Η ανθεκτικότητα παίζει καθοριστικό ρόλο στην ανάπτυξη οποιουδήποτε φόρτου εργασίας και γενετική AI ο φόρτος εργασίας δεν διαφέρει. Υπάρχουν μοναδικές σκέψεις κατά τη μηχανική δημιουργία φόρτου εργασίας τεχνητής νοημοσύνης μέσω ενός φακού ανθεκτικότητας. Η κατανόηση και η ιεράρχηση της ανθεκτικότητας είναι ζωτικής σημασίας για τους παραγωγικούς φόρτους εργασίας της τεχνητής νοημοσύνης για την κάλυψη των απαιτήσεων διαθεσιμότητας του οργανισμού και επιχειρηματικής συνέχειας. Σε αυτήν την ανάρτηση, συζητάμε τις διαφορετικές στοίβες ενός παραγωγικού φόρτου εργασίας AI και ποιες θα πρέπει να είναι αυτές οι σκέψεις.
Πλήρης στοίβα τεχνητής νοημοσύνης
Αν και μεγάλο μέρος του ενθουσιασμού γύρω από τη γενετική τεχνητή νοημοσύνη επικεντρώνεται στα μοντέλα, μια ολοκληρωμένη λύση περιλαμβάνει ανθρώπους, δεξιότητες και εργαλεία από διάφορους τομείς. Εξετάστε την παρακάτω εικόνα, η οποία είναι μια προβολή AWS της αναδυόμενης στοίβας εφαρμογών a16z για μεγάλα γλωσσικά μοντέλα (LLM).
Σε σύγκριση με μια πιο παραδοσιακή λύση που βασίζεται στην τεχνητή νοημοσύνη και τη μηχανική μάθηση (ML), μια γενετική λύση AI περιλαμβάνει πλέον τα εξής:
- Νέοι ρόλοι – Πρέπει να λάβετε υπόψη τους δέκτες μοντέλων καθώς και τους κατασκευαστές μοντέλων και τους ενοποιητές μοντέλων
- Νέα εργαλεία – Η παραδοσιακή στοίβα MLOps δεν επεκτείνεται για να καλύψει τον τύπο παρακολούθησης πειράματος ή παρατηρησιμότητας που είναι απαραίτητος για άμεση μηχανική ή πράκτορες που επικαλούνται εργαλεία για να αλληλεπιδράσουν με άλλα συστήματα
Συλλογισμός πράκτορα
Σε αντίθεση με τα παραδοσιακά μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης, το Retrieval Augmented Generation (RAG) επιτρέπει πιο ακριβείς και σχετικές με τα συμφραζόμενα απαντήσεις ενσωματώνοντας εξωτερικές πηγές γνώσης. Ακολουθούν ορισμένες σκέψεις κατά τη χρήση του RAG:
- Ο ορισμός κατάλληλων χρονικών ορίων είναι σημαντικός για την εμπειρία του πελάτη. Τίποτα δεν λέει κακή εμπειρία χρήστη περισσότερο από το να είσαι στη μέση μιας συνομιλίας και να αποσυνδεθείς.
- Βεβαιωθείτε ότι έχετε επικυρώσει τα δεδομένα εισαγωγής προτροπής και το μέγεθος εισαγωγής προτροπής για τα εκχωρημένα όρια χαρακτήρων που ορίζονται από το μοντέλο σας.
- Εάν εκτελείτε άμεση μηχανική, θα πρέπει να επιμείνετε στις προτροπές σας σε ένα αξιόπιστο χώρο αποθήκευσης δεδομένων. Αυτό θα προστατεύσει τις προτροπές σας σε περίπτωση τυχαίας απώλειας ή ως μέρος της συνολικής στρατηγικής αποκατάστασης καταστροφών.
