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有了这个大模型，真正的智能运维AIOps时代即将来临

发布日期：2025-09-02 09:41:39 浏览次数： 2316

作者：阿铭linux

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8月26日国务院发文《关于深入实施人工智能+行动的意见》，制定了未来10年人工智能发展的规划！这足以看到国家对AI技术的重视。这也意味着，AI领域即将迎来高速发展，无论是就业机会还是创业机会甚至投资机会都会变得越来越多！兄弟们，冲啊！

而作为一个资深运维老兵，运维领域也是我一直关注的方向。这不，最近发现一个运维领域的垂直大模型--智域。所以，我们离真正的智能运维时代越来越近了！

其实，大模型与智能体在根因分析、异常检测、风险预判等场景表现非常突出。然而通用大模型回答精准度不足、方案可执行性弱、场景适配性差，整体表现欠佳。所以，在此背景下，“稳定性保障实验室”基于SRE领域研究积累，推出了SRE大模型“智域”，助力智能运维建设，推动科技赋能稳定性保障。

智域大模型概述

【模型尺寸】32B

【训练阶段】增量预训练 + 后训练

【亮点】

领域知识学习

领域公开知识
人工运维经验
通用组件文档
真实故障案例

专业技能增强

运维流程与工具使用学习（如故障排查）
SRE专业技能增强（如SQL/PromQL生成）
RAG确定性增强

智域大模型数据构建来源

领域公开知识：SRE领域公开书籍、论文、行业报告、白皮书等，如《SRE实践白皮书》
人工运维经验：稳定性保障实验室参与企业SRE专家提供的高质量运维经验数据，主要面向故障诊断过程
通用组件文档：通用组件的使用、运维文档，以强化大模型对于组件（尤其是国产化组件）的使用和维护能力
真实故障案例：包含故障概要、业务背景、故障轨迹、根因分析、处置动作、优化方案 6个内容版块的高质量故障数据
运维平台提取：企业运维平台提取的真实操作类数据，以提供大模型学习SRE的工作流程、工具使用规范
强化学习生成：构建SRE专项能力（如故障排查）的模拟环境，在环境中强化学习的过程中，生成高质量训练数据

智域大模型训练过程

模型训练基于Qwen3-32B模型，分为增量预训练、微调与强化学习后训练共3个阶段。通过增量预训练与监督微调完成领域知识学习，通过微调与强化学习完成领域专业技能训练，最后通过强化学习DPO完成关键通用能力的提升。

智域大模型评估

模型	人工运维经验	领域公开知识	通用组件文档	SRE专业技能
Qwen3-32B	0.7432	0.8047	0.8273	0.4950
zhiyu	0.8468	0.8712	0.8789	0.5443

当然，这个评分只能说凑合，离优秀还是有差距的。智域大模型还有很长的路要走。但我相信，随着越来越多的开发者或爱好者的参与和贡献，智域会变得越来越强大！我们拭目以待吧！

最后介绍下我的大模型课：我的运维大模型课上线了，目前还在预售期，有很大优惠。AI越来越成熟了，大模型技术需求量也越来越多了，至少我觉得这个方向要比传统的后端开发、前端开发、测试、运维等方向的机会更大，而且一点都不卷！

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