AI 技術字彙索引

邊緣運算就像在每個資料產生的地方設立小型的處理中心。過去我們習慣把所有資料傳送到遠端的雲端中心處理，但邊緣運算改變了這種方式，讓資料能在產生的地方就立即處理。這大幅降低了網路傳輸的延遲時間，也減輕了中央系統的負擔。這種技術特別適合即時應用場景，像是工廠的即時設備監控、智慧城市的即時影像分析，或是需要快速反應的自動駕駛系統。隨著物聯網和 AI 應用的普及，邊緣運算的重要性與日俱增。

VLLM 就像是大型語言模型的效能加速器。它重新設計了模型的運作方式，特別著重在記憶體使用和運算效率的優化上。透過創新的記憶體管理技術，它能更有效地處理多個同時進行的對話，大幅提升模型的回應速度，同時降低運算資源的消耗。對於需要部署大型語言模型到實際應用場景的團隊來說，vLLM 提供了一個既快速又經濟的解決方案。

ResNet 就像是給深層神經網路建造了快速通道。在傳統的深層網路中，資訊需要一層一層傳遞，就像爬樓梯一樣，越往上走訊號可能越微弱。但 ResNet 透過特殊的跳躍連接設計，讓資訊可以直接從低層跳到高層，就像在大樓中加入了電梯，讓訊號傳遞更加順暢。這個突破性的設計讓我們能夠建造更深的神經網路，進而提升 AI 模型的學習能力，在電腦視覺等領域帶來重大進展。

Amazon SageMaker 是一個全託管的雲端服務，簡化了機器學習模型的建置、訓練和部署流程。Amazon SageMaker 就像是雲端上的 AI 開發工作室。它為開發者提供了一個完整的環境，讓你不用煩惱基礎設施的建置和維護，就能專注在 AI 模型的開發上。