ไอคอน megaphone

Microsoft Build 2026

เจาะลึกโค้ดจริงและระบบจริงที่ Microsoft Build

เรียนรู้เพิ่มเติม

เรียนรู้ เชื่อมต่อ สร้าง

Microsoft Reactor

เข้าร่วม Microsoft Reactor และมีส่วนร่วมกับนักพัฒนาซอฟต์แวร์แบบสด

พร้อมที่จะเริ่มต้นใช้งาน AI และเทคโนโลยีล่าสุดหรือไม่ Microsoft Reactor มีกิจกรรม การฝึกอบรม และทรัพยากรของชุมชนเพื่อช่วยเหลือนักพัฒนา ผู้ประกอบการ และสตาร์ทอัพที่สร้างขึ้นบนเทคโนโลยี AI และอื่น ๆ เข้าร่วมกับเรา!

เรียนรู้ เชื่อมต่อ สร้าง

Microsoft Reactor

เข้าร่วม Microsoft Reactor และมีส่วนร่วมกับนักพัฒนาซอฟต์แวร์แบบสด

พร้อมที่จะเริ่มต้นใช้งาน AI และเทคโนโลยีล่าสุดหรือไม่ Microsoft Reactor มีกิจกรรม การฝึกอบรม และทรัพยากรของชุมชนเพื่อช่วยเหลือนักพัฒนา ผู้ประกอบการ และสตาร์ทอัพที่สร้างขึ้นบนเทคโนโลยี AI และอื่น ๆ เข้าร่วมกับเรา!

กลับไป

Who needs ChatGPT? Rock solid AI pipelines with Hugging Face and Kedro

23 พฤศจิกายน, 2566 | 6:10 หลังเที่ยง - 6:40 หลังเที่ยง (UTC) เวลามาตรฐานสากล

  • รูปแบบ:
  • alt##LivestreamLivestream

ภาษา: ภาษาอังกฤษ

Artificial Intelligence is all the rage, largely thanks to generative systems like ChatGPT, Midjourney, and the like. These commercial systems are very sophisticated and powerful, but also a bit opaque if you want to learn how they work or adapt them to your needs. What happens inside the 'black box'?
Luckily there are open AI models that you can download comfortably, study without restrictions, and adjust so that they do what you want. This requires some technical knowledge, but thanks to Hugging Face's models and their ecosystem of Python libraries, delving into AI is easier than ever.
You will soon find yourself combining different models, performing different tasks, and creating complex systems. But this complexity can grow very quickly, and soon you'll find yourself with spaghetti code if you are not careful. By using the Kedro catalog and Kedro pipelines, you will be able to organize the code in no time.
In this talk you will learn how you can create complex AI pipelines using Hugging Face transformers, structure them into Kedro projects that cleanly separate code from configuration and data, and deploy them to production so they start delivering value.

ผู้พูด

  • Juan Luis

    • Product Manager

    QuantumBlack

กิจกรรมที่เกี่ยวข้อง

กิจกรรมด้านล่างนี้อาจน่าสนใจสําหรับคุณเช่นกัน อย่าลืมเยี่ยมชมของเรา หน้าแรกของ Reactor เพื่อดูเหตุการณ์ที่พร้อมใช้งานทั้งหมด

ส่วนต่างๆ ของหน้านี้อาจได้รับการแปลโดยเครื่องหรือ AI