Azure Storage для рабочих нагрузок ИИ | OD870

Узнайте, как Azure Storage обеспечивает масштабируемое выполнение задач ИИ. В этом докладе рассматривается, как безопасно передавать корпоративные данные моделям ИИ, ускорять рабочие нагрузки ИИ с помощью высокопроизводительного хранилища и сокращать время простоя графического процессора за счет более быстрой загрузки моделей и оптимизированного доступа к данным. Узнайте, как Azure Storage интегрируется с платформами ИИ от Microsoft и с открытым исходным кодом для повышения производительности, снижения затрат и обеспечения масштабируемых приложений на основе агентов. Специалисты: Саурабх Сеншарма Вишну Чаран Т.Дж. Салони Сонпал Инфлюенсеры: Это один из многих докладов с мероприятия Microsoft Build 2026. Просмотрите еще больше сессий по запросу и узнайте больше о Microsoft Build на сайте https://build.microsoft.com OD870 | Английский (США) | Облачная платформа и данные Предварительная запись #MSBuild Главы: 0:00 - Введение в Azure Storage для рабочих нагрузок ИИ и обзор сессии 00:01:20 - Определение связи между Azure Storage и рабочими нагрузками ИИ 00:03:57 - Интеграция Azure Storage с фреймворками и инфраструктурой ИИ 00:05:20 - Понимание агентного вывода и требований к хранилищу 00:07:11 - Оптимизация вывода с помощью кэширования подсказок 00:10:10 - Три уровня кэширования подсказок в Microsoft Foundry 00:13:05 - Подробный анализ архитектуры Azure Context Cache и преимуществ для предприятий 00:17:47 - Быстрая загрузка и распределение моделей с использованием Azure Blob и Streamer 00:25:05 - Интеграция корпоративных данных в вывод ИИ с помощью интегрированных инструментов 00:29:00 - Объявления о подключении Azure Storage к Foundry IQ и Storage Center