


Berikut ialah sepuluh trend sumber terbuka kecerdasan buatan teratas pada tahun 2023.
Sveltos memudahkan penggunaan alat tambah Kubernetes merentas kluster, naik taraf secara automatik berdasarkan masa jalan kluster dan menyediakan rangka kerja automasi aliran kerja terdorong peristiwa.
Kubernetes sendiri bukanlah penyelesaian yang lengkap. Untuk membina kluster pengeluaran, anda memerlukan pelbagai alat tambah. Jika anda mempunyai berbilang kluster untuk diurus, ia bukanlah satu tugas yang mudah.
Sveltos ialah projek sumber terbuka yang menyediakan API pengisytiharan yang membenarkan penggunaan alat tambah Kubernetes merentas berbilang kelompok Kubernetes. Kedua-dua carta Helm dan sumber YAML boleh dihantar kepada Sveltos.
Sebagai contoh, hanya menerbitkan contoh ClusterProfile berikut sudah cukup untuk menggunakan carta Helm Kyverno merentas set kelompok terurus:
Sebagai alternatif, jika anda mempunyai Sumber Kubernetes YAML , cuma buat ConfigMap dengan data (atau Rahsia jika data itu rahsia) dan biarkan Sveltos merujuk contoh ConfigMap(Rahsia) tersebut.
<code>kubectl create configmap contour-gateway --from-file=<file with contour yaml></file></code>
Untuk menjadikan perkara lebih rumit, kadangkala, alat tambah yang perlu anda gunakan bergantung pada keadaan masa jalan kelompok.
Sebagai contoh, anda telah menggunakan Calico v3.24 pada satu set kelompok. Apabila kluster ini dinaik taraf kepada Kubernetes v1.25, anda mahu Calico dinaik taraf kepada v3.25 juga.
Jika anda menguruskan berpuluh-puluh kluster ini, menaik taraf Calico secara manual apabila menaik taraf versi Kubernetes anda adalah tidak sesuai. Untuk ini, anda memerlukan penyelesaian automatik.
Kemudian hanya buat tika pengelas berikut:
Tata pengelas di atas akan membenarkan Sveltos menambahkannya secara automatik Uruskan kelompok teg:
- Tag kubernetes: v1–24 kepada mana-mana kluster yang menjalankan versi Kubernetes v1.24.x
- Tag kubernetes: v1–25 kepada mana-mana kluster yang menjalankan versi Kubernetes v1. x gugusan.
Terima kasih kepada teg ini dan contoh ClusterProfile di atas:
- versi calico v3.24.5 akan digunakan dalam mana-mana kluster yang menjalankan Kubernetes versi v1.24.x
- versi calico v3.25.0 akan digunakan dalam mana-mana kluster yang menjalankan Kubernetes versi v1.25.x
Tiada tindakan diperlukan di pihak anda. Apabila kluster dinaik taraf, Sveltos turut menaik taraf Calico.
Perkara boleh menjadi lebih rumit apabila acara dalam kelompok terurus menyebabkan keperluan untuk menggunakan alat tambah. Sebagai contoh, apabila perkhidmatan dalam ruang nama dibuat, tambahkan HTTPRoute untuk mendedahkan perkhidmatan tersebut melalui API get laluan.
Sveltos Events ialah rangka kerja automasi aliran kerja terdorong peristiwa untuk Kubernetes yang membantu anda mencetuskan penggunaan alat tambah K8 pada pelbagai acara.
- Tentukan acara itu (Sveltos menyokong skrip Lua); Pemalam boleh diwakili sebagai templat, yang Sveltos akan buat seketika pada masa penggunaan menggunakan maklumat daripada kluster pengehosan.
Sumber Acara ini mentakrifkan peristiwa sebagai penciptaan/pemadaman perkhidmatan dalam ruang nama eng, mendedahkan port 443 atau port 8443.
Apabila sesuatu seperti ini berlaku dalam kluster terurus, kami menggunakan contoh HTTPRoute:
Seperti yang anda lihat, perkara yang sedang digunakan adalah dalam ConfigMap ditakrifkan dalam dan dinyatakan dalam bentuk templat.
mengandungi semua kejadian perkhidmatan dalam setiap kluster terurus yang sepadan dengan EventSource yang ditakrifkan di atas.
Atas ialah kandungan terperinci Berikut ialah sepuluh trend sumber terbuka kecerdasan buatan teratas pada tahun 2023.. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

Menurut berita dari laman web ini pada 5 Julai, GlobalFoundries mengeluarkan kenyataan akhbar pada 1 Julai tahun ini, mengumumkan pemerolehan teknologi power gallium nitride (GaN) Tagore Technology dan portfolio harta intelek, dengan harapan dapat mengembangkan bahagian pasarannya dalam kereta dan Internet of Things dan kawasan aplikasi pusat data kecerdasan buatan untuk meneroka kecekapan yang lebih tinggi dan prestasi yang lebih baik. Memandangkan teknologi seperti AI generatif terus berkembang dalam dunia digital, galium nitrida (GaN) telah menjadi penyelesaian utama untuk pengurusan kuasa yang mampan dan cekap, terutamanya dalam pusat data. Laman web ini memetik pengumuman rasmi bahawa semasa pengambilalihan ini, pasukan kejuruteraan Tagore Technology akan menyertai GLOBALFOUNDRIES untuk membangunkan lagi teknologi gallium nitride. G