Σωληνώσεις δεδομένων
Σε περιπτώσεις όπου χρειάζεται να παρέχετε δεδομένα συμφραζομένων στο θεμελιώδες μοντέλο χρησιμοποιώντας το μοτίβο RAG, χρειάζεστε μια διοχέτευση δεδομένων που μπορεί να απορροφήσει τα δεδομένα προέλευσης, να τα μετατρέψει σε διανύσματα ενσωμάτωσης και να αποθηκεύσει τα διανύσματα ενσωμάτωσης σε μια διανυσματική βάση δεδομένων. Αυτός ο αγωγός θα μπορούσε να είναι μια παρτίδα, εάν προετοιμάζετε δεδομένα με βάση τα συμφραζόμενα εκ των προτέρων, ή μια διοχέτευση χαμηλής καθυστέρησης εάν ενσωματώνετε νέα δεδομένα με βάση τα συμφραζόμενα εν κινήσει. Στην περίπτωση παρτίδας, υπάρχουν μερικές προκλήσεις σε σύγκριση με τις τυπικές σωληνώσεις δεδομένων.
Οι πηγές δεδομένων μπορεί να είναι έγγραφα PDF σε ένα σύστημα αρχείων, δεδομένα από ένα σύστημα λογισμικού ως υπηρεσίας (SaaS) όπως ένα εργαλείο CRM ή δεδομένα από ένα υπάρχον wiki ή βάση γνώσεων. Η απορρόφηση από αυτές τις πηγές διαφέρει από τις τυπικές πηγές δεδομένων, όπως τα δεδομένα καταγραφής σε ένα Απλή υπηρεσία αποθήκευσης Amazon (Amazon S3) κάδος ή δομημένα δεδομένα από μια σχεσιακή βάση δεδομένων. Το επίπεδο παραλληλισμού που μπορείτε να επιτύχετε μπορεί να περιορίζεται από το σύστημα πηγής, επομένως πρέπει να λάβετε υπόψη τον στραγγαλισμό και να χρησιμοποιήσετε τεχνικές backoff. Ορισμένα από τα συστήματα πηγής μπορεί να είναι εύθραυστα, επομένως πρέπει να ενσωματώσετε τον χειρισμό σφαλμάτων και να δοκιμάσετε ξανά τη λογική.
Το μοντέλο ενσωμάτωσης θα μπορούσε να είναι ένα σημείο συμφόρησης απόδοσης, ανεξάρτητα από το αν το εκτελείτε τοπικά στη γραμμή παραγωγής ή καλείτε ένα εξωτερικό μοντέλο. Τα μοντέλα ενσωμάτωσης είναι βασικά μοντέλα που λειτουργούν με GPU και δεν έχουν απεριόριστη χωρητικότητα. Εάν το μοντέλο εκτελείται τοπικά, πρέπει να αναθέσετε εργασία με βάση τη χωρητικότητα της GPU. Εάν το μοντέλο εκτελείται εξωτερικά, πρέπει να βεβαιωθείτε ότι δεν κορεστείτε στο εξωτερικό μοντέλο. Σε κάθε περίπτωση, το επίπεδο παραλληλισμού που μπορείτε να επιτύχετε θα υπαγορευτεί από το μοντέλο ενσωμάτωσης και όχι από το πόση CPU και RAM έχετε διαθέσιμα στο σύστημα επεξεργασίας παρτίδας.
Στην περίπτωση χαμηλής καθυστέρησης, πρέπει να λάβετε υπόψη τον χρόνο που απαιτείται για τη δημιουργία των διανυσμάτων ενσωμάτωσης. Η καλούσα εφαρμογή θα πρέπει να καλεί τον αγωγό ασύγχρονα.
Διανυσματικές βάσεις δεδομένων
Μια διανυσματική βάση δεδομένων έχει δύο λειτουργίες: αποθήκευση διανυσμάτων ενσωμάτωσης και εκτέλεση αναζήτησης ομοιότητας για να βρείτε το πλησιέστερο k ταιριάζει σε ένα νέο διάνυσμα. Υπάρχουν τρεις γενικοί τύποι διανυσματικών βάσεων δεδομένων:
- Αποκλειστικές επιλογές SaaS όπως το Pinecone.
