Titanium 2.1: conjunto de datos de DevOps y arquitectura de modelos LLM
Conjunto de datos de instrucciones técnicas orientadas a DevOps, computación en nube, scripts de shell y arquitectura de software para modelos de lenguaje.
Descripción
Titanio 2.1 — DeepSeek R1 es un corpus de 31.700 indicaciones sintéticas centradas en escenarios complejos de arquitectura de software, DevOps y nube. Las respuestas las genera automáticamente el modelo DeepSeek R1, que simula casos concretos del ciclo de vida del software: diseño, scripts de infraestructura, administración de múltiples nubes (Azure, AWS, GCP), Terraform y mucho más.
¿Para qué sirve este conjunto de datos?
- Evalúe el rendimiento de los LLM en tareas concretas de DevOps
- Entrene modelos especializados en infraestructura de nube y automatización
- Probar las habilidades de razonamiento técnico en la arquitectura de software
¿Se puede enriquecer o mejorar?
Sí, puede agregar anotaciones humanas sobre la calidad o la exactitud de las respuestas, incluir indicaciones de variantes con restricciones adicionales o crear escenarios de varias etapas para simular una canalización completa de DevOps.
🔎 En resumen
🧠 Recomendado para
- Ajuste de LLM DevOps
- Pruebas de razonamiento en la nube
- Plataformas de IA para ingenieros de sistemas
🔧 Herramientas compatibles
- LangChain
- OpenAI API
- VLLM
- DeepSeek
- Anotación manual con Label Studio
💡 Consejo
Utilice una puntuación de autoevaluación del LLM (por ejemplo, GPT-4) para clasificar las respuestas antes de ajustarlas.
Preguntas frecuentes
¿Este conjunto de datos es adecuado para modelos de entrenamiento para tareas de múltiples nubes?
Sí, cubre escenarios en Azure, AWS y GCP y se puede usar para capacitar a agentes especializados en la administración de infraestructuras.
¿Se han validado las respuestas manualmente?
No, todas las respuestas se generan automáticamente. Es recomendable filtrar o anotar la calidad antes de su uso.
¿Es adecuado para uso empresarial?
Sí, la licencia Apache 2.0 permite el uso comercial, siempre y cuando compruebes la validez del contenido antes de la producción.
