Day 25 of DevOps: LLM function calls and Tools la le la — lalalala In the previous article, we made an LLM call in GKE by first creating a service account that had aiplatform.user access, then we …
Nguồn: https://shreyajung.medium.com/day-25-of-devops-llm-function-calls-and-tools-1be7e8c0cbf9. 8 Sync News chỉ tóm tắt và dẫn link; bản quyền nội dung thuộc tác giả và nguồn gốc.
flux9s đã đạt GA (General Availability), đây là terminal UI lấy cảm hứng từ K9s dành cho Flux Cluster State. UI của Flux Operator đã định hướng phát triển cho công cụ này. flux9s đã phát triển để bao phủ toàn bộ hệ sinh thái Flux Operator. Công cụ này giúp quản lý Flux cluster state trực tiếp từ terminal, tương tự cách K9s giúp quản lý Kubernetes. Với flux9s, bạn có thể theo dõi các GitOps repository và các resource trong Flux qua giao diện dòng lệnh hiệu quả.
flux9s giúp lập trình viên quản lý Flux cluster state trực tiếp từ terminal một cách hiệu quả.
Đang tải bình luận…
Bài viết khám phá một rò rỉ kết nối PostgreSQL trong dịch vụ Python FastAPI bằng cách sử dụng ChatGPT để phân tích lỗi. Nguyên nhân kỹ thuật được ChatGPT xác định là việc không đóng connection pool sau khi sử dụng, dẫn đến resource exhaustion. Hệ quả là database connection tăng lên 200+ và service crash sau 30 phút. Điểm đáng học là việc yêu cầu ChatGPT chứng minh giải thích bằng code test và PostgreSQL metrics giúp xác thực chính xác vấn đề, demonstrating giá trị của prompt engineering trong debugging.
Bài này giúp lập trình viên học cách sử dụng AI hiệu quả để phân tích lỗi và xác minh giải pháp trong các dự án thực tế với PostgreSQL và FastAPI.
Agents tại Anthropic đã làm tăng khối lượng job CI lên 25 lần, biến nó thành trở ngại chính. Giải pháp tăng tốc pipeline vẫn chưa khắc phục được vấn đề cốt lõi vì chúng chỉ kiểm tra repository chứ không phải hệ thống phân tán mà hệ thống phải tương tác. Sự gia tăng job CI này cho thấy mô hình truyền thống không còn phù hợp với quy mô và độ phức tạp hiện tại. Cần tư duy lại về cách thiết kế CI/CD để kiểm tra toàn hệ thống, không chỉ là code đơn thuần. Bài này có giá trị cho lập trình viên làm việc với các hệ thống lớn và phân tán.
Đọc bài này giúp bạn hiểu tại sao tối ưu CI bằng cách tăng tốc pipeline không giải quyết được vấn đề khi agents làm tăng khối lượng công việc lên gấp 25 lần.
Sự phổ biến của AI coding assistant như GitHub Copilot đã tạo ra một khoảng tin tưởng đáng kể khi lập trình viên sử dụng nhưng không kiểm tra code do AI tạo ra. Một nghiên cứu cho thấy 77% lập trình viên tin rằng code do AI tạo ra chứa bug, trong khi chỉ 34% người dùng thực sự kiểm tra kỹ những đoạn code này. Hệ quả là chất lượng code suy giảm và nguy cơ lỗi tăng cao khi quá nhiều người phụ thuộc vào AI mà không xác minh kết quả. Điều đáng học là một quy trình 5 bước để kiểm tra bất kỳ code nào do AI tạo ra, bao gồm chạy thử, debug thủ công, và phân tích logic - giúp bạn tận dụng sức mạnh AI mà không đánh đổi độ tin cậy.
Bài viết giúp lập trình viên phát triển kỹ năng kiểm tra và xác thực code AI để xây dựng niềm tin trong môi trường lập trình hiện đại.
Khóa học Python từ cơ bản đến nâng cao tại Micro Wave Computer Institute, Khanna. Khóa học bao gồm các nội dung từ basic đến advanced, phù hợp cho người mới bắt đầu đến lập trình viên có kinh nghiệm. Không có thông tin chi tiết về số lượng module hay thời lượng khóa học. Nếu bạn đang tìm kiếm lộ trình học Python toàn diện nhưng cần thêm thông tin chi tiết về chương trình học và học phí, nên xem xét các lựa chọn khác.
