2023년 상위 10대 인공지능 오픈소스 트렌드는 다음과 같습니다.
Sveltos는 클러스터 전반에 걸쳐 Kubernetes 추가 기능 배포를 단순화하고 클러스터 런타임을 기반으로 자동으로 업그레이드하며 이벤트 중심 워크플로 자동화 프레임워크를 제공합니다.
Kubernetes 자체는 완전한 솔루션이 아닙니다. 프로덕션 클러스터를 구축하려면 다양한 추가 기능이 필요합니다. 관리할 클러스터가 여러 개인 경우 이는 쉬운 작업이 아닙니다.
Sveltos는 여러 Kubernetes 클러스터에 Kubernetes 추가 기능을 배포할 수 있는 선언적 API를 제공하는 오픈 소스 프로젝트입니다. Helm 차트와 리소스 YAML을 모두 Sveltos에 전달할 수 있습니다.
예를 들어, 다음 ClusterProfile 인스턴스를 게시하기만 하면 관리형 클러스터 집합에 Kyverno Helm 차트를 배포하기에 충분합니다.
또는 Kubernetes 리소스 YAML이 있는 경우 데이터가 포함된 ConfigMap을 생성하면 됩니다. 데이터가 기밀이면 비밀입니다. 그런 다음 Sveltos가 그러한 ConfigMap(비밀) 인스턴스를 참조하도록 합니다.
<code>kubectl create configmap contour-gateway --from-file=<file with contour yaml></file></code>
일을 더 복잡하게 만들기 위해 배포해야 하는 추가 기능이 클러스터 런타임 상태에 따라 달라지는 경우도 있습니다.
예를 들어, 일련의 클러스터에 Calico v3.24를 배포했습니다. 이러한 클러스터가 Kubernetes v1.25로 업그레이드되면 Calico도 v3.25로 업그레이드되기를 원합니다.
이러한 클러스터 수십 개를 관리하는 경우 Kubernetes 버전을 업그레이드할 때 Calico를 수동으로 업그레이드하는 것은 이상적이지 않습니다. 이를 위해서는 자동화된 솔루션이 필요합니다.
그런 다음 간단히 다음 분류자 인스턴스를 생성하세요.
위 분류자 인스턴스를 사용하면 Sveltos에서 자동으로 다음을 추가하여 클러스터 레이블을 관리할 수 있습니다.
- tag kubernetes: v1–24 실행 중인 Kubernetes 버전 v1. 24.x용
- Kubernetes 버전 v1.25.x를 실행하는 모든 클러스터에 kubernetes: v1–25를 태그하세요.
다음 태그와 위의 ClusterProfile 인스턴스로 인해:
- calico 버전 v3.24.5는 Kubernetes 버전 v1.24.x를 실행하는 모든 클러스터에 배포됩니다.
- calico 버전 v3.25.0은 Kubernetes를 실행하는 모든 클러스터에 배포됩니다. 버전 v1 .25.x 클러스터
귀하께서 취하실 조치는 없습니다. 클러스터가 업그레이드됨에 따라 Sveltos는 Calico도 업그레이드합니다.
관리형 클러스터의 이벤트로 인해 추가 기능을 배포해야 하는 경우 상황이 더 복잡해질 수 있습니다. 예를 들어 네임스페이스의 서비스가 생성될 때마다 HTTPRoute를 추가하여 게이트웨이 API를 통해 해당 서비스를 노출합니다.
Sveltos Events는 다양한 이벤트에서 K8s 추가 기능 배포를 트리거하는 데 도움이 되는 Kubernetes용 이벤트 중심 워크플로 자동화 프레임워크입니다.
- 이벤트가 무엇인지 정의하세요(Sveltos는 Lua 스크립팅을 지원합니다).
- 이러한 이벤트가 발생할 때 배포할 추가 기능을 정의하세요. 플러그인은 템플릿으로 표시될 수 있으며 Sveltos는 호스팅 클러스터의 정보를 사용하여 배포 시 이를 인스턴스화합니다.
이 EventSource는 이벤트를 네임스페이스 eng에서 서비스 생성/삭제, 포트 443 또는 포트 8443 노출로 정의합니다.
관리형 클러스터에서 이러한 이벤트가 발생하면 HTTPRoute 인스턴스를 배포하려고 합니다.
보시다시피 배포 대상은 ConfigMap에 정의되어 템플릿 형식으로 표시됩니다.
Resources위에 정의된 EventSource와 일치하는 각 관리형 클러스터의 모든 서비스 인스턴스를 포함합니다.
위 내용은 2023년 상위 10대 인공지능 오픈소스 트렌드는 다음과 같습니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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7가지 멋진 GenAI 및 LLM 기술 인터뷰 질문
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
AIGC에 대해 자세히 알아보려면 다음을 방문하세요. 51CTOAI.x 커뮤니티 https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou는 인터넷 어디에서나 볼 수 있는 전통적인 문제 은행과 다릅니다. 고정관념에서 벗어나 생각해야 합니다. LLM(대형 언어 모델)은 데이터 과학, 생성 인공 지능(GenAI) 및 인공 지능 분야에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 복잡한 알고리즘은 인간의 기술을 향상시키고 많은 산업 분야에서 효율성과 혁신을 촉진하여 기업이 경쟁력을 유지하는 데 핵심이 됩니다. LLM은 자연어 처리, 텍스트 생성, 음성 인식 및 추천 시스템과 같은 분야에서 광범위하게 사용될 수 있습니다. LLM은 대량의 데이터로부터 학습하여 텍스트를 생성할 수 있습니다.
