务系统架构如何将这些领域知识有效地融入进大模型中使其能够理解运维人员的意图使得模型能够正确理解所投喂的食材产生预期的效果也是面临的问题。3.资源投入及成效回报这里面涉及基础平台建设以及所投入的计算及存储资源。如果一个公司没有完善或健全的可观测性体系框架或堆栈对于数据的维护及管理是非常头疼的问题。毕竟全面的监控指标和详细的日志记录以及丰富的事件数据是构建高质量训练数据的基础。没有这些数据大模型的落地显然没有更多的实际意义。再者模型选择与训练是需要成本的无论是底层基础设施还是人力成本都是需要考虑的问题。● 顾黄亮 某金融企业技术总监准确地说智能运维的推进在企业中有很多的门槛重点是人才培养和人员的理念。第一是人才方面运维人员首先需要具备一定的研发能力尤其在机器学习和算法方面需要有介入的能力而且这部分人群转型也非常困难让一个熟悉服务器硬件维修的运维人员去理解和应用机器学习算法进行故障预测是有很大难度的。还有招聘方面如果具备这种素质的人员也不会选择运维领域。第二是数据智能运维的根基是数据要实现全面的智能化运维需要收集包括硬件、软件、网络等多个维度的数据数据收集后还要进一步进行加工和处理最后整合阶段也是一个非常大的挑战因为这种大量的异构不同源的数据其数据格式和存储方式都不一样。第三是系统的异构性目前很多企业的IT系统有自研的有购买的而且IaaS环境的标准也不统一所以造成数据处理环节甚至语料准备阶段就开始形成推进的阻力。关于工具其实并没有难点。2、IT运维团队需要具备哪些能力才能更好地使用大模型赋能自动化运维● Luga Lee 系统架构师若面向运维团队的话运维领域知识与大模型结合的能力可能是最需要考虑的首要要素。运维团队需要构建自身的领域知识体系为大模型作平台支撑通过建立运维框架为大模型进行数据输入比如日志、指标以及相关事件信息等。同时基于不同的运维场景转化为模型可以理解的任务以验证模型输出的准确性及合理性。当然编程能力以及大模型知识也是需要掌握。因此在实际的工作中若想更好的使用大模型赋能运维我们可以通过系统培训、实践项目、技术交流、优质学习资源以及外部合作的有机结合可以为团队成员构建一个全面的学习与成长环境不仅有助于提升个体技能还能增强团队的整体竞争力。● 仙守 苏宁易购 算法工程师在IT运维团队的能力构建方面需要基于以下几个点展开1.大模型相关能力1需要了解市面上有哪些成熟的大模型每个大模型开源商用的规则每个大模型能否支持微调以及他们是基于哪种领域数据训练出来的。2调用大模型的能力。通过调用市面上不同云厂商提供的大模型达到快速验证的目的和自己通过vllm进行大模型本地化部署。3大模型Agent的理解以及使用能力。4自动化运维故障修复或者任务执行的抽象能力。抽象好才能以大模型Agent的函数调用方式去执行。5大模型prompt的编写以及调试能力每个大模型都有各自的切合点不同的prompt影响很大。6运维日志采集清洗转换标注2.工具使用能力1运维常见工具的使用能力2自动化运维工具的使用能力3常见大模型的微调涉及到的工具和库如openaideepspeed4docker使用能力、cuda安装及问题排错能力等等。● 匿名同行1.私有化运维场景的业务能力清晰明确的知晓运维的场景、目的、相应的策略、系统化拆解的能力。2.大模型的能力挖掘和使用需要知道大模型的能力范围、使用方式、调优方式以便更好的运用大模型。3.大模型的私有化部署和选型能力。4.智动化运维业务场景的拆解和大模型能力结合的能力● 顾黄亮 某金融企业技术总监我个人觉得运维团队需要1-2名工具研发工程师模型本质也是个工具拿来即用语料输入进去后根据输出结果进行调优一直到你觉得合适就行。总之要不停地尝试。大模型智能化运维这几个问题如何解决1.如何对设备系统的数据收集、清洗和转换2.如何自动化执行运维任务故障修复提高运维效率3.大模型被认为一个黑盒如何对问题处理决策进行解释● 仙守 苏宁易购 算法工程师针对题目中的三个问题1.如何对设备系统的数据收集、清洗和转换1数据收集利用传统监控工具日志获取埋点增加监控指标等方式进行数据收集和完善。2数据清洗可以利用传统nlp等方法进行清洗比如控制字符过滤大量安全日志采样降低比重等清洗方式。3数据转换传统nlp需要进行分词词性标注等等而到了大模型时代不需要太多的数据转换只需要大模型的词表统计即可方便后续token化。2.如何自动化执行运维任务故障修复提高运维效率大模型本质上是个生成模型也就是通过上一个token计算下一个token的概率其类似一个大脑是无法完成执行等具体行为的必须通过Agent也就是函数调用等方式而这需要提前编写。通过构建对应的Agent当日志中发现一些之前设定好的场景或者意图即可触发对应的修复Agent函数调用完成任务。3.