运维大模型评测与展望

系统地结合近期落地实践介绍和展望长短期内可落地的应用,以及在应用落地的过程中面临的挑战和解决方案。

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中级2课时2023/12/26更新

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适合人群:

技术团队负责人、架构师、总监、开发人员,以及对技术感兴趣的企业家、创业者和相关人士。

你将会学到:

系统地结合近期落地实践介绍和展望长短期内可落地的应用,以及在应用落地的过程中面临的挑战和解决方案。

课程简介:

演讲简介:
LLM已在各类自然语言处理任务中展现出显著优势,以OpenAI发布的GPT模型为代表的新技术革命正在全面展开。然而,这些模型大多依赖于通用领域的数据,对于特定垂直领域的应用,其性能常常受到限制。为了解决这一问题,研究者开始深入探索垂直领域的LLM模型,目前已在医疗、法律等领域取得了显著的成果。智能运维AIOps,作为机器学习与传统行业交叉的典型领域,有望通过将LLM与AIOps相结合,开启全新的智能运维时代。本次分享将重点关注“运维大模型”,探讨其概念,以及与大语言模型、传统AIOps以及自动化运维工具的关系和融合方式。同时,面对众多开源大语言模型,将介绍如何选择适合的大语言基座模型。最后,还将系统地介绍和展望长短期内可落地的应用,以及在应用落地的过程中面临的挑战和解决方案。

主题大纲:
1. 运维大模型场景;
2. 运维大模型评测;
3. 运维大模型基础架构;
4. 运维大模型落地路线;

演讲人介绍:
中国科学院计算机网络信息中心副研究员。清华大学本科、博士(无线网络方向),清华-阿里巴巴联合培养博士后(2020优秀博士后),拥有大量工业AIOps实践,主导的无线WiFi连接智能运维项目获得麻省理工学院Technology Review, Hacker’s News 科技媒体报道;在阿里负责双十一百万QPS智能调度系统,获得阿里巴巴CTO提名双11卓越贡献奖;连续两次快手技术突破最高奖“洛子峰”奖;承担国家重点研发计划子课题,国家自然科学基金项目和中国科学院网信专项等项目。在WWW、INFOCOM、ESEC/FSE、SIGKDD、SIGIR等CCF推荐 A类、B类国际会议有20余篇AIOps、AI、Networking论文发表

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