【AIDevops】Deepseek驱动无界面自动化运维与分布式脚本系统，初探运维革命之路

news/2025/2/19 17:23:05/

声明：笔者当前文章内容仍在构想阶段，仅部分实现

目录

引言

第一部分：基于DeepSeek大模型的单机GPT实现

1. DeepSeek大模型简介

2. 功能概述

3. 项目优势，实现技术栈及实现功能

4. 示例展示

5.腾讯云AI代码助手助力

第二部分：无界面离线大模型助力运维

1. 背景与挑战

2. 系统设计与核心功能

3. 实用场景

4. 安全性与商业价值

第三部分：基于脚本自动构建联盟链的未来探索?编辑

1. 背景与设想

2. 系统设计与核心思路

3. 应用场景与潜力

引言

在当前人工智能与云计算技术快速发展的背景下，自动化工具正在从单点功能向综合集成化方向发展。本文基于腾讯云Copilot平台，结合国内领先的DeepSeek大模型，探索如何通过GPT技术实现本地化运维自动化，从脚本生成到数据库操作的全流程闭环。第一部分将聚焦于单机GPT的实现，包括爬虫、批处理、Shell脚本生成及数据库自动化操作等核心功能。

第一部分：基于DeepSeek大模型的单机GPT实现

1. DeepSeek大模型简介

DeepSeek是中国目前参数规模领先的AI大模型之一，具备强大的自然语言理解和生成能力。结合DeepSeek大模型，GPT系统能够在语义理解的基础上生成高效、实用的代码和脚本，满足多样化的运维需求。

2. 功能概述

本机GPT通过在传统GPT界面中引入代码提取与生成功能，实现了从代码生成到执行的全链路整合。以下为本机GPT的核心功能：

  • Python爬虫脚本生成
    用户可以在界面中输入爬取目标与需求描述，GPT会一键生成完整的Python爬虫脚本，并保存为.py文件。用户无需额外编辑代码，只需直接运行生成脚本即可完成目标数据的抓取。

  • 批处理脚本（BAT）与Shell脚本生成
    针对本地系统控制需求，GPT可以生成Windows下的.bat批处理脚本，或Linux/Unix系统下的Shell脚本。这些脚本可以直接用于控制文件操作、任务调度等常见任务，显著提高了自动化水平。

  • SQL脚本生成与数据库操作自动化
    通过简单的指令输入，GPT能够根据需求生成标准化的SQL脚本，用于数据查询、插入、更新等操作。同时，用户可以选择直接执行这些SQL脚本，完成数据库的一键式数据处理流程。

3. 项目优势，实现技术栈及实现功能

  • 模型驱动的代码生成
    DeepSeek大模型的语义解析能力使得GPT能够准确理解用户意图，并生成高质量的脚本代码。这一过程基于对自然语言输入的高效转译，支持用户无需掌握复杂的编程语言即可完成任务。

  • 跨平台支持
    无论是Windows平台的批处理需求，还是Linux系统的Shell操作，GPT都能根据环境生成适配的脚本内容，并支持用户灵活下载或直接运行。

  • 可扩展性与易用性
    本机GPT不仅支持常规脚本生成，还可根据具体场景扩展功能，例如为爬虫脚本添加反爬策略、生成多线程处理代码等。此外，简洁的界面设计与一键式操作流程降低了工具使用门槛。

  • 技术栈与实现细节

    1、技术架构
    本项目主要采用以下前沿技术和工具：

    (1) FastAPI：基于 FastAPI 进行 API 开发，提供高性能的异步请求处理，提升系统的响应速度。
    (2) Jinja2 模板引擎：用于动态生成脚本内容，并结合 Markdown 渲染对话内容，确保页面展示的灵活性和可读性。
    (3) WebSocket：提供实时交互功能，支持前后端实时通信，确保用户与系统的交互流畅。
    (4) Bootstrap：用于构建简洁美观的界面，确保用户体验的一致性和友好性。
    (5) Prompt-Template：基于提示词模板的脚本生成，用户可通过如“你是 Linux 专家”或“树莓派专家”等提示词，精确定位生成内容。
    (6) Easy-RAG 数据库 / HuggingFace Fine-Tuning：整合 Easy-RAG 数据库或 HuggingFace Fine-Tuning，增强模型的回复能力，减少幻觉现象，提升回复的准确性和专业性。
    (7) MySQL：用于存储用户对话记录、提示词模板及生成脚本，支持数据的持久化和高效查询。
    (8) Localstorage：用于实现对话记录的本地存储，便于用户存档和再次访问。
    (9) Markdown 渲染：通过 Markdown 渲染对话内容，确保消息的清晰展示和格式化的友好性。

