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- GitHub Actions로 개발 주기 자동화 | ep5. 클로징| 애저듣보잡 - YouTube
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- ServiceBusPlugin 트릭
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- 개발 환경 구성: 495. Azure - Location이 다른 웹/DB 서버의 경우 발생하는 성능 하락
- 프리지아 랩 :: Incorrect localization about "Create storage account"
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- 유튜브 비디오 업로드시 애저 이벤트그리드를 통해 다양한 소셜 미디어로 확산시키기 | Aliencube
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- 애저듣보잡 Azure Sphere - 윤기석 - YouTube
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- Build and Deploy Spring Boot with Mongo DB App on Azure | Secure DB secrets with key vaults - YouTube
- Hashicorp Vault Azure Secrets Engine - Secure Your Azure Resources | TeKanAid
- Thomas Van Laere | Azure Confidential Computing: Secure Key Release
- 리얼월드 서버의 미제사건, 원인 모를 과부하 해결하기. 리얼월드는 Microsoft Azure 위에서 돌아가고 있습니다… | by 이예찬 | Uniquegood | May, 2021 | Medium
- 폭발적인 사용자 증가로 마주한 성능 저하 2종 해결하기. 갑작스럽게 트래픽이 폭증하는 상황에서 아무런 문제가 발생하지 않았으면… | by 이예찬 | Uniquegood | Jun, 2021 | Medium
- 큐의 메시지의 양을 제대로 소비하지 못하면서 지연되는 문제, 두 번째는 데이터베이스 커넥션 풀을 충분히 설정하지 못해서 타임아웃이 발생
- await 사용 주의, db connection pool 설정
- Bicep으로 애저 리소스 프로비저닝하기 | ep0. 인트로 | 애저듣보잡 - YouTube
- 프리지아 랩 :: Solving Azure subscription problem in Azure Extension of Visual Studio Code
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- An Illustrated Guide To Fusion Development
- MVP Watch Party (8번째 이야기) - Dynamics 365 + Power Platform (회사 쇼핑몰 프로그램에 파워 플랫폼으로 날개 달기) - YouTube
- 깃헙 액션과 Microsoft 365, 파워 플랫폼을 이용해서 혼자서 해커톤 운영하기 | Aliencube
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- 애저 정적 웹 앱에 배포한 블레이저 웹어셈블리 앱에 Microsoft Graph를 통해 사용자 데이터 출력하기 | Aliencube
- It's tough being an Azure fan – Alex Hudson
- OpenAPI 인증 플로우를 이용한 애저 펑션 엔드포인트 접근 권한 관리 | Aliencube
- Microsoft Announces the General Availability of Azure Database for MySQL - Flexible Server
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- Azure Gateway Load Balancer(GWLB)
- 더 단순해진 쿠버네티스··· MS '애저 컨테이너 앱스' 살펴보기 - CIO Korea Azure Container Apps ACA
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- 통합 데이터 거버넌스 솔루션 애저 Purview | 애저한발짝 - YouTube
- Implementing continuous blue/green deployments on Azure Container Apps by using GitHub Actions | by Dennis Zielke | Nov, 2021 | Medium
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- 인류의 난제 해결을 위한 집중
- 인류의 가장 어려운 질문 중 하나를 해결하기 위해 집중하고 있다
- Devops 원칙을 대규모 언어 모델 기반 애플리케이션에 적용하는 방법을 모색한다
- Azure ml의 promptflow와 github actions를 사용하여 llm 기반 애플리케이션에 ml ops를 적용하는 데모를 소개한다
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- LLM Ops로의 여정
- Mlops에 대한 이야기가 오랜만에 다시 나온다
- 대규모 언어 모델을 사용하는 앱 개발부터 프로덕션까지 devops 원칙을 적용하는 과정을 설명한다
- Github actions와 azure ml의 promptflow를 활용하여 mlops 적용 방법을 실제로 보여주는 데모를 진행한다
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- Azure OpenAI 설정 및 GitHub 연동
- Azure openai와의 연결을 생성하고, 이를 통해 웹 분류 작업을 수행한다
- 컴퓨트 인스턴스를 생성하여 promptflow 애플리케이션을 실행하며, github에 필요한 정보를 추가한다
- 서비스 주체를 생성하여 github 액션이 azure 구독에 배포할 수 있도록 권한을 부여한다
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- 모델 등록 및 엔드포인트 배포
- Ci/cd 파이프라인을 통해 웹 분류 모델을 평가하고, 기준을 충족하면 azure ml에 모델로 등록한다
- 등록된 모델을 실시간 엔드포인트로 배포하여 외부에서 호출 가능하게 하며, 필요한 권한 설정을 진행한다
- 최종적으로 rest 엔드포인트를 통해 웹 분류 서비스를 제공하게 된다
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- Azure 프롬프트 플로우 및 Github를 사용한 LLMOps | 완벽한 영상요약, 릴리스에이아이 | Lilys AI
- VidiGo LLMOps with Azure Prompt Flow & Github
- Microsoft Azure AI Fundamentals: Generative AI - Training | Microsoft Learn
- Azure의 Windows Server VM에 중첩 가상화 활성화 필수 조건
- 구독에 소유자 역할을 추가하는 방법
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- Azure Kubernetes Service - Version Upgrade(서비스 영향 최소화하기) - 기록으로 남겨보자
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- AKS(Azure Kubernetes Service)에서 WASI(WebAssembly 시스템 인터페이스) 노드 풀을 만들어 WASM(WebAssembly) 워크로드(미리 보기)를 실행합니다. - Azure Kubernetes Service | Microsoft Learn
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