就AI 基础设施的演进与挑战问题之定义应用的交付模式的问题如何解决

本文涉及的产品
云效 DevOps 流水线,基础版人数 不受限
云效 DevOps 测试管理,基础版人数 不受限
云效 DevOps 项目协作,基础版人数 不受限
简介: 就AI 基础设施的演进与挑战问题之定义应用的交付模式的问题如何解决

问题一:如何定义应用的交付模式?

如何定义应用的交付模式?


参考回答:

我们借助云效平台,通过应用模板来定义应用的交付模式。

具体步骤包括:

首先,在云效appstack上创建应用模板;

然后,在该模板上开启“变更 + 研发流程”服务;

接着,按照特定的研发流程(如基于feature的持续交付模式),为不同阶段定义变量组;

最后,通过模板规范应用的部署方式,包括环境设置和部署策略。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/660874


问题二:“特性驱动的持续交付模板”有什么特点?

“特性驱动的持续交付模板”有什么特点?


参考回答:

“特性驱动的持续交付模板”的特点是开发、测试均基于特性分支,集成发布均基于主干分支。

它推崇单个特性的独立开发、独立测试、独立集成与独立交付,以实现快速开始、快速集成和快速交付。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/660875


问题三:在云效平台上,如何规范应用的研发交付流程?

在云效平台上,如何规范应用的研发交付流程?


参考回答:

在云效平台上,规范应用的研发交付流程包括:

首先确定应用的环境和部署策略;

然后创建一个多阶段的研发流程,如特性验证阶段和生产部署阶段;

接着为每个阶段定义具体的流水线和步骤,如代码检视、构建、部署和测试等;

最后设置流水线的触发条件和执行分支。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/660876


问题四:在特性验证阶段,流水线包含哪些步骤?

在特性验证阶段,流水线包含哪些步骤?


参考回答:

在特性验证阶段,流水线通常包含以下步骤:

代码检视,即对提交的代码进行审查以确保质量;

构建,将代码编译成可执行的文件或包;

部署,将构建好的应用部署到特性验证环境中;以及测试,对部署的应用进行功能测试和性能测试等。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/660877


问题五:生产部署阶段的流水线有哪些特别之处?

生产部署阶段的流水线有哪些特别之处?


参考回答:

生产部署阶段的流水线除了包含常规的代码检视、构建、部署等步骤外,还特别增加了审核步骤,以确保应用在进入生产环境之前已经通过了所有的质量检查和验证。此外,该阶段的流水线还限制了运行分支为master,并会自动计算流水线执行时所涉及到的feature分支,并判断其前序阶段的执行成功与否。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/660878

