Bản mẫu:Các loài trong chi Aedes Bản đồ Ae.

Thiết lập các mô hình AI chỉ là một nửa trận chiến; đảm bảo chúng hoạt động đáng tin cậy, hiệu quả và hiệu quả về chi phí trong sản xuất là nơi thách thức thực sự bắt đầu. Khi các tổ chức ngày càng dựa vào AI dựa trên đám mây, hiểu cách quan sát và khắc phục các khối lượng công việc này là một kỹ năng quan trọng cho các chuyên gia công nghệ hiện đại. Lớp học dựa trên văn bản này hướng dẫn bạn qua các nguyên tắc cốt lõi của khả năng quan sát và giám sát AI trên Azure. Bạn sẽ chuyển từ việc hiểu các chỉ số hệ thống cơ bản đến việc thực hiện theo dõi tiên tiến cho các mô hình ngôn ngữ lớn, độ trễ API, sử dụng token và sức khỏe hệ thống, đảm bảo các ứng dụng thông minh của bạn vẫn mạnh mẽ và đáp ứng. Bạn sẽ học được: - Hiểu các khái niệm cơ bản của khả năng quan sát AI, bao gồm các chỉ số, log và truy xuất phân phối. - Cấu hình Azure Monitor để theo dõi sức khỏe, khả năng sử dụng và hiệu suất của dịch vụ Azure AI. - Phân tích các chỉ số AI chính như độ trễ API, tiêu thụ token và tải yêu cầu / đáp ứng. - Thiết lập cảnh báo và bảng điều khiển để phát hiện sớm các bất thường và giảm hiệu suất. - Tìm hiểu các nguyên tắc giám sát mô hình AI sử dụng Azure AI Foundry để theo dõi các vấn đề về dữ liệu và chất lượng. - Ứng dụng các chiến lược theo dõi chi phí và tối ưu hóa nguồn lực hiện đại để duy trì cơ sở hạ tầng AI hiệu quả. Bạn sẽ bắt đầu với thuật ngữ thiết yếu và các nguyên tắc cơ bản của giám sát đám mây trước khi chuyển bước qua bước qua các kịch bản cấu hình thực tế, phân tích log và cài đặt cảnh báo. Mỗi khái niệm được củng cố với những lời giải thích rõ ràng và các bước đi có cấu trúc mà bạn có thể đọc và áp dụng theo tốc độ của riêng bạn. Lớp học này được thiết kế cho các chuyên gia IT, nhà phát triển và quản trị viên hệ thống mới vào hoạt động AI trên Azure. Không cần kinh nghiệm trước đó với việc giám sát đám mây để bắt đầu. Bắt đầu đọc hôm nay để xây dựng các hệ thống AI đáng tin cậy, hiệu suất cao trên Azure.