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 2 подобни публикации

Търсене: #phi

当前筛选 #phi清除筛选
科技&趣闻&杂记

@kejiqu · Post #3318 · 01.05.2025 г., 08:14

微软发布 Phi-4 系列小语言 AI 推理模型,AIME 2025 跑分超满血版 Deepseek R1 微软发布了Phi-4-reasoning系列推理模型,该系列包括Phi-4-reasoning、Phi-4-reasoning-plus和Phi-4-mini-reasoning三款模型。Phi-4-reasoning模型拥有140亿参数,通过监督微调Phi-4并结合OpenAI o3-mini的高质量推理演示数据训练而成,专为复杂推理任务设计。Phi-4-reasoning-plus版本通过强化学习提升性能。Phi-4-mini-reasoning是一款基于Transformer的紧凑型语言模型,专为计算资源有限的环境设计。该系列模型在数学推理和代理型应用中表现出色,在多项数学基准测试中,性能超越OpenThinker-7B等模型,部分测试接近OpenAI o1-mini水平。IT之家 | Microsoft 🏷#Phi#reasoning#模型#推理 📢频道👥群组📝投稿

耕读频道

@iGengdu · Post #440 · 03.08.2024 г., 12:17

#AI#Github Models #微软#免费体验#Llama 3.1 #Mistral Large 2 #Phi-3 #GPT-4o #GPT-4o mini 分享我的一篇博文:微软Github发布Github Models,为用户免费提供AI大模型体验场所 更多AI资源,请访问智汇AI网(SumeAI):https://www.sumeai.com 📢频道✈️ 群聊 (耕读) 📬投稿