- Διανυσματικές λειτουργίες βάσης δεδομένων ενσωματωμένες σε άλλες υπηρεσίες. Αυτό περιλαμβάνει εγγενείς υπηρεσίες AWS όπως Amazon OpenSearch Service και Amazon-Aurora.
- Επιλογές στη μνήμη που μπορούν να χρησιμοποιηθούν για μεταβατικά δεδομένα σε σενάρια χαμηλής καθυστέρησης.
Δεν καλύπτουμε λεπτομερώς τις δυνατότητες αναζήτησης ομοιότητας σε αυτήν την ανάρτηση. Αν και είναι σημαντικά, αποτελούν λειτουργική πτυχή του συστήματος και δεν επηρεάζουν άμεσα την ανθεκτικότητα. Αντίθετα, εστιάζουμε στις πτυχές ανθεκτικότητας μιας διανυσματικής βάσης δεδομένων ως συστήματος αποθήκευσης:
- Αφάνεια – Μπορεί η διανυσματική βάση δεδομένων να έχει καλή απόδοση έναντι υψηλού ή απρόβλεπτου φορτίου; Εάν όχι, η εφαρμογή κλήσης πρέπει να χειριστεί τον περιορισμό ρυθμών και να κάνει πίσω και να προσπαθήσει ξανά.
- Απεριόριστες δυνατότητες – Πόσα διανύσματα μπορεί να χωρέσει το σύστημα; Εάν υπερβείτε τη χωρητικότητα της διανυσματικής βάσης δεδομένων, θα πρέπει να εξετάσετε το κοινόχρηστο ή άλλες λύσεις.
- Υψηλή διαθεσιμότητα και αποκατάσταση καταστροφών – Η ενσωμάτωση διανυσμάτων είναι πολύτιμα δεδομένα και η αναδημιουργία τους μπορεί να είναι δαπανηρή. Είναι η διανυσματική βάση δεδομένων σας ιδιαίτερα διαθέσιμη σε μία μόνο Περιοχή AWS; Έχει τη δυνατότητα να αναπαράγει δεδομένα σε άλλη Περιφέρεια για σκοπούς αποκατάστασης καταστροφών;
Επίπεδο εφαρμογής
Υπάρχουν τρία μοναδικά ζητήματα για το επίπεδο εφαρμογών κατά την ενσωμάτωση λύσεων τεχνητής νοημοσύνης:
- Δυνητικά υψηλή καθυστέρηση – Τα βασικά μοντέλα εκτελούνται συχνά σε μεγάλες παρουσίες GPU και μπορεί να έχουν πεπερασμένη χωρητικότητα. Βεβαιωθείτε ότι χρησιμοποιείτε βέλτιστες πρακτικές για περιορισμό ρυθμών, επαναφορά και επανάληψη και μείωση φορτίου. Χρησιμοποιήστε ασύγχρονα σχέδια, έτσι ώστε η υψηλή καθυστέρηση να μην παρεμβαίνει στην κύρια διεπαφή της εφαρμογής.
- Στάση ασφαλείας – Εάν χρησιμοποιείτε πράκτορες, εργαλεία, πρόσθετα ή άλλες μεθόδους σύνδεσης ενός μοντέλου με άλλα συστήματα, δώστε ιδιαίτερη προσοχή στη στάση ασφαλείας σας. Τα μοντέλα μπορεί να προσπαθήσουν να αλληλεπιδράσουν με αυτά τα συστήματα με απροσδόκητους τρόπους. Ακολουθήστε τη συνήθη πρακτική της πρόσβασης με τα λιγότερα προνόμια, για παράδειγμα, περιορίζοντας τα εισερχόμενα μηνύματα από άλλα συστήματα.
- Ταχέως εξελισσόμενα πλαίσια – Τα πλαίσια ανοιχτού κώδικα όπως το LangChain εξελίσσονται γρήγορα. Χρησιμοποιήστε μια προσέγγιση microservices για να απομονώσετε άλλα στοιχεία από αυτά τα λιγότερο ώριμα πλαίσια.
