3 دقیقه زمان مطالعه
مدل های زبان بزرگ به جدیدترین چکش فناوری تبدیل شده اند، اما هر مشکلی یک میخ نیست. قبل از اینکه متعهد شوید به این سوالات کلیدی پاسخ دهید.
پردازش ابری
2 دقیقه زمان مطالعه
به‌روزرسانی اجزای جستجو را به GA ارتقا می‌دهد و عملکرد را از طریق رندر ناهمزمان و کاهش اندازه بسته‌ها بهبود می‌بخشد.
5 دقیقه زمان مطالعه
برای جلوگیری از هزینه های ابری غیر ضروری، باید کدی را که در بالای زیرساخت اجرا می شود بهینه کنید. تعریف هزینه به عنوان SLO راه را هموار می کند.
5 دقیقه زمان مطالعه
تولید زبان طبیعی، سیستم های توصیه، و تشخیص ناهنجاری فرصت های خوبی برای ایجاد ارزش تجاری قوی با genAI هستند.
8 دقیقه زمان مطالعه
مایکروسافت فابریک مجموعه ای از ابزارهای مبتنی بر ابر برای تجزیه و تحلیل داده ها است که شامل حرکت داده ها، ذخیره سازی داده ها، مهندسی داده ها، یکپارچه سازی داده ها، علم داده، تجزیه و تحلیل بلادرنگ و هوش تجاری است.
3 دقیقه زمان مطالعه
Cloud برای برنامه‌های مدرن مناسب است، اما بیشتر بارهای کاری سازمانی دقیقاً مدرن نیستند. مشکلات امنیتی و انتظارات برآورده نشده، شرکت‌ها را به سختی می‌فرستد.
2 دقیقه زمان مطالعه
هر پلاگین Steampipe اکنون به عنوان یک بسته داده خارجی برای Postgres، یک افزونه جدول مجازی برای SQLite و یک ابزار صادرات مستقل در دسترس است.
6 دقیقه زمان مطالعه
Microsoft Graph یک API یکپارچه را برای جستجوی تمام محتوا در SharePoint، OneDrive، Outlook و سایر سرویس‌های Microsoft 365 ارائه می‌کند. که نحوه ساخت برنامه های شیرپوینت را تغییر می دهد.
8 دقیقه زمان مطالعه
RAG یک رویکرد عملی و موثر برای استفاده از مدل های زبان بزرگ در سازمان است. بیاموزید که چگونه کار می کند، چرا به آن نیاز داریم، و چگونه آن را با OpenAI و LangChain پیاده سازی کنیم.
5 دقیقه زمان مطالعه
Kubernetes در مراکز داده متمرکز رشد می کند، اما نگرانی های مربوط به اندازه، مقیاس پذیری، امنیت و قابلیت همکاری را در استقرار لبه های توزیع شده افزایش می دهد. در اینجا چند استراتژی برای مقابله با آنها وجود دارد.
5 دقیقه زمان مطالعه
برای ایجاد یک سیستم genAI که بتواند بیشترین کار را برای کسب و کار شما انجام دهد، به مهارت های مختلف زیادی نیاز است. در اینجا نقش های مهم شرح داده شده است.
6 دقیقه زمان مطالعه
ابر و اتوماسیون دست به دست هم می دهند. از Azure Automation و runbooks برای استقرار و مدیریت خدمات زیرساخت و پلت فرم Azure استفاده کنید.
4 دقیقه زمان مطالعه
بدون گلوله جادویی، شرکت‌ها باید کار سختی را برای بهینه‌سازی حجم کاری ابری خود انجام دهند، به خصوص قبل از پرش به هوش مصنوعی مولد.
6 دقیقه زمان مطالعه
ابر و اتوماسیون دست به دست هم می دهند. از Azure Automation و runbooks برای استقرار و مدیریت خدمات زیرساخت و پلت فرم Azure استفاده کنید.
6 دقیقه زمان مطالعه
ابر و اتوماسیون دست به دست هم می دهند. از Azure Automation و runbooks برای استقرار و مدیریت خدمات زیرساخت و پلت فرم Azure استفاده کنید.
3 دقیقه زمان مطالعه
به گفته تحلیلگران، سرویس ابری پایگاه داده برداری ممکن است توسعه دهندگان را با مزیت های عملکرد و هزینه نسبت به پایگاه های داده سنتی برای بارهای کاری مرتبط با هوش مصنوعی جذب کند.
4 دقیقه زمان مطالعه
بدون بهترین شیوه های اولیه معماری کامپیوتر، سیستم های هوش مصنوعی مولد کند هستند. در اینجا چند نکته برای بهینه سازی سیستم های پیچیده وجود دارد.
1 دقیقه زمان مطالعه
موارد لبه رانندگی مستقل نیاز به استدلال پیچیده و شبیه انسان دارد که بسیار فراتر از الگوریتم‌ها و مدل‌های قدیمی است. مدل های زبان بزرگ در حال رسیدن به آن هستند.
6 دقیقه زمان مطالعه
Project IDX با ظاهر و احساس VS Code، ادغام GitHub، اشتراک‌گذاری فضای کاری، و کمک کدنویسی مبتنی بر هوش مصنوعی می‌درخشد. اما در حال حاضر آزمایشی است و فقط در یک پیش‌نمایش محدود در دسترس است.
4 دقیقه زمان مطالعه
از APIها و سرویس‌های مبتنی بر ابری که طراحی، توسعه و استقرار ضعیفی دارند، تأخیر زیادی دریافت می‌کنیم. زمان آن رسیده است که آزمایش و نظارت را بررسی کنیم.
