企业实训 | AI运维工程师实训——某外资商业银行

 

11月下旬到12月上旬，TsingtaoAI技术团队为汇丰银行量身定制交付AI运维工程师实训课程，深度融合LLM技术与真实运维场景。

课程分三阶段系统授课：

  • 首阶段详解Transformer架构与ChatGLM-6B、LLaMA3-8B等轻量模型特性，通过Docker容器化实现GPU/CPU资源优化部署；

  • 第二阶段聚焦日志智能分析、故障预测与安全事件识别，基于历史数据分析生成预测模型并构建实时预警机制；

  • 第三阶段实现自动化升级，包括性能瓶颈诊断、资源调度优化及自动生成运维脚本与标准化文档。全程结合真实运维数据实操，学员将掌握从模型部署到智能运维的闭环能力，显著提升系统稳定性与运维效率，精准匹配金融行业对AI驱动运维的高阶需求，助力企业实现运维智能化升级。

 

 

1

LLM基础与模型部署

 

课程目标

  • 理解LLM的架构与工作原理

  • 掌握小模型的选择、部署与运维数据管理

  • 能够搭建基础LLM环境并准备训练分析数据

实训方案 - LLM基础与模型部署

  • 1.1 LLM Transformer架构与工作原理Transformer架构、注意力机制、训练与推理流程

  • 1.2 主流LLM及其特点GPT、BERT、LLaMA、ChatGLM等模型的优势与适用场景

小模型的部署

  • 2.1 小模型的选择与使用场景：轻量级模型在资源受限环境中的优势

  • 2.2 Docker/GPU-CPU模型部署技术栈：Docker、资源分配、模型加载

运维数据整理

  • 3.1 数据收集与管理的最佳实践

  • 3.2 运维数据的分类与标注

  • 3.3 构建高质量的训练数据集

实操练习

  • ChatGLM2-6B/LLaMA3-8B环境搭建与模型部署：容器化部署轻量级开源模型

  • 运维数据处理：收集示例日志、分类与标注，为后续分析准备高质量数据集

  • 输出成果：小组生成基础模型部署与数据整理报告

总结与课后作业

  • 课程总结：回顾LLM架构、模型部署和运维数据管理

  • 课后作业：提交一份部署小模型并整理自有日志数据的报告

 

2

LLM在运维中的应用

 

课程目标

  • 掌握LLM在日志分析、故障诊断与预防性维护中的应用

  • 能够使用LLM生成诊断报告和维护建议

实训方案 - LLM在运维中的应用

日志分析与故障诊断

  • 4.1 日志分析的必要性与挑战

  • 4.2 LLM在日志分析中的应用

  • 故障模式识别与分析

  • 自动生成故障诊断报告

故障诊断与预防性维护

  • 5.1 LLM在故障预测中的应用：历史数据分析生成预测模型、实时监控与告警系统集成

  • 5.2 预防性维护建议生成：根据故障模式生成维护计划、经验知识库的构建与利用

LLM网络安全中的应用

  • 6.1 恶意流量检测：LLM自动识别恶意流量特征、实时监控与响应机制设计

  • 6.2 安全日志分析：LLM在安全事件识别中的应用

实操练习

  • LLM日志异常检测与分析：使用LLM识别异常日志模式并分类

  • 故障诊断报告生成：输出故障定位报告与预防性维护计划

  • 安全事件模拟：分析日志并生成安全事件响应报告

总结与课后作业

  • 课程总结：强调LLM在运维诊断与安全中的价值

  • 课后作业：提交基于时序监控数据或安全日志的故障预测与安全事件分析报告

 

3

性能优化与自动化运维

 

课程目标

  • 掌握LLM在性能优化和自动化运维中的应用

  • 能够生成运维脚本、自动化文档，并设计资源调度方案

实训方案 - 性能优化与自动化运维

性能优化

  • 7.1 性能瓶颈分析：LLM在性能分析中的角色、生成性能瓶颈识别报告

  • 7.2 资源调度优化：LLM基于数据生成最优资源调度方案

自动化运维

  • 8.1 自动化脚本生成：LLM生成常见运维脚本、自动生成安全事件报告与响应措施、自适应脚本设计与实施

  • 8.2 自动化文档生成：运维文档标准化流程、自动更新与管理文档内容

实操练习

  • 自动化脚本生成：根据自然语言任务生成可执行脚本

  • 运维文档自动生成：生成标准化文档，并支持实时更新

  • 输出成果：小组完成性能优化方案与自动化运维文档

 
 

 

 

 

 

 

Product & Case.

产品与案例

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