大模型被认为一个黑盒如何对问题处理决策进行解释大模型一定程度上无法完全解释但是如果对性能无实时要求可以让大模型将每一步的思考过程输出出来比如“请将你的思考过程一步一步的输出”来让大模型给出具体的思考过程。但是仍需注意大模型的确存在幻觉问题即这也可能引发未知的运维事故。****●匿名同行大模型智能化运维面临的内容和问题主要包括以下几个方面1.数据收集、清洗和转换智能化运维的效果高度依赖于数据的质量和完整性。如何确保数据的高质量和完整性是一个重大挑战。企业可以采用数据清洗和预处理技术去除错误和不一致的数据建立完善的数据治理机制确保数据的完整性和一致性。2.自动化执行运维任务故障修复提高运维效率智能化运维可以利用机器学习算法对历史数据进行分析提前预测潜在的系统故障从而采取预防措施减少停机时间。自动化工具能够根据预设的规则和知识库自动执行一系列排查步骤缩短故障恢复时间。基于智能分析的结果可以自动执行一系列运维任务如资源分配、故障修复、系统优化等。同时通过持续监控执行效果不断调整和优化运维策略形成一个闭环的运维体系。3.大模型的“黑盒”问题和决策解释性大模型被认为一个黑盒如何对问题处理决策进行解释是一个挑战。需要对模型输出的归因结果进行解释和评估判断其合理性和准确性结合领域知识和人工经验对归因结果进行验证和修正。通过大模型做到智能运维需要对云事件进行自动根本原因分析这包括数据采集与整合、模型选择与训练、归因推理、结果解释与验证以及持续优化。4.技术整合与兼容性现代IT系统通常包含多种技术和平台如何将这些系统的数据和技术整合到一个统一的智能化运维平台上是另一个重要挑战。不同系统之间的兼容性问题可能导致数据无法有效共享影响智能化运维的整体效果。5.安全性与隐私智能化运维涉及大量的数据收集和处理这对数据的安全性和隐私保护提出了更高的要求。如何确保数据在传输和存储过程中不被泄露或篡改是一个亟待解决的问题。此外智能化运维还需要遵守相关的法律法规以确保数据处理的合法性。6.技术复杂性为了克服技术复杂性的难题企业需要培养一支具备跨学科知识的技术团队并积极引入外部专家进行指导。7.成本问题智能化运维的成本较高对于中小企业来说可能是一个负担。因此建议企业根据自身实际情况选择合适的智能化运维方案并逐步推进实施。这些内容和问题指出了大模型智能化运维在实际应用中需要关注和解决的关键点以确保智能化运维的有效性和安全性。●叶创 某城商行 应用运维1.对设备系统的数据收集、清洗和转换还是从专业监控工具走大模型的运维智能体主要还是做数据消费而且是对已经由专业监控工具处理过的数据做消费结合工单数据、自动化作业执行数据和CMDB数据。智能运维由要做运维数据治理的说法但是目前不成熟大都就是做了个数据湖把所有数据存在一起方便查询消费投入产出比低 其实不如直接从各类工具走API读取。2.用了大模型仍然和以前AIOps一样除了已经完全确定的自愈方案之外大模型只做故障修复方案推荐决策在人。大模型相当于一个具备大量知识且学习能力很强的运维新手技术强但是实战经验差主要做辅助。3.运维层面的问题决策大多数到不了黑盒的程度不管是公域知识还是私域知识都可以让它把对应的参考链接列举出来也可以在提示词里让它把整个决策推理过程进行说明更进一步地还可以让它出多个方案进行对比。对应的运维红线和决策升级机制都可以写到智能体的提示词里规避大模型的“幻觉”导致的运维事故。4、企业构建智能运维大模型时当下的运维工具是否需要重新整合● 顾黄亮 某金融企业技术总监需要看情况运维工具的建设大概有几个方面第一个是工作流的集成第二个是工具功能的使用第三个是数据层面。如果不考虑成本在构建运维大模型的时候会对工作流和工具功能重叠情况进行整合这是模型自身的工作和工具层没关系所有工作流程和工具功能不需要变动无论工具原本是原子化还是工具集群都不重要。唯一要整合的是数据数据分两块一块是数据格式还有个是数据兼容性问题数据问题牵扯到模型的训练比如说大模型在输入统一格式的数据时训练和推理能力会大大增强所以在数据收集这个层面需要对所有工具的数据进行约束。数据兼容性其实就是存储方式和数据收集中间层一样存储层也需要重新规划。● 仙守 苏宁易购 算法工程师智能运维的核心是大模型实时读取各种监控系统的日志进行特定场景和问题的分析并给出解决方案然后通过Agent的函数调用进行执行来自动化修复。基于上述的定义那么基于问题的涉及的范围就缩小到了数据收集、执行工具的调用这2大方面。1.数据收集和格式化企业的历史原因一定是多种监控系统多种监控指标并行的而如果将不同格式的数据都给大模型那大模型就要面对不同的数据格式这本身就是一种挑战。所以如果输入给大模型的数据是统一格式那么在大模型解释以及执行上效果会有很大的提升。2.执行工具的调用执行工具包含了比如flink数据清洗、sql进行性能监控、修复脚本执行等要完成实际意义上的智能化运维那么需要最后的执行而如果大模型直接接入每个系统那难度将会成倍增加。