Jira Service Management是一款借助AI助力团队实现高速服务管理的软件，具有多方面优势，能满足不同规模团队需求，涵盖多种功能与应用场景，并提供丰富资源和集成能力。 1. 产品价值主张 - 助力企业在数字化服务快速发展中，通过将开发（Dev）、IT和业务团队整合于一个AI驱动的平台，提升服务交付速度和质量，实现卓越服务。 2. 主要功能特性 - IT支持功能 - 轻松搭建服务台，集中管理请求，利用AI自动化支持交互，提高效率。 - 高速服务管理优势 - 加速开发与运维协作，增强团队间协作，有效管理风险，同时赋能所有...

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codefuse-devops-eval是针对DevOps/AIOps领域大语言模型的评估基准项目，提供了丰富的测试数据和评估方法，用于衡量模型在该领域的能力和表现。 1. 项目概述 - 目的：为DevOps领域的基础模型提供全面评估套件，帮助开发者跟踪模型进展、分析优缺点。 - 内容：包含与DevOps相关的问题和练习，涵盖AIOps、ToolLearning等方面，目前有7486道多项选择题，涉及8个大类。 2. 更新记录 - 2023.12.27：添加1509个ToolLearning样本，涵盖59个领域的239个工具类别，发布相关评估排行榜。 - ...

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1. 版本控制工具
2. Git
   • 概述：目前最流行的分布式版本控制系统。它允许开发团队对代码的版本进行管理，记录代码的变更历史，包括谁在何时修改了什么内容。
   • 功能特点：
   • 分支管理功能强大，方便开发人员同时在多个功能分支上工作，如开发新功能、修复bug等，而不会相互干扰。例如，一个开发团队可以为每个新功能创建一个单独的分支，在分支上进行开发和测试，完成后再合并到主分支。
   • 支持分布式工作流程，每个开发人员都可以在本地拥有完整的代码仓库副本。这意味着即使在没有网络连接的情况下，开发人员也可以在本地提交代码变更，之后再将这些变更推送到远程仓库。

3. Subversion（SVN）

   • 概述：集中式版本控制...

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ModelScope是一个通过开源社区推动人工智能发展的平台，涵盖多种功能，包括提供丰富的模型、支持多种任务、拥有模型训练和评估工具、具备展示空间等，旨在帮助用户快速开发和应用人工智能技术。 1. 平台功能概述 - 模型与任务支持：提供多种类型的模型，如InternVL2_5 - 78B、Llama - 3.3 - 70B - Instruct、Qwen系列等，涵盖计算机视觉、自然语言处理、语音、多模态、科学计算等多个领域的任务，如视觉检测、文本分类、语音识别、图像生成等。 - 数据集资源：包含Infinity - Instruct、P - MMEval、longwrit...

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CodeFuse-DevOps-Model是一系列开源的中文开发运维大模型，主要用于解决DevOps领域的问题，提供了模型下载、评测、快速使用、训练及量化等相关内容。 1. 模型概述 - 模型研发：基于Qwen系列模型，使用高质量中文DevOps语料加训得到Base模型，再经DevOps QA数据对齐产出Chat模型。 - 模型下载：提供了7B和14B的基座模型（Base）和对齐模型（Chat），可从🤗Huggingface和🤖ModelScope获取，部分量化模型即将推出。 2. 模型评测 - 评测数据选取：在CMMLU和CEval评测数据集中选取与DevOps...

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Qwen是阿里云推出的通义千问大语言模型及相关项目的官方仓库，包含多种语言模型，具备丰富功能和特性，支持多种使用和部署方式。 1. 模型概述 - 模型发布：开源了Qwen系列模型，包括基础语言模型Qwen - 1.8B、Qwen - 7B、Qwen - 14B、Qwen - 72B，以及聊天模型Qwen - 1.8B - Chat、Qwen - 7B - Chat、Qwen - 14B - Chat、Qwen - 72B - Chat。 - 模型特点 - 基础语言模型经过大量数据训练，在基准数据集上表现出色，如在MMLU、C - Eval、GSM8K等数据...

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LLaMA - Factory是一个用于轻松高效微调大语言模型的项目，具有多种功能和特点，支持众多模型和训练方法，提供了丰富的数据集和便捷的使用方式。 1. 项目概述 - 目标：提供统一高效的方式对100多种大语言模型进行微调。 - 功能特点 - 支持多种模型，如LLaMA、ChatGLM、Qwen等系列。 - 集成多种训练方法，包括预训练、监督微调、奖励建模等。 - 具备可扩展资源，支持16位全量微调、冻结微调、LoRA及多种量化方式。 - 采用先进算法，如GaLore、BAdam、Adam - mini等...

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文档主要介绍了Awesome Domain LLM项目，该项目旨在收集和梳理垂直领域的开源模型、数据集及评测基准，推动大模型在各行各业的应用。 1. 模型分类 - 通用模型：整理了常用的开源通用模型，如LLaMA2、ChatGLM3 - 6B、Qwen、Baichuan2、InternLM等，包括模型大小、所属机构和相关论文。 - 领域模型 - 医疗领域：包含ChiMed - GPT、AlpaCare、Taiyi、MentalLLaMA、WiNGPT2等众多模型，分别介绍了其基于的基础模型、训练方式、功能特点等，部分模型还开源了相关数据集。 ...

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- 故障管理

- 变更管理

- 数字化运营

- 常规运维

- 通用服务

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这张图片展示了一个网络管理与运维系统的架构。

整体架构

1. 综合管控
2. 包括故障自愈、自动巡检、设备控制、自动运维、运维编排、周期调度等功能。这些功能主要用于对网络设备进行自动化的管理和维护，确保网络的稳定运行。
3. 态势展示
4. 包括故障统计、日志分析、性能对比、统计报表、数据大屏、运维驾驶舱等功能。这些功能主要用于对网络运行状态进行可视化展示，帮助运维人员快速了解网络性能和故障情况。
5. 高级管理
6. 包括流量分析、业务分析、资产管理、工单管理等功能。这些功能主要用于对网络流量、业务运行情况进行分析，以及对网络资产进行管理和运维工单的处理。
7. 基础监管
8. 包括自动发现、网络拓扑、故障监控、性能检测、事件管理...

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