大模型驱动的研发效能实践

内容简介这是一本从实践角度深探讨如何利用大语言模型提升软件交付全生命周期效率与效能的实战性著作。全面细致地讲解了研发和运维人员需要掌握的大语言模型及其相关技术的原理，重讲解了如何借助大模型实现DevOps、SRE、平台工程三大领域的智能化实践，覆盖发、测试、运维、监控、安全、项目管理等软件发全流程和全场景，通过丰富的实例展示了其在实际工作场景中的具体应用。本书的独特之处在于它不仅涵盖了基础理论知识，如Transformer模型的基本原理及GPT系列模型的发展历程，更注重于实践应用，提供了从预训练到微调的完整方法论。书中特别强调了大语言模型在降低IT人员认知负荷方面的作用，通过集成多种工具和技术，帮助企业构建更加高效、智能的软件交付体系。此外，本书得到了来自企业级、学术界和研究机构近20位专家的一致好评。通过阅读本书，你将：?了解大语言模型的发展和起源?了解ChatGPT的相关内容，包括GPT模型的结构和完整实现?了解Transformer模型的基本原理?深了解大语言模型的微调技术，软件交付的三大底座以及RAG的基本原理?探索大语言模型在运维场景中的实践?探索大语言模型在编程场景中的实践?探索大语言模型在测试场景中的实践?探索大语言模型在安全场景中的实践?触前沿的技术趋势，了解实践中的具体方法，清晰看懂实践后的数据和数据
【推荐语】
（1）作者背景资深：作者是某持牌金融机构的资深研发效能专家，中国商联专家智库库专家，通信部和信通院特聘专家。 （2）近20位专家力荐：长江学者、国家智库成员、信通院云大所所长、清北教授、知名企业家和行业专家联合推荐。 （3）集大成之作：全面讲解研发工程师和运维工程师所需掌握的大模型知识，从实践角度详解大模型如何赋能DevOps、SRE、平台工程，全面提升软件交付全生命周期的效率与效能。
【作者】
顾黄亮，资深DevOps/研发效能专家，有多年的运维研发经验，专注企业IT数字化转型和落地，致力于企业智慧运维体系的造。现在就职于某持牌金融机构。中国商联专家智库库专家、国家互联网数据中心产业技术创新战略联盟智库专家委员会副主任委员、江苏银行业和保险业金融科技专家委员会候选专家、工信部企业数字化转型IOMM委员会特聘专家、中国信通院可信云标准特聘专家、中国信通院低代码/无代码推中心特聘专家，腾讯云最具价值专家TVP，阿里云最有价值专家MVP。著有畅销书《DevOps权威指南》《企业级DevOps实战案例：持续交付篇》《研发运营一体化（DevOps）能力成熟度模型》和《企业IT运维发展白皮书》核心作者，多个技术峰会演讲嘉宾。 郑清正，金融科技研究中心高级研究员，英国杜伦大学计算机系博士，英国斯旺西大学计算机软件工程硕士，曾任华为技术规划工程师、图像研究工程师。专注研究金融大数据风控、机器视觉等领域。 参与人脸识别、电信CRM、内存数据库等系统发；发表论文3篇，授权专利3篇。 牛晓玲，DevOps标准工作组组长，DevOps 国际标准编辑人。长期从事发运维方面的相关研究工作，包括云服务的运维管理系统审查等相关工作。参与编写《云计算服务协议参考框架》《对象存储》《云数据库》《研发运营一体化（DevOps）能力成熟度模型》《Y.3525 Cloud computing-Requirement for cloud service development and operation management 》《云计算运维智能化通用评估方法》等20余项国内标准和国际标准。参与评估DevOps能力成熟度评估超过50个项目，具有丰富的标准编制及评估测试经验。 车昕，中国信通院云计算与大数据研究所政企数字化转型部副主任，主要从事企业数字化转型成熟度模型IOMM、可信数字化服务、数字基础设施一体化云平台、中台系列、低/无代码、组装式、安全生产、智慧运营等领域技术研究和转型咨询规划，制定相关标准、展评估测试、组织技术实践交流等工作。