Автоматизация настройки инфраструктуры ИТ-проекта с использованием LLM-моделей

В исследовании проведен анализ существующих больших языковых моделей (LLM) и AI-агентов, на основе которого выбрана модель Llama 2 как наиболее подходящая для автоматизации настройки окружения ИТ-проекта. Предложена математическая модель метода, позволяющего автоматизировать процесс настройки ИТ-инфраструктуры и сократить время разработки ИТ-проекта. Разработана архитектура системы, включающая модули для обработки естественного языка (NLP), генерации конфигураций и выполнения команд. Оценена эффективность предложенного метода в экспериментах на пяти основных производственных сценариях. В ходе экспериментов сравнивались два подхода настройки ИТ-инфраструктуры: подход с использованием традиционных средств настройки инфраструктуры и подход с использованием предложенного в работе метода на основе LLM-модели Llama 2. Показано, что использование предложенного метода позволяет сократить время настройки до 60%, снизить количество ошибок с 25% до 8% и повысить качество настройки приблизительно в 3 раза. Статья представляет интерес для специалистов в области информационных технологий, занимающихся автоматизацией процессов разработки и настройки инфраструктуры, а также для исследователей, изучающих применение искусственного интеллекта, а именно больших языковых моделей, в ИТ-индустрии.