鐵人檔案
隨著生成式 AI 技術快速發展，微軟的 Azure AI Foundry 與 Google 的 Vertex AI 已成為兩大主流平台。
該是時候透過實戰來深入理解這些工具如何應用於工作與專案。
這次我將透過 30 天的文章系列，逐步探索 模型管理、資料處理、流程自動化到應用整合，全面體驗兩大平台在生成式 AI 領域的實力與差異。
當模型部署上線後，並不代表工作結束。 事實上，AI 模型在上線後的表現才是關鍵挑戰的開始。 隨著時間推進，資料分布會變、使用情境會變、使用者行為也會改變， 這些...
AI 模型一旦進入生產環境，就會面臨現實問題： 「這樣跑一個月要花多少錢？」 「模型效能夠快嗎？」 「能不能在不犧牲準確率的情況下降低成本？」 今天，我們要...
在 AI 專案中，從模型訓練到實際上線的過程，往往不是「一鍵上線」那麼簡單。 要確保模型穩定、版本一致、可追蹤、可回滾， 就需要一套完整的 部署策略與多環境管理...
在前一篇，我們了解了 AI 模型如何安全地部署與管理多環境。 今天，我們要更進一步討論： 當模型上線後，如何安全、穩定地提供 API 給應用程式存取？ 這一篇會...
在 AI 專案的真實運營中，「效能」與「成本」永遠是一體兩面。 隨著模型上線並持續被使用，如何控制運算支出、保持服務穩定， 成為每個 AI 團隊都必須面對的挑戰...
在 AI 系統進入生產環境後，最常遇到的問題包括： 模型延遲變高，但不知道是哪裡卡住 模型預測結果品質下降，卻沒有即時警示 雲端資源耗用暴增，找不到是哪個服務...
AI 模型不像一般程式碼，只是檔案更新或功能上線那麼簡單。 它涉及： 不同資料集訓練出來的多個版本 模型輸出行為的不可預測性 上線時需兼顧效能與品質監控 因...
在前一篇（Day27），我們談到模型的版本控管與自動部署流程。 今天，我們要解決另一個實務痛點——部署後的推論效能與成本問題。 當模型部署上雲端後，工程師常會面...
在 AI 服務正式上線後，挑戰才真正開始。 模型的效能、成本、延遲、資料偏移（Data Drift）與持續學習（Continuous Learning）都會影響...
Azure AI Foundry 與 Vertex AI 實戰 30 天系列完結篇！ 經過這 30 天的實戰旅程，我們從生成式 AI 的基礎概念一路探索到模型訓...
