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AI > AI 게이트웨이 > 게이트웨이 생성 > 구성(인증, 캐싱, 속도 제한, 로깅)
코드 변경 없이 대시보드에서 복잡한 라우팅을 구성하세요. 모델 이름 대신 경로 이름을 사용하세요.
Cloudflare의 관리형 의미 검색 및 RAG 서비스인 Cloudflare AI Search(구 AutoRAG) 구현을 위한 전문가 지침.
`tail()` 핸들러로 작업자 만들기:
클라우드플레어 작업자 AI를 위한 전문가 지침 - 엣지에서 서버리스 GPU 기반 AI 추론.
승무원 전문가포춘 500대 기업의 60%가 사용하는 선도적인 역할 기반 다중 에이전트 프레임워크인 AI. 에이전트 설계에는 역할과 목표, 작업 정의, 승무원 오케스트레이션, 프로세스 유형(순차적, 계층적, 병렬), 메모리 시스템 및 복잡한 워크플로우를 포함합니다. 빌드에 필수적인
"railway up"을 사용하여 철도에 코드를 배포하세요. 사용자가 코드를 푸시하고 싶을 때 사용하세요. "철도 위로", "배치", "배", "밀어"라고 말합니다. 초기 설정이나 서비스 생성을 위해 철도 신기술을 사용하세요. Docker 이미지의 경우 철도 환경 기술을 사용하세요.
Accelerate는 텐서 병렬 처리와 파이프라인 병렬 처리를 통한 대규모 모델 학습을 위해 메가트론-LM을 지원합니다.
다양한 모델 크기와 하드웨어 구성에서 메가트론 코어의 성능 지표와 벤치마크.
GPT, LLaMA 및 Mixtral 모델을 위한 완전한 하이퍼파라미터 구성 및 교육 레시피.
고급 병렬 처리 전략을 사용하여 NVIDIA 메가트론 코어를 사용하여 대형 언어 모델(2B-462B 매개변수)을 학습합니다. 모델이 1B 이상의 파라미터를 학습할 때 사용하거나, 최대 GPU 효율(H100에서 47% MFU)이 필요하거나, 텐서/파이프라인/시퀀스/컨텍스트/전문가 병렬 처리가 필요할 때 사용하세요. 생산 준비 프레임워크 사용 f
Ray Train은 하나의 헤드 노드와 여러 개의 작업자 노드가 있는 **Ray 클러스터**에서 실행됩니다.
프로젝트에 대한 창의적인 도메인 이름 아이디어를 생성하고 여러 TLD(.com, .io, .dev, .ai 등)에서 가용성을 확인합니다. 브레인스토밍과 수동 점검 시간을 절약합니다.
DeepSpeed 또는 HuggingFace를 사용하여 전문가 혼합(MoE) 모델을 훈련하세요. 대규모 모델을 제한된 컴퓨팅(고밀도 모델 대비 5배 비용 절감)으로 훈련하거나, Mixtral 8x7B 또는 DeepSeek-V3와 같은 희소 아키텍처를 구현하거나, 비례적인 컴퓨팅 증가 없이 모델 용량을 확장할 때 사용하세요. Co
마케팅 팀을 위한 제작 준비가 완료된 클로드 AI 기술로, Anthropic의 공식 모범 사례를 따라 구축되었으며 즉시 배포할 수 있도록 설계되었습니다.
Open의 연구 지원 패턴AI의 에이전트 SDK, 딥 리서치 및 자율 에이전트 프레임워크.
신경망 활성화를 해석 가능한 특징으로 분해하기 위해 SAELens를 사용하여 희소 오토인코더(SAE)를 훈련하고 분석하는 지침을 제공합니다. 해석 가능한 특징을 발견하거나, 중첩을 분석하거나, 언어 모델에서 단일 의미 표현을 연구할 때 사용하세요.
인어 구문을 사용하여 소프트웨어 다이어그램을 만드는 포괄적인 가이드. 사용자가 클래스 다이어그램(도메인 모델링, 객체 지향 설계), 시퀀스 다이어그램(애플리케이션 흐름, API 상호작용, 코드 실행), 플로우치를 포함한 다이어그램을 통해 소프트웨어를 생성, 시각화 또는 문서화해야 할 때 사용하세요
C4 모델은 다양한 추상화 수준에서 소프트웨어 아키텍처를 시각화하는 계층적 방법을 제공합니다: 컨텍스트, 컨테이너, 구성 요소 및 코드.
클래스 다이어그램은 객체 지향 설계와 도메인 모델을 모델링합니다. 그들은 엔티티(클래스), 그 속성/방법, 그리고 관계를 보여줍니다.