5 دقیقه زمان مطالعه
در افزایش هوش مصنوعی، شرکت‌ها برای انتخاب فضای ابری یا داخلی تحت فشار هستند. بیایید از اشتباهات گذشته درس بگیریم و متوجه شویم که راه حل به ندرت یک اندازه مناسب است.
پردازش ابری
7 دقیقه زمان مطالعه
Amazon Q Developer برای تکمیل خطوط کد، رشته‌های سند و بلوک‌های کد if/for/while/try به خوبی کار می‌کند، اما نمی‌تواند توابع کامل را برای موارد استفاده خاص ایجاد کند.
7 دقیقه زمان مطالعه
در بیلد، مایکروسافت توضیح داد که چگونه Azure امروز از حجم‌های کاری هوش مصنوعی بزرگ با شتاب‌دهنده استنتاج، اتصالات با پهنای باند بالا و ابزارهایی برای کارایی و قابلیت اطمینان پشتیبانی می‌کند.
8 دقیقه زمان مطالعه
چارچوب متن باز رایگان با تعدادی از فروشگاه های برداری، LLM ها و منابع داده ادغام می شود و برای پرسش و پاسخ، استخراج ساختاریافته، چت، جستجوی معنایی و موارد استفاده از عامل کار می کند.
5 دقیقه زمان مطالعه
ترس گسترده ای در بخش های اوراق بهادار و مالی وجود دارد که استفاده از هوش مصنوعی مولد، شرکت ها را مجبور به تکیه بر شرکت های غول پیکر ابری کند.
4 دقیقه زمان مطالعه
CISO ها هنوز با مفروضات بد و رویکردهای قدیمی با مشکل مواجه هستند. آنها باید از روز اول در تصمیم گیری برای رفع نیازهای تجاری منحصر به فرد شرکت کنند.
6 دقیقه زمان مطالعه
پروژه منبع باز Kubernetes باید به عنوان طرح اولیه روشی باشد که در آن پروژه های هوش مصنوعی را توسعه، اداره، تامین مالی و پشتیبانی می کنیم.
6 دقیقه زمان مطالعه
عوامل هوش مصنوعی هنگام برنامه ریزی و تکمیل وظایف پیچیده ای که به طور سنتی نیاز به مشارکت انسانی دارند، انعطاف پذیری و استقلال را ارائه می دهند.
3 دقیقه زمان مطالعه
یکی از مدیران ارشد گفت که hyperscaler برای ایجاد قابلیت‌های پیرامون عملیاتی کردن و مدیریت مدل‌های زبان بزرگ پایه سرمایه‌گذاری کرده است.
2 دقیقه زمان مطالعه
برنامه جدید کمک کدنویسی Gemini AI، فضاهای کاری Project IDX و سایر ابزارها، آموزش ها و منابع اجتماعی جدید را برای توسعه دهندگان نرم افزار فراهم می کند.
5 دقیقه زمان مطالعه
هزینه‌های بیش از حد بر روی زیرساخت‌های هوش مصنوعی توسط ارائه‌دهندگان ابری تا حدی پیش‌بینی می‌کند که هوش مصنوعی سقوط کند، اما نشانه‌هایی وجود دارد که شرکت‌ها شروع به کار با هوش مصنوعی کرده‌اند.
4 دقیقه زمان مطالعه
رشد انفجاری هوش مصنوعی مولد مدل چند ابری را هدایت می کند. اما آماده باشید زیرا هزینه بیشتری دارد.
5 دقیقه زمان مطالعه
Kubernetes به عنوان یکی از ابزارهای متعدد برای ارکستراسیون کانتینر شروع شد. ده سال بعد این پلتفرم پیشرو برای برنامه های کاربردی ابری است.
2 دقیقه زمان مطالعه
GPT-in-a-Box یک پلتفرم تمام پشته برای اجرای بارهای کاری هوش مصنوعی مولد است که NIM های Nvidia و کتابخانه Hugging Face LLM را ادغام می کند.
3 دقیقه زمان مطالعه
با متعادل کردن عملکرد، بهره وری انرژی و مقرون به صرفه بودن، CPUها به خوبی وظایف استنتاجی کم‌فشار را انجام می‌دهند که سهم عمده‌ای از بار کاری هوش مصنوعی را تشکیل می‌دهند.
7 دقیقه زمان مطالعه
مایکروسافت صرفاً روی هوش مصنوعی در ویندوز شرط‌بندی نمی‌کند، بلکه شرط می‌بندد که زبان طبیعی و محاسبات معنایی آینده ویندوز هستند.
5 دقیقه زمان مطالعه
استفاده از سیستم های لبه برای اجرای عناصر هوش مصنوعی مولد می تواند بازی را تغییر دهد. این نیاز به برنامه ریزی و مهارت دارد، اما این رویکرد ترکیبی ممکن است آینده باشد.
4 دقیقه زمان مطالعه
خروج از ابر موضوع انتخاب بین دو گزینه واضح نیست. تعداد کمی از شرکت ها به طور کامل به مرکز داده یا کاملاً ابری می روند.
2 دقیقه زمان مطالعه
پشته آماده ابری جدید مایکروسافت برای ساخت برنامه های کاربردی توزیع شده ابزارها، قالب ها و بسته های NuGet را متحد می کند و شامل یک App Host برای هماهنگ سازی در مدل برنامه است.
4 دقیقه زمان مطالعه
در بیلد ۲۰۲۴ مایکروسافت همچنین اعلام کرد که بسته ابزار Azure AI Studio برای ساخت برنامه‌های هوش مصنوعی مولد به طور کلی در دسترس است.
