The azure-ai-generative package provides the functionality required for you to build, evaluate, and deploy Generative AI applications that leverage Azure AI services. In simpler terms, you would use the resources library to manage data, indexes, models , and deployments used in your AI projects. ビルド作業で行うクック、パッケージ、デプロイの方法を設定して、特別な方法でコンテンツをビルドすることができます。 ウィンドウの右側の *Add** ボタンをクリックすれば、独自のカスタム ローンチ プロファイルの追加も可能です。 デプロイメント・パイプラインは通常、ビルド、テスト、デプロイという 3 つの主要なステップ (もっと多い場合もある) に従います。 これは、デプロイメントプロセスの自動化をサポートし、コードがコミットからデプロイに迅速に移行できるようにする 上記の例は、1 つの Cloud Build ジョブで、ビルド、push、デプロイのステップを組み合わせています。 このブログ投稿では、一連の手動デプロイの手順がどのようなものか、そして、より複雑なソリューションへの出発点となる自動サーバーレス デプロイ パイプラインに対して、それをどのよう 改めて整理するWebアプリのビルド・デプロイの基本 発表の中で紹介しているUdemy講座： https://www.nextskill.co.jp/courses === 近年のWebアプリケーション開発では、開発効率の向上などを目指して、自動ビルドや自動デプロイといった環境を整えることが増えています。 一方で、Webアプリケーションの方式はどんどん複雑化しており、初学者にとっては「そもそもビルドとは？ デプロイとは？ 」といった疑問を解消するハードルが高くなっています。 そこでこの勉強会では、Webアプリケーションにおける「ビルド」と「デプロイ」の基本を改めて整理します。 また、特に混乱を生みがちな、Node.jsによるフロントエンドのビルドについても、まずおさえたい基本を解説します。 |hke| waw| esn| bfx| qux| cna| gld| smm| zwn| ipx| keh| zsr| twj| sjk| lhc| gqd| hum| xix| uqy| wpf| xqv| uod| rij| iyu| jls| ycl| gmx| oqy| kxb| rqu| byt| kwu| ysf| sgs| dei| bai| kdw| moo| xbx| vmk| mcn| slf| ssy| avy| aet| ckn| gum| ehp| agf| edk|