برای سال‌ها، کاتالوگ‌های داده مانند «دفترچه تلفن»های دریاچه داده عمل می‌کردند. آن‌ها جداول، ستون‌ها و شاید توضیحاتی را فهرست می‌کنند. اما در مهندسی داده مدرن، یک فهرست کافی نیست. مهندسان و دانشمندان داده فقط به دنبال یافتن داده نیستند؛ آن‌ها باید تبار داده را درک کنند، به تازگی آن اعتماد کنند و...
در منظره مدرن سیستم‌های توزیع‌شده، محافظت از زیرساخت شما در برابر سوءاستفاده و اطمینان از استفاده عادلانه بین مشتریان قانونی حیاتی است. محدودیت نرخ تنها یک ویژگی امنیتی نیست؛ بلکه جزء حیاتی در دسترس بودن و پایداری است. این پست به بررسی الگوهای معماری، الگوریتم‌ها و استراتژی‌های پیاده‌سازی می‌پردازد...
در معماری نرم‌افزار مدرن، تزریق وابستگی (DI) به استاندارد پیش‌فرض برای مدیریت ایجاد شیء و کاهش وابستگی تبدیل شده است. اگرچه پیاده‌سازی DI در یک مونولیت ساده straightforward است، اما مدیریت چرخه‌های حیات در یک سیستم توزیع‌شده از میکروسرویس‌ها لایه‌ای از...
با تکامل مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) به سیستم‌های چندوجهی که قادر به پردازش متن و تصویر هستند، سطح حمله برای ورودی‌های مخرب به شدت گسترش یافته است. در حالی که تزریق پرامپت سنتی بر دستکاری دستورات متنی تمرکز دارد، دسته جدیدی از آسیب‌پذیری‌ها به نام جیل‌بریک‌های بصری...
استقرار مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در محیط تولید بسیار پیچیده‌تر از سرویس‌دهی به وب‌اپلیکیشن‌های سنتی بدون حالت است. هزینه محاسباتی بالا، حافظه زیاد و ماهیت ذاتاً حالت‌دار گردش کارهای هوش مصنوعی مولد به این معناست که یک استراتژی ساده «راه‌اندازی مجدد و امید به بهترین حالت» غیرقابل قبول است.
برای سال‌ها، مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) به عنوان جعبه‌های سیاهی در نظر گرفته می‌شدند که متن را بر اساس احتمال تولید می‌کردند. اگرچه این رویکرد چشمگیر بود، اما یک محدودیت بنیادین داشت: آن‌ها به داده‌های بلادرست دسترسی نداشتند و نمی‌توانستند اقدامی انجام دهند.
دموکراتیزه شدن مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) به سرعت از APIهای وابسته به ابر به استنتاج محلی و درون‌دستگاهی تغییر جهت داده است. در خط مقدم این حرکت، llama.cpp قرار دارد که یک پیاده‌سازی C/C++ است که در ابتدا برای اجرای مدل‌های LLaMA متا بر سیلیکون اپل طراحی شده بود. امروزه، این ابزار به عنوان استاندارد غیررسمی...