Giá GPU tốt nhất mà bạn sẽ tìm thấy ở đây: • GPU H100 với giá $2.00/giờ • GPU H200 với giá $2.30/giờ Còn tốt hơn nữa: Bạn có thể di chuyển tất cả dữ liệu của mình sang Nebius *miễn phí*, bao gồm một PoC miễn phí với hỗ trợ, và nhận được tối đa 3 tháng miễn phí! Nebius đang hợp tác với tôi trong bài viết này, và thỏa thuận của họ thật tuyệt vời! Điều này cực kỳ rẻ, và bạn nên kiểm tra nếu bạn đang tìm cách tinh chỉnh các mô hình, thực hiện các thí nghiệm, hoặc làm một số thử nghiệm sản xuất. Kiểm tra điều này:

Những người đã mang đến cho chúng ta microservices giờ đây đang nói về hệ thống đa tác nhân. Luôn cẩn thận với sự phức tạp không cần thiết! Hệ thống đa tác nhân—giống như microservices—có một vị trí, nhưng nó không nên là mẫu thiết kế mặc định cho hầu hết các giải pháp. (Có, tôi đã sử dụng dấu m-dash ở trên, giống như tôi đã luôn làm. Nếu bạn nghĩ điều này khiến nội dung của tôi được tạo ra bởi AI, thì bạn không phải là kiểu người mà tôi muốn đọc điều này.) Dưới đây là những lĩnh vực mà tác nhân đơn tốt hơn hệ thống đa tác nhân: • Chi phí: Một tác nhân đơn yêu cầu ít sự điều phối hơn và thường ít cuộc gọi LLM hơn so với nhiều tác nhân. • Độ trễ: Nếu bạn có nhiều tác nhân giao tiếp, hệ thống của bạn sẽ mất nhiều thời gian hơn để phản hồi. • Đơn giản: Một tác nhân đơn có ít phần hơn, vì vậy dễ hiểu hơn và dễ sửa chữa nếu nó bị hỏng. Hệ thống đa tác nhân có những lợi thế khác: • Tính mô-đun: Bạn có thể thêm và thay thế các tác nhân trong một hệ thống đa tác nhân mà không làm gián đoạn toàn bộ. • Tính mở rộng: Dễ dàng hơn nhiều để mở rộng một hệ thống đa tác nhân bằng cách chạy các tác nhân song song và mở rộng từng phần một cách độc lập. Sự phức tạp là điều bạn phải kiếm được. Đừng bao giờ để sự cường điệu dẫn dắt kỹ thuật của hệ thống của bạn.

Tôi vừa nhận ra rằng Python có thể là ngôn ngữ lập trình cuối cùng mà chúng ta cần để xây dựng phần mềm. Công nghệ mạnh mẽ nhất hiện nay: • Python • Tiếng Anh • Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) yêu thích của bạn