相关实践学习
2分钟自动化部署人生模拟器
本场景将带你借助云效流水线Flow实现人生模拟器小游戏的自动化部署
SVN版本控制系统
SVN是现在软件开发之中的主流软件版本控制工具,在工作之中利用SVN可以有效的解决多人开发的代码管理问题,本课程将为读者讲解SVN服务器的配置以及基于MyEclipse的SVN客户端插件的配置与使用,并且在讲解之中着重讲解了冲突的产生于解决。
相关文章
|
3天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 供应链
AI技术在医疗领域的应用与未来展望###
本文深入探讨了人工智能(AI)技术在医疗领域的多种应用及其带来的革命性变化,从疾病诊断、治疗方案优化到患者管理等方面进行了详细阐述。通过具体案例和数据分析,展示了AI如何提高医疗服务效率、降低成本并改善患者体验。同时,文章也讨论了AI技术在医疗领域面临的挑战和未来发展趋势,为行业从业者和研究人员提供参考。 ###
|
3天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
AI技术在医疗领域的应用与挑战
【10月更文挑战第21天】 本文探讨了人工智能(AI)在医疗领域的多种应用,包括疾病诊断、治疗方案推荐、药物研发和患者管理等。通过分析这些应用案例,我们可以看到AI技术如何提高医疗服务的效率和准确性。然而,AI在医疗领域的广泛应用也面临诸多挑战,如数据隐私保护、算法透明度和伦理问题。本文旨在为读者提供一个全面的视角,了解AI技术在医疗领域的潜力和面临的困难。
|
3天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 搜索推荐
AI在医疗健康领域的应用与前景
随着科技的不断进步,人工智能(AI)技术已经深入到我们生活的方方面面,特别是在医疗健康领域。本文将探讨AI在医疗健康领域的应用现状、面临的挑战以及未来的发展前景。
|
3天前
|
人工智能 分布式计算 数据可视化
大模型私有化部署全攻略:硬件需求、数据隐私、可解释性与维护成本挑战及解决方案详解,附示例代码助你轻松实现企业内部AI应用
【10月更文挑战第23天】随着人工智能技术的发展,企业越来越关注大模型的私有化部署。本文详细探讨了硬件资源需求、数据隐私保护、模型可解释性、模型更新和维护等方面的挑战及解决方案,并提供了示例代码,帮助企业高效、安全地实现大模型的内部部署。
9 1
|
3天前
|
人工智能 分布式计算 数据可视化
大模型私有化部署全攻略:硬件需求、数据隐私、可解释性与维护成本挑战及解决方案详解,附示例代码助你轻松实现企业内部AI应用
【10月更文挑战第23天】随着人工智能技术的发展,大模型在各领域的应用日益广泛。然而,将其私有化部署到企业内部面临诸多挑战,如硬件资源需求高、数据隐私保护、模型可解释性差、更新维护成本高等。本文探讨了这些挑战,并提出了优化硬件配置、数据加密、可视化工具、自动化更新机制等解决方案,帮助企业顺利实现大模型的私有化部署。
10 1
|
4天前
|
人工智能 边缘计算 监控
边缘AI计算技术应用-实训解决方案
《边缘AI计算技术应用-实训解决方案》提供完整的实训体系,面向高校和科研机构的AI人才培养需求。方案包括云原生AI平台、百度AIBOX边缘计算硬件,以及8门计算机视觉实训课程与2门大模型课程。AI平台支持大规模分布式训练、超参数搜索、标注及自动化数据管理等功能,显著提升AI训练与推理效率。硬件涵盖多规格AIBOX服务器,支持多种推理算法及灵活部署。课程涵盖从计算机视觉基础到大模型微调的完整路径,通过真实商业项目实操,帮助学员掌握前沿AI技术和产业应用。
18 2
|
2天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 搜索推荐
AI在医疗诊断中的应用
【10月更文挑战第23天】随着人工智能技术的不断发展,AI在医疗领域的应用也日益广泛。本文将介绍AI在医疗诊断中的一些应用,包括医学影像分析、病理诊断、基因数据分析等。通过这些应用,我们可以更好地理解AI技术在医疗诊断中的价值和潜力。
|
4天前
|
人工智能 自然语言处理 监控
AI技术在文本情感分析中的应用
【10月更文挑战第22天】本文将探讨人工智能(AI)如何改变我们对文本情感分析的理解和应用。我们将通过实际的代码示例,深入了解AI如何帮助我们识别和理解文本中的情感。无论你是AI新手还是有经验的开发者,这篇文章都将为你提供有价值的信息。让我们一起探索AI的奇妙世界吧!
13 3
|
5天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自动驾驶
2024.10|AI/大模型在机器人/自动驾驶/智能驾舱领域的最新应用和深度洞察
本文介绍了AI和大模型在机器人、自动驾驶和智能座舱领域的最新应用和技术进展。涵盖多模态大语言模型在机器人控制中的应用、移动机器人(AMRs)的规模化部署、协作机器人的智能与安全性提升、AR/VR技术在机器人培训中的应用、数字孪生技术的优化作用、Rust语言在机器人编程中的崛起,以及大模型在自动驾驶中的核心地位、端到端自动驾驶解决方案、全球自动驾驶的前沿进展、智能座舱的核心技术演变和未来发展趋势。
15 2
|
6天前
|
人工智能 资源调度 数据可视化
【AI应用落地实战】智能文档处理本地部署——可视化文档解析前端TextIn ParseX实践
2024长沙·中国1024程序员节以“智能应用新生态”为主题,吸引了众多技术大咖。合合信息展示了“智能文档处理百宝箱”的三大工具:可视化文档解析前端TextIn ParseX、向量化acge-embedding模型和文档解析测评工具markdown_tester,助力智能文档处理与知识管理。

热门文章

最新文章