    2、功能介绍
    以下是项目核心功能的详细介绍：

    (1) 智能回答与角色转换
    - 通过 WebSocket 实现前后端实时交互，结合 Prompt-Template 生成基于提示词的脚本内容。
    - 用户可通过输入如“你是 Linux 专家”或“树莓派专家”等提示词，精确定位生成内容，并结合 HuggingFace Fine-Tuning 的自定义数据集，生成不同领域专家的脚本回复。

  • (2) 脚本自动判断与打包
    - 系统自动判断生成脚本的语言类型，并打包为指定类型的文件（如 Shell 脚本、Python 脚本等），便于用户下载和使用。

    (3) 对话展示与 Markdown 渲染
    - 对话内容以气泡样式展示，支持 Markdown 格式渲染，确保消息的清晰分隔和友好展示。
    - 结合 Jinja2 模板引擎动态生成页面内容，提升页面展示的灵活性。

    (4) 历史对话存储与管理
    - 通过 Localstorage 实现对话记录的本地存储，支持用户将历史问答记录存档，便于后续访问和再次询问。
    - 结合 MySQL 数据库，实现对话记录的持久化存储，支持高效查询和管理。

    (5) 消息反馈与互动
    - 每条消息下方附有点赞、点踩及复制按钮，用户可通过反馈组件记录对回答的满意度，便于模型进一步调优。
    - 支持用户复制消息内容，快速将内容导入输入框继续讨论，提升交互的便捷性。

    (6)异步请求与性能优化
    - 通过 FastAPI 的异步请求处理，提升系统的响应速度和并发处理能力，确保用户体验的流畅性。

    (7) 在线脚本编辑

    • 支持多种编程语言（如 Python、Shell、JavaScript 等），满足不同场景的需求。

    • 用户可以直接在网页中对代码块进行编辑，无需使用 vi/vim 等传统工具，增加修改的代码后，可以直接打包到服务器上，提升开发效率。

    • 提供高效的在线代码编辑功能，支持语法高亮、代码补全、错误提示等功能。

  • 通过以上技术栈和功能实现，本项目为用户提供了高效、智能的脚本生成与对话交互体验，同时确保了系统的可扩展性和性能优化。

4. 示例展示

以下为部分功能示例：

  • Python爬虫脚本生成
    用户输入需求：
    “爬取某电商网站首页的商品信息，并保存为CSV文件。”
    GPT生成脚本示例：

    import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csvurl = "https://example.com"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')data = []
for item in soup.find_all('div', class_='product'):name = item.find('h2').textprice = item.find('span', class_='price').textdata.append([name, price])with open('products.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as file:writer = csv.writer(file)writer.writerow(['Name', 'Price'])writer.writerows(data)print("Data saved to products.csv")

  • SQL脚本生成
    用户输入需求：
    “查询用户表中过去30天注册的用户。”
    GPT生成脚本示例：

    SELECT * 
FROM users 
WHERE registration_date >= CURDATE() - INTERVAL 30 DAY;

5.腾讯云AI代码助手助力

(1) 打开Pycharm 然后点击File->Settings

(2)选择Plugins->Market Place搜索Tencent Cloud AI Code Assistant ,右键点击安装即可

**(3) 重启后 右下角找到Logo 点击后选择登录

（4）扫码登录或者手机号登录后即可正常使用对话了**

（5）AI代码助手的主要功能

包括且不限于使用代码解释 ，代码注释，代码修复，代码评审，代码生成（包括行间代码生成），可以对workspace进行整体性代码询问,此外对开发者更为友好的是腾讯云AI代码助手还内置了RAG知识库，加速了整体前后端开发的效率。

小结

通过 DeepSeek 大模型实现的单机 GPT，不仅为开发者提供了高效的工具支持，还为非技术用户带来了更便捷的操作方式。在 Tencent Cloud AI Assistant 的辅助编码下，项目开发效率显著提升，响应速度更快，用户体验更加流畅。

