免費體驗 Cloudflare 智慧服務

目錄

🌟 1. 介紹 Cloudflare 的兩個服務

• 1.1 Cloudflare 的工作人工智慧（Worker AI）

  • 1.1.1 服務概述

  • 1.1.2 使用方法

  • 1.1.3 優點與缺點

• 1.2 Cloudflare 的閘道人工智慧（Gateway AI）

  • 1.2.1 服務概述

  • 1.2.2 使用方法

  • 1.2.3 優點與缺點

    🌟 2. Cloudflare 工作人工智慧（Worker AI）的詳細介紹

• 2.1 了解 Cloudflare 工作人工智慧

  • 2.1.1 文本嵌入

  • 2.1.2 文本分類

  • 2.1.3 文本翻譯

• 2.2 如何使用 Cloudflare 工作人工智慧

  • 2.2.1 生成 API 令牌

  • 2.2.2 更新 API 令牌

  • 2.2.3 使用 API 令牌

• 2.3 Cloudflare 工作人工智慧的效能及可視性

  • 2.3.1 請求速率

  • 2.3.2 可視化日誌

    🌟 3. Cloudflare 閘道人工智慧（Gateway AI）的詳細介紹

• 3.1 了解 Cloudflare 閘道人工智慧

  • 3.1.1 即時日誌

  • 3.1.2 快取功能

  • 3.1.3 速率限制

• 3.2 如何配置 Cloudflare 閘道人工智慧

  • 3.2.1 創建閘道

  • 3.2.2 設置參數

  • 3.2.3 調整設定

• 3.3 Cloudflare 閘道人工智慧的可擴展性與成本

  • 3.3.1 閘道效能

  • 3.3.2 成本分析

    🌟 4. 常見問題與解答

• 4.1 Cloudflare 服務是否免費？

• 4.2 如何設置 API 令牌？

• 4.3 Cloudflare 的工作人工智慧與閘道人工智慧有何區別？

• 4.4 如何優化 Cloudflare 人工智慧服務的效能？

Cloudflare 的兩個服務：工作人工智慧與閘道人工智慧

在這段視頻中，我們將探討 Cloudflare 提供的兩項服務：工作人工智慧（Worker AI）和閘道人工智慧（Gateway AI）。簡而言之，這些服務實際上為您提供訪問大型語言模型的方式。我們將討論這些服務的運作原理。如果您只想直接跳轉到演示，我已經提供了時間戳，請隨意跳到最後。在上一個視頻中，我們討論了在本地運行大型語言模型的問題。當我說本地運行時，顯然你們都知道這個定義。這有其優點和缺點，這意味著，是的，你是安全的，你在你的雲提供商那裡運行事物，你也可以訪問未經審查的模型，但也有一些缺點，比如你知道運行這些模型不僅需要你水平擴展你的服務器，這是顯然的，如果你有來自用戶的重負荷，但你也需要垂直擴展機器，這就是你知道的，你需要決定你想走的方向。如果你不太擔心，你的數據已經在互聯網上，你的數據大部分時間都是你已經提供給一些管理服務，比如如果你使用 AWS，你使用他們的 RTS 服務，或者你使用 MongoDB Atlas 雲環境，我的意思是雲分鐘服務，那麼你已經向這些公司提供了你的數據，我們相信你知道，他們不分享這樣的事情，但在這個視頻中，我們將只討論他們推出的兩個與人工智慧相關的產品，一個是工作人工智慧，另一個是閘道人工智慧。在工作人工智慧中，他們實際上託管了大型語言模型，如 llama 2，他們在不同類別中擁有模型，例如一些是在文本嵌入與文本分類、文本翻譯等方面，還有另一種模型，不是模型，