Simon Jakesch
Microsoft
Intelligent Apps with Azure Container Apps (ACA)
เข้าร่วม Microsoft Reactor และมีส่วนร่วมกับสตาร์ทอัพและนักพัฒนาแบบสด
พร้อมที่จะเริ่มต้นใช้งาน AI แล้วหรือยัง Microsoft Reactor มีกิจกรรม การฝึกอบรม และทรัพยากรของชุมชนเพื่อช่วยให้บริษัทสตาร์ทอัพ ผู้ประกอบการ และนักพัฒนาสร้างธุรกิจใหม่บนเทคโนโลยี AI เข้าร่วมกับเรา!
Intelligent Apps with Azure Container Apps (ACA)
เข้าร่วม Microsoft Reactor และมีส่วนร่วมกับสตาร์ทอัพและนักพัฒนาแบบสด
พร้อมที่จะเริ่มต้นใช้งาน AI แล้วหรือยัง Microsoft Reactor มีกิจกรรม การฝึกอบรม และทรัพยากรของชุมชนเพื่อช่วยให้บริษัทสตาร์ทอัพ ผู้ประกอบการ และนักพัฒนาสร้างธุรกิจใหม่บนเทคโนโลยี AI เข้าร่วมกับเรา!
ย้อนกลับ
Intelligent Apps with Azure Container Apps (ACA)
- รูป แบบ:
Livestream
หัว ข้อ: การเขียนโค้ด ภาษา และเฟรมเวิร์ก
ภาษา: ภาษาอังกฤษ
Build #IntelligentApps today! Kickstart your learning journey to build AI driven cloud-native apps with cloud-scale data and GenAI. Combine the power of AI, cloud-scale data, and cloud-native app development to create highly differentiated digital experience using Azure Container Apps. Learn more at https://aka.ms/intelligent-apps.
Join us and explore the cutting-edge world of intelligent cloud-native microservices using serverless containers on Azure Container Apps. In this talk, we’ll cover some of the latest features in Azure Container Apps and how you can leverage them to architect your scalable, resilient, intelligent applications.
ลำโพง
เหตุการณ์ที่ผ่านมาในชุดเหตุการณ์นี้
เวลาทั้งหมดใน - เวลามาตรฐานสากล
เม.ย.
04
วันพฤหัสบดี
2567
Build intelligent apps with Azure Container Apps and Qdrant
3:30 หลังเที่ยง - 3:45 หลังเที่ยง (UTC)
Learn how you can use ACA to build a music recommendation service. During this demo you will see how ACA can serve as a platform for AI engineers to process data, and hand off to application engineers to utilize and develop applications around. Learn how to leverage ACA’s Qdrant vector database add-on to ingest and create embeddings for a library of songs. This serves as a backend for a series of polyglot microservices written in Python and Java to develop a recommendation service for music. Explore how ACA’s code to cloud pipeline allows container novices to deploy applications without the use of dockerfiles. If you want to learn more about vector databases, embeddings or how to build microservice applications leveraging AI, then this is for you.
- รูป แบบ:
- Livestream
หัว ข้อ: การเขียนโค้ด ภาษา และเฟรมเวิร์ก
ภาษา: ภาษาอังกฤษ
เม.ย.
11
วันพฤหัสบดี
2567
Build a multi-LLM chat application with Azure Container Apps
3:30 หลังเที่ยง - 3:45 หลังเที่ยง (UTC)
In this demo, explore how to leverage GPU workload profiles in ACA to run your own model backend, and easily switch, compare, and speed up your inference times. You will also explore how to leverage LlamaIndex (https://github.com/run-llama/llama_index) to ingest data on-demand, and host models using Ollama (https://github.com/ollama/ollama). Then finally, decompose the application as a set of microservices written in Python, deployed on ACA.
- รูป แบบ:
- Livestream
หัว ข้อ: การเขียนโค้ด ภาษา และเฟรมเวิร์ก
ภาษา: ภาษาอังกฤษ
เหตุการณ์ที่ผ่านมาในชุดเหตุการณ์นี้
เวลาทั้งหมดใน - เวลามาตรฐานสากล
เม.ย.
04
วันพฤหัสบดี
2567
Build intelligent apps with Azure Container Apps and Qdrant
3:30 หลังเที่ยง - 3:45 หลังเที่ยง (UTC)
Learn how you can use ACA to build a music recommendation service. During this demo you will see how ACA can serve as a platform for AI engineers to process data, and hand off to application engineers to utilize and develop applications around. Learn how to leverage ACA’s Qdrant vector database add-on to ingest and create embeddings for a library of songs. This serves as a backend for a series of polyglot microservices written in Python and Java to develop a recommendation service for music. Explore how ACA’s code to cloud pipeline allows container novices to deploy applications without the use of dockerfiles. If you want to learn more about vector databases, embeddings or how to build microservice applications leveraging AI, then this is for you.
- รูป แบบ:
- Livestream
หัว ข้อ: การเขียนโค้ด ภาษา และเฟรมเวิร์ก
ภาษา: ภาษาอังกฤษ
เม.ย.
11
วันพฤหัสบดี
2567
Build a multi-LLM chat application with Azure Container Apps
3:30 หลังเที่ยง - 3:45 หลังเที่ยง (UTC)
In this demo, explore how to leverage GPU workload profiles in ACA to run your own model backend, and easily switch, compare, and speed up your inference times. You will also explore how to leverage LlamaIndex (https://github.com/run-llama/llama_index) to ingest data on-demand, and host models using Ollama (https://github.com/ollama/ollama). Then finally, decompose the application as a set of microservices written in Python, deployed on ACA.
- รูป แบบ:
- Livestream
หัว ข้อ: การเขียนโค้ด ภาษา และเฟรมเวิร์ก
ภาษา: ภาษาอังกฤษ