然而，单机版的脚本生成功能在实际生产环境中存在一定的局限性。虽然它能够满足个人开发者或小型团队的日常需求，但在面对大规模、高并发的生产场景时，单机版的性能和扩展性显得不足。因此，本项目的第一部分聚焦于单机版的核心功能实现，旨在为后续的分布式扩展和云原生部署奠定坚实基础，同时为用户提供一个轻量级、易用的脚本生成与编辑工具。

通过优化技术架构和功能设计，单机版不仅能够满足个人用户的需求，还为后续的规模化扩展提供了可复用的模块和接口，为项目的长期发展提供了强有力的支持。

第二部分：无界面离线大模型助力运维

1. 背景与挑战

在许多运维场景中，运维人员需要管理单片机、无界面最小化安装的Linux或Unix系统。这些系统通常没有图形化界面，且多数部署在局域网内，缺乏互联网接入环境。这导致传统的自动化工具无法直接使用，运维人员不得不依赖命令行工具编写和运行脚本，对操作系统语言的熟悉程度有着较高的要求。

然而，这种方式存在显著的痛点：

  1. 手动操作繁琐：离线环境中的操作需要大量重复性劳动，容易出错。
  2. 效率低下：脚本编写与调试需要耗费大量时间，降低了系统管理的整体效能。
  3. 安全隐患：离线环境为防止外部攻击，往往要求运维工具严格控制访问权限，增加了部署与维护的复杂性。

于是笔者在这里以之前的单机脚本生成GPT为原型，设想一套系统结合离线部署的大模型与自定义脚本知识库，借此创立无界面离线自动化运维解决方案。

2. 系统设计与核心功能

  1. 离线大模型支持
    系统采用DeepSeek大模型的轻量化版本，支持离线部署，并通过微调方法集成自定义脚本知识库。这使得系统可以在无网络环境中高效运行，为运维人员提供智能化的脚本生成能力。

    import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, GenerationConfigmodel_name = "deepseek-ai/deepseek-llm-7b-chat"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, torch_dtype=torch.bfloat16, device_map="auto")
model.generation_config = GenerationConfig.from_pretrained(model_name)
model.generation_config.pad_token_id = model.generation_config.eos_token_idmessages = [{"role": "user", "content": "Who are you?"}
]
input_tensor = tokenizer.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(input_tensor.to(model.device), max_new_tokens=100)result = tokenizer.decode(outputs[0][input_tensor.shape[1]:], skip_special_tokens=True)
print(result)

  2. 自定义脚本知识库
    脚本知识库基于实际运维场景，涵盖了从系统初始化、服务管理到资源监控的常用脚本。结合大模型的自然语言理解能力，用户可以通过简单的自然语言指令生成符合需求的脚本。例如：

    • 初始化某台服务器的用户权限和网络配置。

    • 自动生成服务运行状态的监控脚本。

    • 我们不可能从0-1完整的构建一个大模型的知识库，所以需要借助微调（Fine-Tunning）的手段，增加离线DeepSeek的知识内容

    • 伪代码大致如下：

      from transformers import Trainer, TrainingArguments, GPT3Tokenizer, GPT3LMHeadModeltokenizer = GPT3Tokenizer.from_pretrained("gpt3")
model = GPT3LMHeadModel.from_pretrained("gpt3")training_args = TrainingArguments(output_dir="./results",evaluation_strategy="epoch",per_device_train_batch_size=2,num_train_epochs=3
)trainer = Trainer(model=model,args=training_args,train_dataset=train_dataset,eval_dataset=val_dataset
)trainer.train()

      在训练集中我们可以添加自己的脚本指令，等个性化代码数据。

  3. 远程浏览器访问
    在无界面环境中，系统通过浏览器支持局域网IP访问，提供了一个轻量化的命令行交互界面。用户可在该界面中输入操作需求，系统将生成相应的脚本或指令。

  4. 部分离线功能

    • 脱机微调（Fine-Tunning）能力：结合预加载的脚本知识库与模型参数，即使在完全离线的环境下，系统仍能生成适用的脚本。
    • 本地数据处理：通过自动化SQL生成与离线数据库管理功能，减少数据管理的手动操作。

3. 实用场景

以下是系统在实际运维中的应用示例：

  1. 设备快速初始化
    需求：初始化一台无界面Linux服务器，包括配置网络、用户权限和安装必要的软件包。
    系统生成的脚本：

    #!/bin/bash
echo "Configuring network..."
ip addr add 192.168.1.100/24 dev eth0
ip link set eth0 upecho "Adding user..."
useradd -m admin
echo "admin:password" | chpasswdecho "Installing packages..."
apt update && apt install -y vim net-tools
echo "Initialization complete."