Χωρητικότητα
Μπορούμε να σκεφτούμε τη χωρητικότητα σε δύο πλαίσια: αγωγούς δεδομένων μοντέλων συμπερασμάτων και εκπαίδευσης. Η χωρητικότητα λαμβάνεται υπόψη όταν οι οργανισμοί κατασκευάζουν τους δικούς τους αγωγούς. Οι απαιτήσεις CPU και μνήμης είναι δύο από τις μεγαλύτερες απαιτήσεις κατά την επιλογή παρουσιών για την εκτέλεση του φόρτου εργασίας σας.
Παρουσίες που μπορούν να υποστηρίξουν παραγωγικούς φόρτους εργασίας τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να είναι πιο δύσκολο να αποκτηθούν από τον μέσο τύπο παρουσίας γενικής χρήσης. Η ευελιξία των παραδειγμάτων μπορεί να βοηθήσει στον προγραμματισμό χωρητικότητας και χωρητικότητας. Ανάλογα με την περιοχή AWS στην οποία εκτελείτε τον φόρτο εργασίας σας, διατίθενται διαφορετικοί τύποι παρουσιών.
Για τις διαδρομές των χρηστών που είναι κρίσιμες, οι οργανισμοί θα θελήσουν να εξετάσουν το ενδεχόμενο είτε δέσμευσης είτε προπαροχής τύπων παρουσιών για να διασφαλίσουν τη διαθεσιμότητα όταν χρειάζεται. Αυτό το μοτίβο επιτυγχάνει μια στατικά σταθερή αρχιτεκτονική, η οποία είναι μια βέλτιστη πρακτική ανθεκτικότητας. Για να μάθετε περισσότερα σχετικά με τη στατική σταθερότητα στον πυλώνα αξιοπιστίας του AWS Well-Architected Framework, ανατρέξτε στο Χρησιμοποιήστε στατική σταθερότητα για να αποτρέψετε τη διτροπική συμπεριφορά.
Παρατηρησιμότητα
Εκτός από τις μετρήσεις πόρων που συνήθως συλλέγετε, όπως η χρήση της CPU και της RAM, θα πρέπει να παρακολουθείτε στενά τη χρήση της GPU εάν φιλοξενείτε ένα μοντέλο σε Amazon Sage Maker or Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2). Η χρήση της GPU μπορεί να αλλάξει απροσδόκητα εάν αλλάξει το βασικό μοντέλο ή τα δεδομένα εισόδου και η εξάντληση της μνήμης GPU μπορεί να φέρει το σύστημα σε ασταθή κατάσταση.
Πιο ψηλά στη στοίβα, θα θέλετε επίσης να παρακολουθείτε τη ροή των κλήσεων μέσω του συστήματος, καταγράφοντας τις αλληλεπιδράσεις μεταξύ πρακτόρων και εργαλείων. Επειδή η διεπαφή μεταξύ πρακτόρων και εργαλείων ορίζεται λιγότερο επίσημα από μια σύμβαση API, θα πρέπει να παρακολουθείτε αυτά τα ίχνη όχι μόνο για την απόδοση αλλά και για την καταγραφή νέων σεναρίων σφαλμάτων. Για να παρακολουθείτε το μοντέλο ή τον παράγοντα για τυχόν κινδύνους και απειλές ασφαλείας, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε εργαλεία όπως Καθήκον Φρουράς Amazon.
Θα πρέπει επίσης να καταγράψετε βασικές γραμμές ενσωμάτωσης διανυσμάτων, προτροπών, περιβάλλοντος και εξόδου, καθώς και τις αλληλεπιδράσεις μεταξύ αυτών. Εάν αυτές αλλάξουν με την πάροδο του χρόνου, μπορεί να υποδηλώνει ότι οι χρήστες χρησιμοποιούν το σύστημα με νέους τρόπους, ότι τα δεδομένα αναφοράς δεν καλύπτουν τον χώρο των ερωτήσεων με τον ίδιο τρόπο ή ότι η έξοδος του μοντέλου είναι ξαφνικά διαφορετική.
