AI הוא לא עוד עומס עבודה כמו דואר או ERP: הוא דורש GPU, צינורות נתונים וממשל, ומשתנה כל הזמן. מי שדוחס אותו למבנים ישנים שורף תקציב ונתקע עם הפיילוט ב"אזור המוות" שבין ההדגמה לייצור. בפרק הזה תלמדו לזהות אם הפרויקט שלכם צריך קנה מידה ארגוני.מה תלמדו:למה AI מתנהג אחרת מאפליקציות קלאסיות: מאיצים כמו GPU ו-TPU, צינורות במקום עומסים יציבים וגרפי חישוב דינמייםחמש השאלות לפני הרחבה: יכולת הרחבה, חומרה, עוצמת נתונים, מורכבות אלגוריתמית ושילוב עם מערכות ותיקותאזור המוות בין פיילוט לייצור: איי נתונים, פערי ממשל, מחסור בחומרה, רגולציה – ולמה MLOps הוא הפתרוןמפעל ה-AI כגשר פיקוד: DataOps, MLOps ו-GenAIOps עם תבניות, בקרת גישה מבוססת תפקידים, נתיבי רשת פרטיים ותזמור חומרה לפי Cloud Adoption Framework ו-Well-Architectedחדר המכונות: מדידת זמן סרק של GPU, בדיקות עומס לצינורות, תובנת Chinchilla על גודל מודל ונתונים, ניהול גרסאות ופרופיילינג של מודליםלמנהלי מערכות מידע, מנהלי IT, צוותי AI ונתונים וארכיטקטים שרוצים להעביר AI מהמעבדה לארגון.פרק זה הוא גרסה עברית בדיבוב AI של סרטון ההסבר המונפש מתוך M365 Show של Microsoft MVP מירקו פטרס.▶ לצפייה בסרטון: https://youtu.be/JMEzMxztFPE🎧 פרקים נוספים: https://www.m365.fm🎤 M365Con – כנס Microsoft מקוון בחינם: https://m365con.net💼 מירקו פטרס ב-LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/m365showpodcast/

This episode includes AI-generated content.