Εξέλιξη Κομματιού

Εισαγωγή στα LLMs και τα Πλάισια Εξυπηρέτησης

  • Σύνοψη μεγάλων γλωσσικών μοντέλων στην αυτοματοποίηση υποδομής.
  • Βασικά κριτήρια σε πολυ-όντων ρούτινες.
  • AutoGen, CrewAI, και LangChain: εφαρμογές σε DevOps.

Ρύθμιση των LLM Εξυπηρέτηση για Εργασίες DevOps

  • Εγκατάσταση AutoGen και ρύθμιση προφίλ εξυπηρέτηση.
  • Χρήση OpenAI API και άλλων παρόχων LLMs.
  • Ρύθμιση χώρων εργασίας και περιβάλλοντα συμβατά με CI/CD.

Αυτοματοποίηση Ρούτινών Εξέτασης και Ποιότητας Κώδικα

  • Προβολή απόρρησης (prompting) LLMs για τη δημιουργία μεμονωμένων και ενταγμένων τεστ.
  • Χρήση προσώπων για την εξαγωγή ράβδων, κανόνων κομματιών και κανόνων επισκόπησης κώδικα.
  • Αυτοματοποιημένες περιλήψεις και ετικετοποίηση pull requests.

LLM Εξυπηρέτηση για Διαχείριση Ειδοποιήσεων και Ανίχνευση Αλλαγών

  • Σχεδιασμός απαντητών προσώπων για ειδοποιήσεις αποτυχίας pipeline.
  • Ανάλυση καταγραφών και τραξιών χρησιμοποιώντας γλωσσικά μοντέλα.
  • Πρόωρη ανίχνευση υψηλού κινδύνου ή λάθων συνδυασμών.

Συντονισμός Πολυ-Εξυπηρέτηση σε DevOps

  • Ορχήστρωση προσώπων με βάση ρόλους (planner, executor, reviewer).
  • Κύκλοι μηνυματοσυναθέτησης και διαχείριση μνήμης.
  • Σχεδιασμός ενσωματώνοντας ανθρώπινη συμμετοχή για κρίσιμα συστήματα.

Ασφάλεια, Διακυβέρνηση και Επόπτευση

  • Χειρισμός έκθεσης δεδομένων και ασφάλεια LLMs στη υποδομή.
  • Ελεγχών προσώπων και περιορισμός πεδίου εφαρμογής.
  • Παρακολούθηση συμπεριφοράς pipeline και ανταπόκρισης μοντέλων.

Πραγματικά Περιπτώσεις Χρήσης και Περιστασιακές Σενάρια

  • Σχεδιασμός ρούτινων προσώπων για αντίδραση σε επιτυχή μέθοδο.
  • Ενσωμάτωση προσώπων με GitHub Actions, Slack ή Jira.
  • Καλύτερες πρακτικές για την κλίμακα LLM ενσωμάτωσης σε DevOps.

Συνοπτική Περιγραφή και Επόμενα Βήματα

Απαιτήσεις

  • Εμπειρία στο υλοπαιδευτικό και πάπλωση DevOps.
  • Εργασιακή γνώση της Python και των Git-based workflows.
  • Κατανόηση των LLMs ή εξοικείωση με την προβολή απόρρησης (prompt engineering).

Ακροατήριο

  • Μηχανικοί και ηγέτες πλατφόρμων με ενσωμάτωση τεχνητής νοημοσύνης.
  • Λου-εμ-ελ (LLM) διαμορφωτές που λειτουργούν σε DevOps ή αυτοματοποίηση.
  • DevOps εκπαιδευόμενοι που εξερευνούν πλαίσια εξυπηρέτησης με αυτόνομες οντότητες.
 14 Ώρες

Αριθμός συμμετέχοντων


Τιμή ανά συμμετοχαστή

Εφεξής Μαθήματα

Σχετικές Κατηγορίες