
AI 本地模型 – PyTorch 環境安裝
在 AI 萌發的世代越來越多組織投入到模型的訓練,不只企業專用還有免費開源。相對於使用網頁產品受到代幣或會費的限制,在擁有夠力的設備下,我們也能夠自己運行略為遜色但免費的服務。
在 AI 萌發的世代越來越多組織投入到模型的訓練,不只企業專用還有免費開源。相對於使用網頁產品受到代幣或會費的限制,在擁有夠力的設備下,我們也能夠自己運行略為遜色但免費的服務。
隨著企業越發依賴雲端服務,管理和優化雲端支出的重要性也日益增加。
在組織間需要確保其應用程式和資源的訪問既簡便又安全。為解決過往 IAM 的管控問題與 AWS 本身沒有專案設計的問題,Identity Centre 提供了一個集中化的平台,簡化了身份和存取管理。
權限管理一直以來是最重要的議題,攸關安全性與組織性。
那我們就來看看 IAM 到底如何組成以及如何分派權限吧!
相信不少人註冊完 AWS 的全新帳號就迫不及待去體驗各種功能,卻不曉得忽略了帳戶的安全性。
在生活中透過線上表單報名活動,但很多只會在會前提醒而沒有立即告知用戶是否報名成功。
那麼接下來我們就試試當用戶提交表單時寄送立即性的通知給對方吧。
在上回我們說到,若有多個檔案逐個設定刪除時間也是相當累人。
雖然降低精確度,但我們就來測試透過日期的比對吧。
在生活中我們不乏有需要開通權限分享的資料,但針對那些需要在期限內關閉的我們則往往會忘記。
而此時我們就可以依靠定時器,幫忙處理該項業務。
在過往的三篇中我們完成了所有物件的變動偵測功能,將著就要進行基礎的壓力測試與共用資料夾測試,最終確認後進行部屬。
在前面的實驗中,我們成功取得新增的檔案資訊並依照格式寫入總表中,但我們並沒有建立更新的判斷,也代表刪除的檔案仍殘存於資料表上。