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如何实现AI编程和可观察智能?如何从0到1训练一个大模型?

标题:如何落地AI编程和可观测智能化?怎么从 0 到 1 训练大模型?

麦肯锡的一项研究表明,在生成式人工智能的辅助下,可维护的代码文档可以在一半的时间内完成,新代码生成的效率提高近一倍,代码重构任务的完成时间也节省近10%。 1/3。

可见,随着AI大模型相关技术的快速发展,AI编程助手的推出确实给软件开发带来了质的飞跃。那么,具体有哪些突破呢?基于大模型的AI编程工具的设计要点、难点和改进思路是什么?从开发者自身活力出发,如何利用AI激活开发效率、提高生产力?

6月14日至15日在深圳举行的ArchSummit全球架构师峰会上,我们邀请了阿里巴巴研究员、阿里云原生应用平台负责人丁宇(数通)在Keynote主题演讲中分享了AI编程,他将深入探讨介绍以上话题所带来的革命性变化,并从全球视角分享开发者对AI编程需求的差异、AI编程工具的能力以及AI编程领域未来的发展趋势。

生成式AI的引入在提高效率的同时,也让IT系统变得日益复杂,运维、监控等领域面临的挑战也相应增加。但“魔法”总能战胜“魔法”,技术问题也可以用技术解决。 AIOps 已成为解决上述挑战的强大工具,有助于自动化和优化监控流程并显着提高效率。

在ArchSummit深圳站上,阿里云高级算法工程师陈坤一博士将分享主题《阿里云可观测智能化探索与实践》,详细讨论智能算法在系统异常检测和故障根因定位中的应用,如推荐的报警阈值、时序预测算法、异常处理等。定位服务以及分析错误或缓慢的呼叫链。此外,我们还将介绍如何利用LLM技术将自然语言自动转换为Prometheus查询语言(PromQL),以简化查询构造过程。

在基础技术架构层面,突发的流量高峰和网络稳定性是另一大挑战。尤其是在大型活动、紧急通知或促销营销期间,短信网关会遇到严重的流量波动。为了保证服务的稳定性和响应速度,构建高弹性、高性能的短信网关成为应对未来不断变化的业务需求的重中之重。

对此,阿里云通信架构师张松然将在深圳ArchSummit上分享如何利用最新的技术和架构策略,打造一个高弹性、高性能、能够适应流量变化、保证消息准确传递的短信网关。详细描述了利用云原生技术、微服务架构和自动化扩缩容策略构建短信网关的实际流程,并演示了在实际突发流量情况下如何通过优化资源管理和调度策略来有效提升系统吞吐量和可用性。

当然,任何生产力的提升,除了新工具的支持之外,还需要配套的技能提升和企业赋能。技术从业者,包括开发人员、架构师等,都面临着新的挑战。如何适应时代、顺应潮流、用大模型推动软件系统进入下一阶段的发展?

阿里云CIO产品线首席架构师黄永发将在ArchSummit深圳分享《架构师在 AI 浪潮下的 4 个关键可迁移能力及提升技巧》:一是讨论AI时代架构师面临的挑战;其次,分析架构师的细分轨迹和能力模型,得出对架构师最重要的需求。有4个可转移的能力需要注意;最后根据个人实践经验给出实用的练习方法和技巧,希望能帮助大家提高竞争力。

另外,为了让大家进一步了解大语言模型从零到一的训练过程,以及大语言模型的训练原理和最佳实践,阿里云高级技术专家李勇还将带来《超大规模 LLM 模型在 PAI 平台的最佳实践》主题分享主要介绍超大规模LLM模型从数据链路到训练优化全链路的最佳实践,包括数据清洗、调度、通信优化、训练、稳定性、RLHF等。

除了来自阿里巴巴的众多优秀讲师外,我们还邀请了(排名不分先后)腾讯、百度、网易、字节跳动/火山引擎、vivo、知乎、高德地图、Uber、蚂蚁集团等各大互联网科技公司, eBay、Lalamove、快手、哔哩哔哩、携程等领先互联网企业,以及CNCF、Thoughtworks、顺丰集团、美的集团、鸿海科技集团(富士康母公司)、宁德核电、广发证券、微信专家众安银行、众安银行、天弘基金等多家机构和企业探讨了生成式AI技术对企业未来架构的影响。

目前,ArchSummit深圳会议议程已上线,并将持续更新。感兴趣的同学请点击“链接”锁定会议官网了解更多详情。

原文链接:https://sourl.co/uEsYJa

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