  2. 自动化服务监控脚本
    需求：监控服务器的内存、CPU使用率，并在资源使用过高时生成告警日志。
    系统生成的脚本：

    #!/bin/bash
while true; docpu_usage=$(top -bn1 | grep "Cpu(s)" | awk '{print $2 + $4}')mem_usage=$(free | grep Mem | awk '{print $3/$2 * 100.0}')if (( $(echo "$cpu_usage > 80.0" | bc -l) )); thenecho "$(date) - High CPU usage: $cpu_usage%" >> /var/log/monitor.logfiif (( $(echo "$mem_usage > 90.0" | bc -l) )); thenecho "$(date) - High memory usage: $mem_usage%" >> /var/log/monitor.logfisleep 5
done

  3. 实用场景：远程控制树莓派

    #!/bin/bash
# 远程连接树莓派并执行命令echo "Connecting to Raspberry Pi..."
ssh pi@raspberrypi.local <<EOFecho "Updating Raspberry Pi..."sudo apt update && sudo apt upgrade -yecho "Rebooting Raspberry Pi..."sudo reboot
EOF
echo "Raspberry Pi update and reboot complete."

    此脚本示范如何通过SSH远程连接到树莓派，执行更新操作并重启树莓派。它实现了对远程设备的管理，尤其适用于需要远程部署和维护大量树莓派设备的场景。用户只需运行此脚本，即可快速更新和重启多个树莓派设备，极大提升了远程运维的效率。

  4. 加速Devops的构建

    它也可以基于生成式的DockerFile快速构建镜像并运行。这无疑加速 DevOps 构建，避免手动编写复杂的配置文件，减少出错的概率，提高一致性和可重用性。基于需求，GPT模型可以通过对不同应用场景的智能理解生成合适的 Dockerfile。

    # 使用官方 Python 3.9 镜像作为基础镜像
FROM python:3.9-slim# 设置工作目录
WORKDIR /app# 复制当前目录下的所有文件到容器的工作目录
COPY . /app# 安装 Flask 和其他 Python 依赖
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt# 暴露容器内的5000端口，供外部访问
EXPOSE 5000# 设置容器启动时的命令
CMD ["python", "app.py"]

  5. 分布式任务管理
    在多台设备上分发任务脚本时，系统会生成分布式脚本并提供任务队列管理功能，支持设备间的数据同步与任务状态跟踪。

4. 安全性与商业价值

  1. 离线部署的安全性
    系统在完全离线的环境下运行，有效避免了网络攻击的风险。例如，马斯克在特斯拉运维系统中采用Python脚本加离线模式以保障商业机密。我们的系统通过离线微调的分布式GPT引擎，进一步提升了脚本生成的安全性与可靠性。

  2. 对运维效能的提升
    结合离线大模型与自定义脚本知识库，系统减少了运维人员对底层语言的依赖，提高了脚本编写的效率，能够在紧急情况下快速生成适配的自动化解决方案。

  3. 潜在商业价值
    这一解决方案不仅适用于企业的日常运维，还能为需要高安全性和高效能的行业（如金融、能源、军工等）提供支持。通过构建定制化的知识库和模型，企业可以进一步优化自身的运维流程，降低人力成本。

第三部分：基于脚本自动构建联盟链的未来探索

1. 背景与设想

在区块链技术的快速发展中，联盟链逐渐成为企业解决多方信任问题的重要手段。然而，当前的联盟链搭建流程往往需要大量手动操作，特别是在基于PBFT（Practical Byzantine Fault Tolerance）等共识算法的环境中，复杂的网络配置和节点管理对技术团队提出了极高的要求。

我的系统基于脚本生成能力，通过深度定制的知识库和离线大模型支持，设想实现一套自动化构建联盟链基础设施的解决方案。例如，在3f+1台虚拟机（如FISCO BCOS常用的4节点或7节点）上，通过脚本生成并联通节点，快速部署PBFT共识机制，从而完成联盟链的基础设置。这一探索将显著降低联盟链搭建的技术门槛，提高系统稳定性和部署效率。