所以可以通过Agent的函数抽象将每个执行工具进行函数调用的统一化然后选定一个大家都同意的执行方式比如shell比如python比如java等等最终去实际执行具体的动作。● Luga Lee 系统架构师智能运维大模型的建设对企业现有运维工具提出了更高要求但是否需要重新整合取决于工具链的适配性、改造成本以及对业务目标的支撑能力。从本质来讲针对大部分公司而言智能运维大模型的 “ 核心 ” 便是 “ 数据 ” 针对各种各样的数据进行抽取、训练以实现异常检测、根因分析、故障预测等高级功能。而现实情况下下很多企业所规划的运维工具往往是 “ 断层式 ” 的各自负责不同的监控、告警、日志分析等任务数据分散且格式不统一。我们拿全链路可观测性体系来说通常使用 Prometheus 采集指标数据、 Jaeger 或 Zipkin 负责分布式追踪以及 Elasticsearch 或 Splunk 负责聚合和存储日志。这些工具生成的数据格式、存储方式和访问接口各异难以直接被智能运维大模型利用。因此若要充分发挥大模型的优势需要整合这些工具使其数据能够被统一采集、转换和存储。比如我们可以基于标准化的协议如 OpenTelemetry 将多种工具的功能整合为统一的运维架构减少系统割裂的问题通过统一的数据收集和导出机制将 Prometheus 、 Jaeger 以及其他等工具的数据接入大模型以方便数据训练。议题共识综述本次活动聚焦于企业在大模型的趋势下如何进行智能运维的问题通过广泛的讨论和业内诸多专家的经验分享总结了落地大模型智能化运维的难点、IT运维团队需要具备哪些能力、大模型智能化运维面临内容和问题、构建智能运维大模型时运维工具是否需要重新整合等4个核心议题从判断引入大模型后会面临的问题以及该具备哪些能力到具体工具整合上最终形成一整套完整的解决方案1、落地大模型智能化运维的难点在企业落地大模型智能化运维过程中主要面临以下难点数据安全性问题使得企业无法使用外部模型服务模型的选型与部署需要按照特定业务场景展开价值收益的衡量也相对复杂需清晰理解运维收益与模型成本之间的关系任务拆解要求专业技术人员具备全面的业务理解与模型运用能力。所以企业首先需明确目标解决数据孤岛及格式不统一的问题其次团队需具备推动大模型落地的知识储备最后全面的监控体系和足够的资源投入是确保成功应用的基础。2、IT运维团队需要具备哪些能力在IT运维团队使用大模型赋能自动化运维的过程中关键能力主要体现在以下几个方面首先团队需具备扎实的运维领域知识和大模型的结合能力要建立有效的数据采集框架和体系包括日志和指标。其次团队成员应掌握大模型的相关知识如了解市面上成熟模型的特性、调用能力、微调方法及Agent使用。此外工具使用能力同样重要包括自动化运维工具和大模型相关库的应用。团队在构建大模型智能运维时需明确运维场景与目标将一个大的难题进行子问题拆解最终落实到大模型以及Agent上要确保团队在实际应用中不断尝试与优化逐步迭代完成整体的智能运维的目的。3、大模型智能化运维面临内容和问题在大模型智能化运维中面临的主要问题包括数据收集清洗转换的质量保障自动化执行运维任务的有效性以及大模型的劣势规避。首先数据的高质量和完整性至关重要企业需借助专业监控工具进行数据治理确保准确性。其次虽然大模型可以辅助故障修复和任务执行但决策仍需人工介入模型更多地作为知识丰富的助手。最后针对大模型的决策透明性需结合领域知识要求模型输出推理过程并提供多个解决方案进行对比以减少“幻觉”风险。通过系统化的策略和合理的资源配置企业能更好地实现智能化运维的目标。4、运维工具是否需要重新整合在构建智能运维大模型时是否需要重新整合现有运维工具取决于工具的适配性和改造成本。智能运维的核心在于高质量的数据企业通常面临多种监控工具和数据格式不统一的问题这可能影响大模型的训练和推理能力。因此整合数据成为首要任务。有效的解决方案包括标准化数据格式和协议如OpenTelemetry以便将不同工具的数据统一采集和存储。此外通过Agent函数调用的方式将执行工具进行统一化处理有助于简化执行流程并提高效率。**综上所述**在大模型的发展趋势下企业不能盲目的直接将大模型引入运维体系中需要先判断企业自身环境是否可以引入并分析引入后面临的问题以及落地将可能遇到的难点、自身团队需要什么样的能力、当前的工具是否需要为了大模型而适配等问题只有将这些问题想清楚了环境准备充足以及对应技能的人员配备都到位了才可以实时大模型的智能化运维当然也不能以一步到位的策略开展大模型的智能运维当前大模型仍有一些难解决的问题所以需要企业步步为营稳扎稳打的方式来不断地迭代自身的运维体系最终达到满意的效果。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】