- Rustの型システムを使用して正確性を確保し、リファクタリングを容易にする方法について
- 自己ホスト型LLMsに焦点を当て、最高のパフォーマンスを引き出す方法について
- 技術的負債を認識し対処する技術についてのポッドキャスト
- プラットフォーム開発のスケーリングは認知負担を吸収することを意味し、共感力が重要
- Microsoftが.NET向けにAzure AI Inference SDKをリリース、Azure AI Studioモデルカタログ内の生成AIモデルへのアクセスを簡素化
この記事では、Rustの型システムを活用した正確性の確保やリファクタリングの容易化、プロシージャルマクロの活用によるコードの重複削減、並列処理の導入、ツールの活用などについて述べられています。また、自己ホスト型LLMsに焦点を当て、モデルサイズやGPU不足、急速な進化による課題への対処方法についてのベストプラクティスが提供されています。さらに、Microsoftが.NET向けにAzure AI Inference SDKをリリースし、Azure AI Studioモデルカタログ内の生成AIモデルへのアクセスを簡素化したことが紹介されています。
元記事: https://www.infoq.com/news/2024/09/azure-ai-sdk-dotnet/