TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #672 · 28.11

Впервые сделал крупный проект (под NDA, так что не расскажу, какой) на облачных функциях. Впечатления противоречивые. Изначально программисты арендовали компьютер в датацентре: или целиком или кусочек. На нём теоретически можно делать что угодно, но для запуска своих программ нужно было настроить операционную систему, безопасность и авторизацию, установить нужные исполнительные модули, программы для удобства деплоя, мониторинг нагрузки итд. Поэтому появились сервисы, которые это всё делают за тебя, а тебе дают буквально окно, куда можно написать свой код и запускать его удалённо на чужой машине. Конкретно я пользовался решением от Яндекса, чей протокол скопирован напрямую с Amazon Web Services. Причём, в документации не только открыто об этом говорится, но ещё и в некоторых местах перенаправляют на доки от Amazon. И SDK предлагают тоже использовать амазоновский. До санкций я бы сказал, что это не так плохо — можно использовать что-то привычное тем, кто уже работал с Amazon. Но сейчас привязка к американскому сервису выглядит скорее жирным минусом. Не знаю, есть ли у Яндекса ресурсы на какое-то серьёзное разделение. Судя по состоянию документации и платформы в целом — нет. Yandex Cloud кажется системой, которая активно развивалась несколько лет назад, а сейчас подзаброшена. Среда выполнения .NET отстаёт от актуальной на две версии (3.1 вместо 6, четвёртой версии не существует). Изначально мой проект был написан как обычное контейнеризированное приложение на .NET 6, а потом я переводил его на функции. Пришлось пройтись по всему коду и переписать несовместимые куски с C#10 на C#8, это было не слишком приятно. Документации фактически нет, а там, где есть, много путаницы. В примерах написано одно, по факту другое: например в функцию вместо объекта Request приходит просто строка, а разбирать её надо самому. Авторизацию я нашёл только на Stackoverflow. Интересно, что адекватных доков про неё не было ни у Яндекса, ни у Amazon. Функция выполняется и выгружается, поэтому ваша программа не должна рассчитывать на наличие постоянно живущего процесса. Мне пришлось вытащить из неё большой словарь, который грузится при старте, и положить уже подготовленные данные из него в Object Storage — это такое горячее файловое хранилище, там же рядом с функциями. Справедливости ради, работает это всё быстрее, чем я думал. Удалось запихнуть в функции даже сравнительно большой проект с кучей классов, создающий при запуске несколько десятков объектов и производящий загрузку из сети с декомпрессией. Другой важный плюс — бесплатная квота довольно внушительная: миллион вызовов и 10Гб*часов оперативной памяти в месяц. Для пет проекта вы сможете вообще не покупать сервер. Но если сервер у вас всё-таки есть, деплой вы уже настроили, то удобнее будет, конечно, делать как привычно. И гибкости больше. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #functiongemma

当前筛选 #functiongemma清除筛选

Google выпустила ИИ, который работает в телефоне БЕЗ интернета 🤯 Это FunctionGemma. Модель, которая все меняет. 📱Что это? —270 млн параметров (в 6600 раз меньше GPT-4!) —Весит всего 288 МБ (меньше мобильной игры) —Работает полностью на устройстве —Никаких серверов, облака и отправки данных ⚡Как работает? Вы говорите:«Добавь контакт Маша, +7 999 123-45-67» → ИИ понимает команду → Превращает её в код → Телефон выполняет. Всё за 0,3 секунды. Без интернета. 🔒Почему это прорыв? •Конфиденциальность: данные никуда не уходят •Скорость: 126 токенов/сек, ответы мгновенные •Эффективность: 25 диалогов = всего 0,75% батареи •Оффлайн: работает где угодно — в метро, самолёте, горах 🎯Что уже умеет? —Ставить будильники —Создавать встречи в календаре —Включать/выключать умные устройства —Прокладывать маршруты —Вести простой трекинг (например, выпитой воды) 🚀 Но главное — это смена парадигмы. Не «чем больше модель — тем лучше», а «правильный ИИ для правильной задачи». Маленькая,но идеально обученная модель на устройстве может быть лучше огромного облачного ИИ. Будущее ИИ — не в дата-центрах, а в вашем кармане. И оно уже здесь. Где попробовать? →Скачать: ollama pull functiongemma →Документация: https://ai.google.dev/gemma/docs/functiongemma →Модель: https://huggingface.co/google/functiongemma-270m-it P.S. Если интересно — лайк и репост помогают каналу расти! Подписывайтесь, чтобы не пропустить главное об ИИ. #GoogleAI#FunctionGemma#оффлайнИИ Https://t.me/semasci