A. 서로 다른 테넌트나 부서의 작업 분리를 보장합니다.

B. 작업 부하 분산을 통해 파이프라인 실행 속도를 향상시킵니다.

C. Kubernetes 클러스터의 동시 오케스트레이션을 가능하게 합니다.

D. 데이터 세트와 AI 아티팩트에 대한 격리를 제공합니다.

A. Azure 및 AWS와 같은 비 SAP 플랫폼과의 통합.

B. AI 모델을 SAP HANA에 직접 배포합니다.

C. 단순화된 모델 재교육 및 성능 개선.

D. 모든 AI 시나리오에 대한 중앙 집중식 AI 수명 주기 관리.

A. 여러 AI 모델을 순서대로 연결하여 각 모델의 출력이 체인의 다음 모델의 입력이 됩니다.

B. 일련의 연결된 프롬프트를 작성하여 관련 정보 체인을 만듭니다.

C. 여러 개의 관련 프롬프트를 연결하여 체인을 형성하고, 모델을 순차적 추론 단계로 안내합니다.

D. LLM이 아이디어 사슬을 생성하도록 하여 관련 개념을 연결합니다.

A. AI 서비스를 비즈니스 애플리케이션에 통합하여

B. AI 서비스 운영을 위한 통합 프레임워크 제공

C. AWS와 같은 타사 플랫폼에 AI 모델을 통합하여

D. Kubernetes 클러스터를 자동으로 관리하여

A. 템플릿을 사용하여 교육 파이프라인을 구성합니다.

B. SAP AI Core에 입력 데이터 세트를 등록합니다.

C. SAP HANA와 수동 데이터 통합을 수행합니다.

D. 교육에 필요한 인프라 리소스를 정의합니다.

E. SAP AI Launchpad에서 모델 배포를 구성합니다.