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申请/专利权人:浪潮通信信息系统(天津)有限公司
摘要:本发明提供一种基于大语言模型和特征检测的数据中心智能运维方法,属于数据中心智能运维领域,本发明通过大模型对已有运维知识和实时的数据特征进行关联,可自动提取关键信息,对当前单机房多机房状态进行总结,并给出合理的运维建议。本发明通过自动化与智能化手段,显著降低了运维工作的复杂性,并增强了系统与用户之间的互动性。这一方法显著提升了数据中心的运维效率和用户体验,在大型机房及多机房场景下具有广泛的应用场景。
主权项:1.一种基于大语言模型和特征检测的数据中心智能运维方法,其特征在于,包括以下步骤:S1、文本数据收集:收集数据中心运维相关领域的文本数据,数据中心的相关机房信息;S2、机房数据采集:采集机房历史运维数据;S3、机房数据特征检测:针对不同运维数据进行特征检测,获取数据特征;S4、构建语料生成模板:设置数据特征语料模板生成对应特征的对话语料;S5、文本数据处理:对S1中收集的文本数据进行预处理,生成对话语料;S6、模型选择:选择ChatGLM6B开源预训练模型作为基座大模型;S7、模型微调:在基座大模型的基础上,以4和5生成的语料作为微调数据集进行微调训练,微调方法为LoRA;S8、模型评估:对训练好的模型进行评估;S9、模型优化和迭代:根据评估结果,对模型进行调整和优化,从而得到用于数据中心运维的大模型;S10、模型部署与应用:将最终训练好的运维大模型部署到服务器上,开放接口供系统开发使用;S11、知识库挂载:为保证运维大模型知识的更新,同时减少训练成本,为大模型挂载一个向量数据库;S12、提示词设计:为提高模型回复质量,在提示词中为模型赋予角色和设置场景,同时让模型对用户问题先进行分类,再进行精准回复;S13、应用开发:结合模型接口、知识库、函数调用和提示词设计进行应用开发,并通过FastApi将应用部署,放出接口以供运维系统使用。
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百度查询: 浪潮通信信息系统(天津)有限公司 一种基于大语言模型和特征检测的数据中心智能运维方法
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