GenSysAI

Gensysai : GPT 중심 자동 분산 시스템 설계자

Gensysai는 LLM을 기반으로 한 실험 도구로 잘 정의 된 문제 설명에서 분산 시스템을 설계하는 데 도움이됩니다.

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동기 부여

대규모 분산 시스템을 설계하는 동안 개별 소프트웨어 Enginner 또는 Architect는 다양한 전략뿐만 아니라 다른 클라우드 제공 업체의 기술에 대한 지식에 제한이 있습니다.

이 문제에 대한 연구를 통해 다른 블로그, 서적 및 논문을 읽으면이 도구가 디자인하려는 분산 시스템의 포괄적 인 요점을 제공하는 것을 목표로합니다. 이는 시스템을 설계하는 동안 집중된 연구에 도움이 될 수 있으며 인터뷰 준비에도 도움이 될 수 있습니다.

이것은 완벽한 솔루션은 아니지만 더 완벽한 솔루션을 만드는 데 도움이됩니다.

사용 지침

터미널에서 실행하려면 main.py를 체크 아웃하고 실행하십시오.

pip install -r requirements.txt

python main.py

그렇지 않으면 유선 응용 프로그램을 실행하려면 실행하십시오

streamlit run Home.py

샘플

실험 노트북 및 생성 된 디자인 문서에 대한 샘플 디렉토리를 확인하십시오.

위의 데모는 문제 설명에서 생성됩니다.

사용자가 사진이나 비디오를 게시하고 다른 사용자를 팔로우하고 다음 사용자의 게시 된 사진 및 비디오를 찾아보고 다음 사용자를 통해 게시물에 대해 댓글을 달 수 있습니다.

다음 단계

1. 더 나은 결과를 얻기 위해 신속한 엔지니어링.
2. 일반적인 답변을 피하기 위해 선택된 구성 요소의 상황 별 설계 (예 : 서비스 요구 사항을 고려한 데이터베이스 설계, 데이터베이스 액세스 패턴 등을 기반으로 한 선택적 캐싱 요구 사항 등).
3. 비 기능적 요구 사항 - 스케일, 처리량 등
4. 생성 된 설계 및 자동 교정 및 자체 개선에 대한 반복 검토. 캐시 스탬피드와 같은 중요한 시나리오 및 태클에 대한 답변을 식별하십시오.
5. 다른 GPT 모델로 실험하고 벤치 마크를 만듭니다.

기부금

1. 이 프로젝트에 자유롭게 기여하십시오.
2. 다음 단계 섹션에서 호출되는대로 염두에두고있는 기능은 몇 가지가 있습니다. 자세한 기능 요청에 문제를 제기하십시오.

재미있는 사실 :이 프로젝트 이름은 Chatgpt에 의해 생성되었습니다.