Khóa học này giúp bạn học từ cơ bản đến nâng cao Python một cách toàn diện từ Micro Wave Computer Institute.
Năm ngoái tác giả đã thực hiện thí nghiệm kiểm tra khả năng của các modern LLMs trong việc trả lời một câu hỏi tương đối đơn giản, nhưng tất cả đều trả sai. Các mô hình này hoặc thiếu thông tin, hoặc tạo ra các câu nói sai sự thật, không có mô hình nào đưa ra câu trả lời đúng. Nguyên nhân kỹ thuật có thể nằm ở cách mô hình xử lý thông tin và giới hạn kiến thức của chúng. Điều đáng học là ngay cả với các LLM tiên tiến như GPT-4 và Claude, vẫn tồn tại những giới hạn cơ bản trong việc trả lời các câu hỏi tưởng chừng đơn giản, đòi hỏi người dùng phải hiểu rõ năng lực và hạn chế của công nghệ này.
Bài viết tiết lộ những hạn chế đáng ngạc nhiên của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) ngay cả với các tác vụ tưởng chừng đơn giản, giúp lập trình viên có cái nhìn thực tế hơn khi ứng dụng chúng.
Trong môi trường Kubernetes, một binary thiếu hụt đã gây ra vòng lặp khôi phục vô hạn cho liveness probe. Vấn đề kỹ thuật phát sinh khi liveness probe và readiness probe không được phân biệt rõ ràng, khiến pod bị khởi tạo lại liên tục thay vì cho phép background consumer xử lý hết hàng đợi. Hệ quả là ứng dụng gặp downtime do quá trình khởi tạo lại liên tục, gây lãng phí tài nguyên và không đạt được trạng thái stable. Bài viết nhấn mạnh tầm quan trọng của việc thiết kế riêng biệt giữa liveness probe (kiểm tra health) và readiness probe (kiểm tra sẵn sàng phục vụ), đặc biệt với các ứng dụng xử lý queue background.
Bài viết giải thích tại sao probe sống và probe sẵn sàng trong Kubernetes có vai trò khác nhau, giúp lập trình viên tránh vòng lặp khởi tạo lại do thiếu binary xử lý hàng đợi nền.
Google AI Plus và người dùng miễn phí sắp mất quyền truy cập vào các mô hình Gemini. Nguyên nhân kỹ thuật là do Google đang tái cấu trúc các gói dịch vụ, tập trung vào doanh nghiệp và người trả phí cao cấp. Hệ quả là người dùng không trả tiền chỉ còn tiếp cận được với phiên bản Gemini cơ bản nhất. Điều đáng học là xu hướng dịch AI từ người dùng cá nhân sang các giải pháp doanh nghiệp đang diễn ra mạnh mẽ với nhiều công nghệ khác nhau. Nếu bạn là lập trình viên, việc hiểu rõ các chiến lược định giá của các nền tảng AI lớn như Google sẽ giúp bạn điều hướng các công cụ phù hợp cho dự án của mình.
Google AI Plus và người dùng miễn phí sắp mất quyền truy cập vào mô hình Gemini, trong khi các gói cao cấp không bị ảnh hưởng.
Đọc tin ở đây, luyện code, học theo lộ trình và luyện IELTS trên các sản phẩm anh em — tất cả kết nối với nhau trong hệ sinh thái 8 Sync.
Cổng chính của hệ sinh thái: giới thiệu sản phẩm, blog và bảng giá trọn bộ.
Khám pháHọc theo lộ trình rõ từng chặng: video, quiz chấm tự động, certificate và mentor đang làm nghề.
Xem lộ trình1.000+ bài DSA, đề tiếng Việt, chấm tự động 7 ngôn ngữ — nhiều bài FREE, chạy ngay trên trình duyệt.
Luyện miễn phíChấm bốn kỹ năng IELTS bằng AI, phản hồi chi tiết theo rubric.
Dùng thử miễn phíAI IDE 22 MB cho dev Việt.
Tải miễn phíBộ nhớ tổ chức cho AI agent.
Khám pháAI trực Fanpage, tự sàng lọc lead.
Dùng thử