1、网络运维大模型白皮书网络运维大模型白皮书本白皮书旨在深入探讨网络运维大模型领域的最新技术趋势，为网络运维专业人士和行业专家提供信息和见解。2现状现状，背景背景1网络运维发展现状网络运维发展现状产业共识：从2019年由TM Forum联合产业伙伴共同提出自智网络，旨在引领网络基础设施和运营体系的自动化，形成体系化的理念。现状水平：覆盖预测智能、控制智能、感知智能和诊断智能，主要以小模型研发范式开展，特征是基于特定数据集，针对具象化任务目标开发形成专用能力，多种AI能力串联入生产运维流程。2网络运维演进面临的挑战和机遇网络运维演进面临的挑战和机遇1，当前以小模型为主的网络运维，由于小模型参数规模小

2、，场景数据依赖性强，导致其在不同场景下的泛化适应能力弱，无法快速推广复用和处理未知场景任务，应用规模容易受限。2，网络运维多模态数据、实时数据、数据关系复杂、强领域知识、多样化的场景。错误容忍度低。如果直接利用大语言模型，虽潜力巨大，幻觉问题利用现有大语言模型运维评测得分GPT-3.5-turbo74.1953XVERSE-13B62.8086Chinese-Alpaca-2-13B58.7687Llama2-13B-Chat58.1900 Baichuan-13B-Chat56.8342InternLM-7B-Chat55.2634Chinese-LLaMa-2-13B54.4312Chat

3、GLM2-6B48.3025Qwen-7B43.053概念，相关要求概念，相关要求运维大模型是面向运维场景应用的融合模型：1，面向网络运维场景，利用人工智能大模型作为基座底座，通过 flash-attention、ZeRO、混合精度等技术实现高效训练网络知识，叠加多模态的运维知识图谱和混合专家模型，构建运维通用的大模型数据，知识要求：运维，数据知识的通用和垂直可以是分开。因为垂直域数据相对不公开，算力和语料有一定限制，因此可以集中力量做好通用域基础上，再叠加垂直域方面做一些增强化的工作。模型要求：除自然语言之外，网络运维中的各种监控数据是多模态的，涉及到典型的、多模态的数据源，需要多模态运维数

4、据的基础模型群。接口要求：运维大模型中还包含已有的自动化的运维工具，接口尽量标准化，能够清楚地描述出API，如用自然语言描述出来的需求能够直接转换成对接口的调用，变成SQL，配置命令，API 的调用，通过基础模型的编程框架（LangChain,ApiChain等）编排在一起。4需求需求，场景，价值，场景，价值运维大模型是面向运维场景应用的融合模型：1愿景愿景，需求需求大模型技术不仅在自然语言处理、计算机视觉以及多模态领域有广泛的应用前景，通信网络中大模型技术能力和潜力，促进通信网络自智能力持续提升。基于大模型技术有望实现网络运维领域的通用智能，面向客户、运维人员、网络设备等全要素、全场景，提供

5、全新的用户交互、信息组织和系统集成模式，促使运维模式从“网络+AI”向“AI+网络”转变。2场景场景网管：系统容量、覆盖、故障率、负载均衡、异常检测等多方面优化核心网：智能业务质量定义与分配、切片状态分析、用户体验分析接入网：智能无线资源管理、接入控制、调度3价值价值降低数据标注要求通用性，跨场景能力逻辑，理解能力5发展与实践发展与实践：大模型时代大模型时代的的网络运维网络运维1，网络运维大模型特点，分类意图驱动的对话式交互：基于全网全量知识、数据、事件的分析和决策：自适应的全量设备对接操作：极简运维现场作业：2，演进路径等级特点运维秘书运维秘书提供交互式的运维知识和数据的智能问答，理解自然语

6、言问题，实现SQL生成式数据拉取，改变现有知识和信息的分发获取模式。运维助理运维助理能够基于数据语义，认知网络运行状态，进行诊断和预测，提供临场的多模态交互服务。运维专家：实时洞察单专业网络运行全景信息，自动生成网络配置方案和指令，自主对接设备完成操作，减少人工干预。运维大师运维大师智能处理全网运维事件，实现跨专业的业务端到端保障优化，实现知识创新，引领网络运维自主演进。6发展与实践发展与实践：大模型时代大模型时代的的网络运维网络运维运维大模型典型解决方案1，大模型+运维应用知识由于涉及到“规、建、维、优、营”各个方面，很难训练一个对所有任务都万能的统一大模型，因此一个相对通用的大模型，然后通