小李（开发工程师）: 嘿，小王，最近公司要升级IT资产管理系统，听说你对AI特别了解，能不能帮我设计一下？
小王（AI专家）: 当然可以！我们可以用Python编写一个简单的原型。首先得收集设备信息，比如服务器、网络设备等。
小李: 这听起来不难，但怎么让系统更智能呢？
小王: 我们可以引入机器学习模型来预测设备故障率。比如使用随机森林算法分析历史数据。
小李: 那么第一步是搭建基础框架吗？
小王: 是的，先从最基础的数据采集开始。这里是一个简单的Python脚本，用于扫描局域网内的活跃设备：
import os
import subprocess
def scan_network():
command = "nmap -sn 192.168.1.0/24"
result = subprocess.check_output(command, shell=True).decode()
return result
if __name__ == "__main__":
devices = scan_network()
print(devices)
小李: 太棒了！接下来是不是添加AI模块了？
小王: 对，接下来我们加载训练好的模型进行预测。假设已经有一个保存好的模型文件model.pkl：
import pickle
with open('model.pkl', 'rb') as file:
model = pickle.load(file)
# Example input data for prediction
data = [[...]] # Replace with actual device metrics
prediction = model.predict(data)
print(f"Predicted Failure Rate: {prediction}")
小李: 看起来很实用！不过实际部署时需要考虑哪些问题呢？
小王: 主要是实时性和安全性。确保系统能快速响应变化，并且所有操作都经过严格权限控制。
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