2. 系统设计与核心思路

  1. 知识库支持的自动化脚本生成
    系统通过自定义区块链领域的脚本知识库，结合DeepSeek大模型的智能解析能力，能够根据用户输入的需求生成针对联盟链的配置与部署脚本。例如：

    • 配置PBFT共识节点。
    • 生成链的基础账户、智能合约部署模板。
    • 管理节点间的通信与网络安全策略。

  2. 虚拟机自动联通与环境配置
    系统设计一键生成用于虚拟机（或容器化环境）的自动化部署脚本，完成以下任务：

    • 初始化虚拟机的网络环境，分配静态IP地址，配置防火墙规则。
    • 分发必要的依赖项与工具（如FISCO BCOS运行环境）。
    • 启动并联通多个节点，生成基于PBFT共识的联盟链网络。

  3. PBFT共识部署与节点扩展
    PBFT共识算法要求网络中的节点数达到3f+1的要求（其中f为可容忍的拜占庭节点数量）。系统支持自动生成相应节点的配置文件，并通过脚本完成以下操作：

    • 动态调整节点数量，确保满足PBFT算法的需求。
    • 自动生成节点证书（SSL/TLS）并分发到对应的节点。
    • 配置节点的初始状态（主节点、副本节点等），并启动共识协议。

  4. 分布式任务管理与监控
    系统生成的脚本还将集成分布式任务管理功能，例如：

    • 监控节点状态与网络健康度。
    • 自动修复故障节点或替换拜占庭节点。
    • 定期生成日志与报告，用于分析链的运行情况。

3. 应用场景与潜力

  1. 快速为不了解前端的运维人员编写solidity智能合约（荷兰拍的快速生成）

    运维人员可以通过预定义的模板或者脚本来生成 Solidity 合约，比如荷兰拍，我们就可以快速生成一份并打包成sol文件区块链服务器上，无需掌握 Solidity 语言的细节。自动生成的智能合约可以直接部署到以太坊等区块链平台，减少人工干预，提高效率。智能合约生成后，可以迅速进行修改、测试和优化，尤其适合需要频繁更新和调整的应用场景。

  2. 构建联盟链基础设施
    无需复杂的手动操作，企业可以通过上述脚本实现联盟链的快速部署。这不仅适用于区块链初创项目，也为传统企业提供了从无到有搭建区块链平台的便捷方案。

  3. 动态调整与扩展
    系统支持根据需求动态调整节点数量，扩展联盟链的规模。例如，在需要增加拜占庭容错能力时，可以自动化部署更多的节点，确保链的稳定性和安全性。

  4. 高效的开发与测试支持
    在区块链开发与测试过程中，快速初始化一个联盟链网络对节省时间至关重要。通过这套自动化脚本，开发者可以便捷地创建测试环境，用于智能合约的开发、调试和优化。

通过单机脚本生成、无界面离线大模型助力运维，再到分布式自动化构建联盟链的探索，我们不仅见证了人工智能与自动化技术的深度融合，也展望了未来技术对开发与运维模式的颠覆性影响。从效率提升到成本优化，从单点突破到系统级协同，这一系列的探索是未来非常热门的话题。通过链式的脚本驱动，不仅可以实现很多嵌入式机器的功能开发还能实现很多分布式系统自动化构建和部署，比起传统CI/CD工作流，它可以加入更多灵活的定制化内容。与其说是加强了软件行业的生产力，笔者认为在生成式AI的驱动下，在不久的未来，软件行业将彻底改变现有软件敏捷开发模型，形成全新的AIDevops工作流。无论是GITHUB copilot还是国内的腾讯云AI代码助手，代码专家类型的LLM（Large Language Model）都将成为这一切发展的里程碑，正如Mistral AI 的联合创始人Arthur Mensch所说的 “对于许多琐碎的工作来说，一些工具将赋予我们力量，它们要么可以帮助我们完成这些工作，要么可以帮助我们更快地完成这些工作”。目前看来AIGC正在成为运维行业，开发行业乃至所有软件行业人员的超级工具。


http://www.ppmy.cn/news/1572459.html

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