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Voici les dix principales tendances open source de l'intelligence artificielle en 2023.
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Sveltos simplifie le déploiement des modules complémentaires Kubernetes sur les clusters, se met automatiquement à niveau en fonction du runtime du cluster et fournit un cadre d'automatisation des flux de travail basé sur les événements.
Kubernetes en lui-même n'est pas une solution complète. Pour créer un cluster de production, vous avez besoin de divers modules complémentaires. Si vous devez gérer plusieurs clusters, ce n'est pas une tâche facile.
Sveltos est un projet open source qui fournit une API déclarative qui permet le déploiement de modules complémentaires Kubernetes sur plusieurs clusters Kubernetes. Les graphiques Helm et les ressources YAML peuvent être transmises à Sveltos.
Par exemple, il suffit de publier l'instance ClusterProfile suivante pour déployer une charte Kyverno Helm sur un ensemble de clusters gérés :
Alternativement, si vous disposez de la ressource Kubernetes YAML, créez simplement un ConfigMap avec les données (si les données sont confidentielles, alors elles sont secrètes), puis laissez Sveltos référencer une telle instance ConfigMap (Secret).
<code>kubectl create configmap contour-gateway --from-file=<file with contour yaml></file></code>
Pour compliquer les choses, parfois, les modules complémentaires que vous devez déployer dépendent de l'état d'exécution du cluster.
Par exemple, vous avez déployé Calico v3.24 sur un ensemble de clusters. Lorsque ces clusters sont mis à niveau vers Kubernetes v1.25, vous souhaitez que Calico soit également mis à niveau vers la v3.25.
Si vous gérez des dizaines de ces clusters, la mise à niveau manuelle de Calico lors de la mise à niveau des versions de Kubernetes n'est pas idéale. Pour cela, vous avez besoin d’une solution automatisée.
Ensuite, créez simplement l'instance de classificateur suivante :
L'instance de classificateur ci-dessus permettra à Sveltos de gérer l'étiquette du cluster en ajoutant automatiquement :
- tag kubernetes : v1–24 à tout cluster Kubernetes version v1 en cours d'exécution. pour 24.x
- Étiquetez kubernetes : v1–25 sur n'importe quel cluster exécutant Kubernetes version v1.25.x.
En raison de ces balises et de l'instance ClusterProfile ci-dessus :
- la version v3.24.5 de Calico sera déployée dans n'importe quel cluster exécutant Kubernetes version v1.24.x
- la version v3.25.0 de calico sera déployée dans n'importe quel cluster exécutant Kubernetes version v1.25.x clusters
Aucune action n'est requise de votre part. À mesure que le cluster est mis à niveau, Sveltos met également à niveau Calico.
Les choses peuvent devenir plus compliquées lorsqu'un événement dans le cluster géré entraîne la nécessité de déployer un module complémentaire. Par exemple, chaque fois qu'un service dans un espace de noms est créé, ajoutez un HTTPRoute pour exposer ce service via l'API de passerelle.
Sveltos Events est un framework d'automatisation de flux de travail basé sur les événements pour Kubernetes qui vous aide à déclencher des déploiements de modules complémentaires K8 sur divers événements.
- Définissez ce qu'est l'événement (Sveltos prend en charge les scripts Lua) ;
- Définissez le module complémentaire à déployer lorsqu'un tel événement se produit. Les plugins peuvent être représentés sous forme de modèles, que Sveltos instanciera au moment du déploiement en utilisant les informations du cluster d'hébergement.
Cet EventSource définit les événements comme la création/suppression de services dans l'espace de noms eng, exposant le port 443 ou le port 8443.
Lorsqu'un tel événement se produit dans le cluster géré, nous souhaitons déployer une instance HTTPRoute :
Comme vous pouvez le constater, ce qui doit être déployé est défini dans le ConfigMap et représenté sous la forme d'un modèle.
ResourcesContient toutes les instances de service dans chaque cluster géré qui correspondent à l'EventSource défini ci-dessus.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!
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Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
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Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM
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Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte
Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations
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Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.
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