Ανάκτηση μετά από καταστροφή
Η ύπαρξη ενός σχεδίου επιχειρηματικής συνέχειας με στρατηγική ανάκαμψης από καταστροφές είναι απαραίτητη για κάθε φόρτο εργασίας. Οι παραγωγικοί φόρτοι εργασίας AI δεν διαφέρουν. Η κατανόηση των τρόπων αποτυχίας που ισχύουν για τον φόρτο εργασίας σας θα σας βοηθήσει να καθοδηγήσετε τη στρατηγική σας. Εάν χρησιμοποιείτε διαχειριζόμενες υπηρεσίες AWS για τον φόρτο εργασίας σας, όπως π.χ Θεμέλιο του Αμαζονίου και SageMaker, βεβαιωθείτε ότι η υπηρεσία είναι διαθέσιμη στην περιοχή ανάκτησης AWS. Από τη στιγμή που γράφονται αυτές οι υπηρεσίες, αυτές οι υπηρεσίες AWS δεν υποστηρίζουν εγγενώς την αναπαραγωγή δεδομένων σε περιοχές AWS, επομένως πρέπει να σκεφτείτε τις στρατηγικές διαχείρισης δεδομένων σας για ανάκτηση από καταστροφές και, επίσης, μπορεί να χρειαστεί να ρυθμίσετε με ακρίβεια πολλές Περιοχές AWS.
Συμπέρασμα
Αυτή η ανάρτηση περιέγραψε πώς να λαμβάνεται υπόψη η ανθεκτικότητα κατά την κατασκευή λύσεων τεχνητής νοημοσύνης. Αν και οι γενετικές εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης έχουν κάποιες ενδιαφέρουσες αποχρώσεις, εξακολουθούν να ισχύουν τα υπάρχοντα πρότυπα ανθεκτικότητας και οι βέλτιστες πρακτικές. Είναι απλώς θέμα αξιολόγησης κάθε μέρους μιας γενετικής εφαρμογής τεχνητής νοημοσύνης και εφαρμογής των σχετικών βέλτιστων πρακτικών.
Για περισσότερες πληροφορίες σχετικά με το γενετικό AI και τη χρήση του με υπηρεσίες AWS, ανατρέξτε στους ακόλουθους πόρους:
Σχετικά με τους Συγγραφείς
Τζένιφερ Μοράν είναι Ανώτερος Αρχιτέκτονας Λύσεων Ειδικής Ανθεκτικότητας της AWS με έδρα τη Νέα Υόρκη. Έχει ποικίλο υπόβαθρο, έχοντας εργαστεί σε πολλούς τεχνικούς κλάδους, συμπεριλαμβανομένης της ανάπτυξης λογισμικού, της ευέλικτης ηγεσίας και του DevOps, και είναι υπέρμαχος των γυναικών στην τεχνολογία. Της αρέσει να βοηθά τους πελάτες να σχεδιάζουν ανθεκτικές λύσεις για να βελτιώσουν τη στάση της ανθεκτικότητας και μιλά δημόσια για όλα τα θέματα που σχετίζονται με την ανθεκτικότητα.
Randy DeFauw είναι Senior Principal Solutions Architect στην AWS. Είναι κάτοχος MSEE από το Πανεπιστήμιο του Μίσιγκαν, όπου εργάστηκε στην όραση υπολογιστών για αυτόνομα οχήματα. Είναι επίσης κάτοχος MBA από το Κρατικό Πανεπιστήμιο του Κολοράντο. Ο Randy κατείχε διάφορες θέσεις στον τεχνολογικό χώρο, που κυμαίνονται από τη μηχανική λογισμικού έως τη διαχείριση προϊόντων. Μπήκε στον χώρο των μεγάλων δεδομένων το 2013 και συνεχίζει να εξερευνά αυτήν την περιοχή. Εργάζεται ενεργά σε έργα στον χώρο της ML και έχει παρουσιάσει σε πολυάριθμα συνέδρια, συμπεριλαμβανομένων των Strata και GlueCon.
