【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及机器学习运维，尤其是涉及一种基于大语言模型的机器学习运维方法。
技术介绍
1、在信息化时代的浪潮中，算法开发与运维领域正经历着深刻变革。随着数据量的指数级增长、系统架构的日益复杂以及业务需求的快速迭代，传统运维模式面临严峻挑战。算法科学家和技术团队在模型部署、资源调度和服务监控方面的困难尤为突出。这不仅是由于软件工程知识的不足导致运维效率低下，还因为高性能计算资源，特别是gpu资源的稀缺性和高成本，严重限制了研发速度和创新能力。
2、针对这些痛点，mlops(机器学习运维)应运而生，成为信息技术运维领域的一场革命。mlops集成了大数据处理、机器学习和自动化技术，旨在颠覆传统运维模式，提升运维效率、降低运营成本，并确保系统的高度稳定性和可靠性。
3、基于云原生、虚拟化和容器技术，mlops算法平台整合了领先的开源工具和自研组件，构建了一个全面、高效的算法开发生命周期管理体系。通过动态可扩展、自动负载均衡的微服务架构，平台提供了从数据处理、算法开发到模型部署和服务监控的全自动化或半自动化流程，特别适用...
【技术保护点】
1.一种基于大语言模型的机器学习运维方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于大语言模型的机器学习运维方法，其特征在于，在元数据提取过程中，将文档内容作为输入，通过预定义模板格式化大语言模型识别并输出的元数据，并转化为json格式的结构化信息写入平台资产配置文件；将这些步骤封装成调用链，实现对平台资产文档的自动化提取与管理。
3.根据权利要求1所述的基于大语言模型的机器学习运维方法，其特征在于，文档总结采用递归总结方式生成期望的总结内容，具体步骤包括：
4.根据权利要求1所述的基于大语言模型的机器学习运维方法，其...
【技术特征摘要】
1.一种基于大语言模型的机器学习运维方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于大语言模型的机器学习运维方法，其特征在于，在元数据提取过程中，将文档内容作为输入，通过预定义模板格式化大语言模型识别并输出的元数据，并转化为json格式的结构化信息写入平台资产配置文件；将这些步骤封装成调用链，实现对平台资产文档的自动化提取与管理。
3.根据权利要求1所述的基于大语言模型的机器学习运维方法，其特征在于，文档总结采用递归总结方式生成期望的总结内容，具体步骤包括：
4.根据权利要求1所述的基于大语言模型的机器学习运维方法，其特征在于，预处理阶段，采用small-to-big策略对文档进行向量存储和分片索引，具体步骤包括：
5.根据权利要求4所述的基于大语言模型的机器学习运维方法，其特征在于，检索召回阶段，大语言模型构建并发送查询请求至匹配的知识库进行针对性检索，包括如下步骤：
6.根据权利要求1所述的基于大语言模型的机器学习运维方法，其特征在于，请求处理阶段，工具代理系统采用思维链机制，负责执行...
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