Hinweis: Der folgende Artikel hilft Ihnen dabei: Kubernetes leicht gemacht mit GPT-3 – Auf dem Weg zur KI
Verarbeitung natürlicher Sprache
Generieren Sie Kubernetes-Befehle automatisch aus einfachem Englisch, indem Sie das weltweit fortschrittlichste Sprachmodell nutzen.
Voraussetzungen
Ich habe die Punkte in Form von Artikeln gesammelt. Bitte gehen Sie die folgenden Artikel in der gleichen Reihenfolge durch, um die Punkte zu verbinden und den wichtigsten Technologie-Stack hinter der Intelligenz zu verstehen Kube Bot:
- FastAPI – Der schicke Weg über Flask hinaus!
- Streamlit – Revolutionierung der Erstellung von Daten-Apps
- Eine kurze Einführung in GPT-3
Was ist Kubernetes?
Kubernetes ist eine Open-Source-Container-Orchestrierungsplattform, die die deklarative Konfiguration und automatisierte Bereitstellung von Container-Workloads und -Diensten ermöglicht. Es verfügt über ein großes, schnell wachsendes Ökosystem. Kubernetes-Dienste, Support und Tools sind weit verbreitet. Es wurde ursprünglich 2014 von Google entwickelt, das eine neue Möglichkeit brauchte, um Milliarden von Containern pro Woche in großem Maßstab zu betreiben.
Kubernetes orchestriert und verwaltet den Container-Workflow einfach so, wie die Perlen zu einer perfekten Halskette orchestriert werden.
Was ist ein Container?
Container ähneln VMs, verfügen jedoch über gelockerte Isolationseigenschaften, um das Betriebssystem (OS) zwischen den Anwendungen gemeinsam zu nutzen. Daher gelten Container als leichtgewichtig. Ähnlich wie eine VM verfügt ein Container über ein eigenes Dateisystem, den Anteil an CPU, Arbeitsspeicher, Prozessraum und mehr. Da sie von der zugrunde liegenden Infrastruktur entkoppelt sind, sind sie über Clouds und Betriebssystemverteilungen hinweg portierbar.
Ein Container verpackt Software in standardisierte Einheiten für Entwicklung, Versand und Bereitstellung.
Container sind eine gute Möglichkeit, Ihre Anwendungen zu bündeln und auszuführen. In einer Produktionsumgebung müssen Sie die Container verwalten, in denen die Anwendungen ausgeführt werden, und sicherstellen, dass es zu keinen Ausfallzeiten kommt. Wenn beispielsweise ein Container ausfällt, muss ein anderer Container gestartet werden. Wäre es nicht einfacher, wenn dieses Verhalten von einem System gehandhabt würde?
Kubernetes zur Rettung!
Kubernetes bietet Ihnen ein Framework für den reibungslosen Betrieb verteilter Systeme. Es kümmert sich um die Skalierung und den Lastausgleich für Ihre Anwendung und bietet Ihnen Speicherorchestrierungsfunktionen mit eingebettetem ausfallsicherem Mechanismus.
Was macht GPT-3 zu einem guten Kandidaten?
Fragen Sie einen DevOps-Ingenieur, wie es ist, sich an die Kubernetes-Befehle für die Bereitstellung und Wartung eines Kubernetes-Clusters zu erinnern und wie es ist, eine Bereitstellungsdatei präzise zu schreiben, in der hunderte andere Dinge schief gehen können. Da bekommst du immer die gleiche Antwort
GPT-3 kann mit wenigen Trainingseinheiten lernen und Dinge erledigen, im Gegensatz zur herkömmlichen Methode, ein NLP-Modell über einen großen Korpus zu trainieren, was schwierig, zeitaufwändig und teuer ist. Es ist in der Lage, Texte zu generieren, die überraschend menschenähnlich sind, nachdem nur ein paar Beispiele für die Aufgabe eingegeben wurden, die Sie zu lösen versuchen. Die Vorbereitung der GPT-3-API auf die Denkweise eines DevOps-Ingenieurs kann es dem Modell tatsächlich ermöglichen, genaue Kubernetes-Befehls- und Bereitstellungsdateien zu generieren.
KI Kube Bot powered by GPT-3 übernimmt die ganze schwere Arbeit und Sie müssen lediglich die Aufgabenbeschreibung in einfachem Englisch bereitstellen, um komplexe und genaue Bereitstellungsdateien in YAML zu generieren.
Komplettlösung zur Anwendung
Jetzt werde ich Sie Schritt für Schritt durch die AI Kube Bot-Anwendung führen:
Beim Erstellen einer GPT-3-Anwendung müssen zunächst das Design und der Inhalt der Schulungsaufforderung berücksichtigt werden. Prompt Design ist der wichtigste Prozess bei der Vorbereitung des GPT-3-Modells, um eine positive und kontextbezogene Antwort zu geben.
Um die Trainingsaufforderung für die AI Kube Bot-Anwendung zu entwerfen, habe ich die folgende Trainingsaufforderungsstruktur verwendet:
- Beschreibung: Eine erste Kontextbeschreibung darüber, was der Kube-Bot tun soll, indem ein oder zwei Zeilen zu seiner Funktionalität hinzugefügt werden.
- Natürliche Sprache (Englisch): Diese Komponente enthält eine minimale einzeilige Beschreibung der Aufgabe, die vom Kubernetes-Assistenten ausgeführt wird. Es hilft GPT-3, den Kontext zu verstehen, um die richtigen Kubernetes-Befehle und den Bereitstellungscode zu generieren.
- Ausgang: Das Die Komponente enthält den Kubernetes-Befehl oder Bereitstellungscode entsprechend der englischen Beschreibung, die als Eingabe für das GPT-3-Modell bereitgestellt wird.
Sehen wir uns ein Beispiel in Aktion an, um die Leistungsfähigkeit von GPT-3 bei der Generierung von Kubernetes-Befehlen und Bereitstellungscodes in reiner englischer Sprache wirklich zu verstehen. Im folgenden Beispiel generieren wir die YAML-Dateien, indem wir dem AI Kube Bot minimale Anweisungen geben.
Abschluss
GPT-3 von OpenAI hat wie kein anderes KI-Modell im 21. Jahrhundert öffentliche Aufmerksamkeit erregt. Die schiere Flexibilität von GPT-3 bei der Ausführung einer Reihe allgemeiner Aufgaben mit nahezu menschlicher Effizienz und Genauigkeit macht es so spannend. Schließlich können wir einen sichtbaren aufkommenden Trend zu GPT-3-basierten Anwendungen erkennen, die es Benutzern ermöglichen, Code zu erstellen oder digitale Produkte nur mit Befehlen in natürlicher Sprache zu entwerfen, was auf eine spannende Zukunft von No-Code-Anwendungen hindeutet.
Verweise
- https://en.wikipedia.org/wiki/GPT-3
- https://openai.com/blog/openai-api
- https://kubernetes.io/docs/home
- https://www.docker.com/resources
Wenn Sie mehr erfahren möchten oder möchten, dass ich mehr zu diesem Thema schreibe, können Sie sich gerne an mich wenden.
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Kubernetes leicht gemacht mit GPT-3 wurde ursprünglich in Towards AI auf Medium veröffentlicht, wo die Leute die Konversation fortsetzen, indem sie diese Geschichte hervorheben und darauf reagieren.
Veröffentlicht über Towards AI