- SEO Powered Content & PR Distribution. Ενισχύστε σήμερα.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Ενδυναμώστε τον εαυτό σας. Πρόσβαση εδώ.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Ενισχύθηκε η γνώση. Πρόσβαση εδώ.
- PlatoESG. Ανθρακας, Cleantech, Ενέργεια, Περιβάλλον, Ηλιακός, Διαχείριση των αποβλήτων. Πρόσβαση εδώ.
- PlatoHealth. Ευφυΐα βιοτεχνολογίας και κλινικών δοκιμών. Πρόσβαση εδώ.
- πηγή: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/designing-generative-ai-workloads-for-resilience/
- :έχει
- :είναι
- :δεν
- :που
- $UP
- 100
- 2013
- 90
- a
- a16z
- ικανότητα
- Σχετικα
- πρόσβαση
- λάθος
- Λογαριασμός
- ακριβής
- Κατορθώνω
- Επιτυγχάνει
- απέναντι
- δραστήρια
- εκ των προτέρων
- συνήγορος
- επηρεάζουν
- κατά
- Πράκτορας
- παράγοντες
- ευκίνητος
- AI
- Μοντέλα AI
- Όλα
- διατεθεί
- επιτρέπει
- Επίσης
- Αν και
- Amazon
- Amazon EC2
- Amazon υπηρεσίες Web
- an
- και
- Άλλος
- κάθε
- api
- app
- εφαρμόσιμος
- Εφαρμογή
- εφαρμογές
- Εφαρμογή
- εφαρμόζοντας
- πλησιάζω
- κατάλληλος
- αρχιτεκτονική
- ΕΙΝΑΙ
- ΠΕΡΙΟΧΗ
- γύρω
- AS
- άποψη
- πτυχές
- At
- προσοχή
- επαυξημένης
- αυτονόμος
- αυτόνομα οχήματα
- διαθεσιμότητα
- διαθέσιμος
- μέσος
- AWS
- φόντο
- Κακός
- βάση
- βασίζονται
- BE
- επειδή
- είναι
- ΚΑΛΎΤΕΡΟΣ
- βέλτιστες πρακτικές
- μεταξύ
- Μεγάλος
- Big Data
- Μεγαλύτερη
- συμφόρησης
- χτίζω
- κατασκευαστές
- Κτίριο
- χτισμένο
- επιχείρηση
- επιχειρηματική συνέχεια
- αλλά
- by
- κλήση
- κλήση
- κλήσεις
- CAN
- δυνατότητες
- Χωρητικότητα
- πιάνω
- Καταγραφή
- περίπτωση
- περιπτώσεις
- προκλήσεις
- αλλαγή
- Αλλαγές
- χαρακτήρας
- chat
- επιλέγοντας
- Πόλη
- στενά
- συλλέγουν
- Κολοράντο
- σύγκριση
- πλήρης
- εξαρτήματα
- Υπολογίστε
- υπολογιστή
- Computer Vision
- συνέδρια
- Συνδετικός
- Εξετάστε
- εξέταση
- θεωρήσεις
- συμφραζόμενα
- πλαίσια
- συμφραζόμενα
- συνεχίζεται
- συνέχεια
- σύμβαση
- μετατρέψετε
- θα μπορούσε να
- Ζευγάρι
- κάλυμμα
- κάλυμμα
- CPU
- κρίσιμης
- CRM
- κρίσιμος
- πελάτης
- εμπειρία του πελάτη
- Πελάτες
- ημερομηνία