미세 조정을 통해 LLM이 실제로 새로운 것을 배울 수 있습니까? 새로운 지식을 도입하면 모델이 더 많은 환각을 생성할 수 있습니다.
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
LLM(대형 언어 모델)은 대규모 텍스트 데이터베이스에서 훈련되어 대량의 실제 지식을 습득합니다. 이 지식은 매개변수에 내장되어 필요할 때 사용할 수 있습니다. 이러한 모델에 대한 지식은 훈련이 끝나면 "구체화"됩니다. 사전 훈련이 끝나면 모델은 실제로 학습을 중단합니다. 모델을 정렬하거나 미세 조정하여 이 지식을 활용하고 사용자 질문에 보다 자연스럽게 응답하는 방법을 알아보세요. 그러나 때로는 모델 지식만으로는 충분하지 않을 때도 있으며, 모델이 RAG를 통해 외부 콘텐츠에 접근할 수 있더라도 미세 조정을 통해 모델을 새로운 도메인에 적응시키는 것이 유익한 것으로 간주됩니다. 이러한 미세 조정은 인간 주석 작성자 또는 기타 LLM 생성자의 입력을 사용하여 수행됩니다. 여기서 모델은 추가적인 실제 지식을 접하고 이를 통합합니다.
대형 모델에 대한 새로운 과학적이고 복잡한 질문 답변 벤치마크 및 평가 시스템을 제공하기 위해 UNSW, Argonne, University of Chicago 및 기타 기관이 공동으로 SciQAG 프레임워크를 출시했습니다.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
편집자 |ScienceAI 질문 응답(QA) 데이터 세트는 자연어 처리(NLP) 연구를 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 고품질 QA 데이터 세트는 모델을 미세 조정하는 데 사용될 수 있을 뿐만 아니라 LLM(대형 언어 모델)의 기능, 특히 과학적 지식을 이해하고 추론하는 능력을 효과적으로 평가하는 데에도 사용할 수 있습니다. 현재 의학, 화학, 생물학 및 기타 분야를 포괄하는 과학적인 QA 데이터 세트가 많이 있지만 이러한 데이터 세트에는 여전히 몇 가지 단점이 있습니다. 첫째, 데이터 형식이 비교적 단순하고 대부분이 객관식 질문이므로 평가하기 쉽지만 모델의 답변 선택 범위가 제한되고 모델의 과학적 질문 답변 능력을 완전히 테스트할 수 없습니다. 이에 비해 개방형 Q&A는
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Editor | KX 약물 연구 및 개발 분야에서 단백질과 리간드의 결합 친화도를 정확하고 효과적으로 예측하는 것은 약물 스크리닝 및 최적화에 매우 중요합니다. 그러나 현재 연구에서는 단백질-리간드 상호작용에서 분자 표면 정보의 중요한 역할을 고려하지 않습니다. 이를 기반으로 Xiamen University의 연구자들은 처음으로 단백질 표면, 3D 구조 및 서열에 대한 정보를 결합하고 교차 주의 메커니즘을 사용하여 다양한 양식 특징을 비교하는 새로운 다중 모드 특징 추출(MFE) 프레임워크를 제안했습니다. 조정. 실험 결과는 이 방법이 단백질-리간드 결합 친화도를 예측하는 데 있어 최첨단 성능을 달성한다는 것을 보여줍니다. 또한 절제 연구는 이 프레임워크 내에서 단백질 표면 정보와 다중 모드 기능 정렬의 효율성과 필요성을 보여줍니다. 관련 연구는 "S"로 시작된다
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7월 5일 이 웹사이트의 소식에 따르면 글로벌파운드리는 올해 7월 1일 보도자료를 통해 타고르 테크놀로지(Tagore Technology)의 전력질화갈륨(GaN) 기술 및 지적재산권 포트폴리오 인수를 발표하고 자동차와 인터넷 시장 점유율 확대를 희망하고 있다고 밝혔다. 더 높은 효율성과 더 나은 성능을 탐구하기 위한 사물 및 인공 지능 데이터 센터 응용 분야입니다. 생성 AI와 같은 기술이 디지털 세계에서 계속 발전함에 따라 질화갈륨(GaN)은 특히 데이터 센터에서 지속 가능하고 효율적인 전력 관리를 위한 핵심 솔루션이 되었습니다. 이 웹사이트는 이번 인수 기간 동안 Tagore Technology의 엔지니어링 팀이 GLOBALFOUNDRIES에 합류하여 질화갈륨 기술을 더욱 개발할 것이라는 공식 발표를 인용했습니다. G