- διαχείριση δεδομένων
- βάση δεδομένων
- βάσεις δεδομένων
- ορίζεται
- Σε συνάρτηση
- περιγράφεται
- Υπηρεσίες
- σχέδιο
- σχέδια
- λεπτομέρεια
- Ανάπτυξη
- DevOps
- υπαγορεύεται
- διαφορετικές
- δύσκολος
- κατευθείαν
- καταστροφή
- πειθαρχίες
- αποσυνδεθεί
- συζητήσουν
- διάφορα
- do
- έγγραφα
- κάνει
- Όχι
- domains
- Μην
- κάθε
- είτε
- ενσωμάτωση
- σμυριδόπετρα
- Μηχανική
- εξασφαλίζω
- εισήχθη
- σφάλμα
- Αιθέρας (ΕΤΗ)
- αξιολογώντας
- εξελίσσεται
- παράδειγμα
- υπερβαίνω
- Έξαψη
- υφιστάμενα
- ακριβά
- εμπειρία
- πείραμα
- διερευνήσει
- επεκτείνουν
- εξωτερικός
- εξωτερικά
- επιπλέον
- Αποτυχία
- Χαρακτηριστικά
- Αρχεία
- Εύρεση
- Ευελιξία
- ροή
- Συγκέντρωση
- εστιάζει
- ακολουθήστε
- Εξής
- Για
- Επίσημα
- Θεμέλιο
- Πλαίσιο
- πλαισίων
- από
- λειτουργικός
- λειτουργίες
- General
- γενικού σκοπού
- παράγουν
- γενεά
- γενετική
- Παραγωγική τεχνητή νοημοσύνη
- να πάρει
- GPU
- GPU
- καθοδηγήσει
- λαβή
- Χειρισμός
- Έχω
- που έχει
- he
- Ήρωας
- βοήθεια
- βοήθεια
- Ψηλά
- υψηλά
- κρατήστε
- κατέχει
- οικοδεσπότης
- Πως
- Πώς να
- HTML
- http
- HTTPS
- if
- σημαντικό
- βελτίωση
- in
- περιλαμβάνει
- Συμπεριλαμβανομένου
- Εισερχόμενος
- ενσωματώνοντας
- υποδεικνύω
- πληροφορίες
- εισαγωγή
- παράδειγμα
- περιπτώσεις
- αντί
- Ενσωμάτωση
- αλληλεπιδρούν
- αλληλεπιδράσεις
- ενδιαφέρον
- περιβάλλον λειτουργίας
- παρεμβαίνουν
- σε
- περιλαμβάνει
- IT
- Ταξίδια
- μόλις
- γνώση
- Γλώσσα
- large
- Αφάνεια
- Ηγεσία
- ΜΑΘΑΊΝΩ
- μάθηση
- Φακός
- μείον
- Επίπεδο
- Μου αρέσει
- Περιωρισμένος
- περιορίζοντας
- όρια
- llm
- φορτίο
- τοπικά
- κούτσουρο
- λογική
- ματιά
- off
- Παρτίδα
- μηχανή
- μάθηση μηχανής
- Κυρίως
- κάνω
- διαχειρίζεται
- διαχείριση
- πολοί
- σπίρτα
- ύλη
- ώριμος
- Ενδέχεται..
- MBA
- Γνωρίστε
- Μνήμη
- μέθοδοι
- Metrics
- Μίσιγκαν
- μικροεπιχειρήσεις
- Μέσο
- ML
- MLOps
- μοντέλο
- μοντέλα
- τρόπων
- Παρακολούθηση
- περισσότερο
- πολύ
- πολλαπλούς
- πρέπει
- ντόπιος
- εγγενώς
- απαραίτητος
- Ανάγκη
- που απαιτούνται
- ανάγκες
- Νέα
- Νέα Υόρκη
- Νέα Υόρκη
- Όχι.
- κανονικός
- τίποτα
- τώρα
- αποχρώσεις
- πολυάριθμες
- αποκτήσει
- of
- συχνά
- on
- αποκλειστικά
- ανοίξτε
- ανοικτού κώδικα
- Επιλογές
- or
- οργανωτικός
- οργανώσεις
- ΑΛΛΑ
- έξω
- παραγωγή
- επί
- φόρμες
- δική
- μέρος
- πρότυπο
- πρότυπα
- Πληρωμή
- People
- εκτελέσει
- επίδοση
- εκτέλεση
- εικόνα
- Κορμός
- αγωγού
- πιλοτικές
- σχέδιο
- σχεδιασμό
- Πλάτων
- Πληροφορία δεδομένων Plato
- Πλάτωνα δεδομένα
- παίζει
- Plugins
- θέσεις
- Θέση
- πρακτική
- πρακτικές
- Προετοιμάστε
- παρουσιάζονται
- πρόληψη
- Κύριος
- ιεράρχηση
- μεταποίηση
- Προϊόν
- διαχείριση προϊόντων
- έργα
- προτρέπει
- παρέχουν
- δημοσίως
- σκοποί
- βάζω
- ερώτηση
- κουρέλι
- RAM
- κυμαίνεται
- ταχέως
- Τιμή
- μάλλον
- ανάκτηση
- παραπέμπω
- αναφορά
- Ανεξάρτητα
- περιοχή
- περιοχές
- σχετίζεται με
- αξιοπιστία
- αξιόπιστος
- αναπαραγωγή
- απαιτήσεις
- ανθεκτικότητα
- ελαστικός
- πόρος
- Υποστηρικτικό υλικό
- απαντήσεις
- περιορίζοντας
- ανάκτηση
- κινδύνους
- Ρόλος
- τρέξιμο
- τρέξιμο
- τρέχει
- SaaS
- σοφός
- ίδιο
- λέει
- σενάρια
- Αναζήτηση
- αναζήτηση
- ασφάλεια
- κινδύνους ασφάλειας
- αρχαιότερος
- υπηρεσία
- Υπηρεσίες
- διάφοροι
- κοπής
- αυτή
- απόρριψη
- θα πρέπει να
- Απλούς
- ενιαίας
- Μέγεθος
- δεξιότητες
- So
- λογισμικό
- λογισμικό ως υπηρεσία
- ανάπτυξη λογισμικού
- τεχνολογία λογισμικού
- λύση
- Λύσεις
- μερικοί
- Πηγή
- Πηγές
- Χώρος
- Μιλάει
- ειδικός
- σταθερότητα
- σταθερός
- σωρός
- Στοίβες
- Κατάσταση
- Ακόμη
- χώρος στο δίσκο
- κατάστημα
- στρατηγικές
- Στρατηγική
- δομημένος
- τέτοιος
- υποστήριξη
- βέβαιος
- σύστημα
- συστήματα
- Πάρτε
- παίρνει
- ταξινόμηση
- tech
- Τεχνικός
- τεχνικές
- Τεχνολογία
- από
- ότι
- Η
- Η Πηγη
- τους
- Τους
- Εκεί.
- Αυτοί
- αυτοί
- νομίζω
- αυτό
- εκείνοι
- απειλές
- τρία
- Μέσω
- κερκίδα
- ώρα
- προς την
- εργαλείο
- εργαλεία
- Θέματα
- ίχνος
- Παρακολούθηση
- παραδοσιακός
- Εκπαίδευση
- προσπαθώ
- δύο
- τύπος
- τύποι
- τυπικός
- συνήθως
- κατανόηση
- Απροσδόκητος
- μοναδικός
- πανεπιστήμιο
- Πανεπιστήμιο του Michigan
- απεριόριστες
- απρόβλεπτος
- χρήση
- μεταχειρισμένος
- Χρήστες
- Η εμπειρία χρήστη
- Χρήστες
- χρησιμοποιώντας
- ΕΠΙΚΥΡΩΝΩ
- Πολύτιμος
- ποικιλία
- Οχήματα
- Δες
- όραμα
- θέλω
- Τρόπος..
- τρόπους
- we
- ιστός
- διαδικτυακές υπηρεσίες
- ΛΟΙΠΌΝ
- Τι
- πότε
- αν
- Ποιό
- θα
- με
- Γυναίκες
- οι γυναίκες στην τεχνολογία
- Εργασία
- εργάστηκαν
- εργαζόμενος
- γραφή
- Υόρκη
- εσείς
- Σας
- zephyrnet