Демонстрации и архитектуры

Практический пример того, как эти сервисы сочетаются в архитектуре реального fullstack-приложения.

Храните пользовательский контент в R2 для быстрой, безопасной и экономически эффективной архитектуры.

На этой диаграмме показаны компоненты Cloudflare, оптимизирующие работу подключённых транспортных систем. Она демонстрирует, как эти технологии снижают задержки, повышают надёжность и усиливают защиту критически важных потоков данных.

Cloudflare Worker можно подключить для получения данных из Google BigQuery и их передачи в Workers AI, чтобы запускать модели ИИ на серверлес GPU.

Перенося такие функции, как ограничение частоты запросов, кеширование и обработку ошибок, на уровень прокси, организации могут применять единые настройки для разных сервисов и провайдеров инференса.

Диаграмма архитектуры показывает, как можно полностью, от начала до конца, создавать AI-приложения на Cloudflare или интегрировать отдельные сервисы с внешней инфраструктурой и другими сервисами.

Системы ИИ сочетают модели генерации текста и text-to-image модели, создавая визуальный контент из текста. Они формируют промпты, модерируют контент и создают изображения для самых разных целей.

RAG сочетает поиск (retrieval) с генеративными моделями для получения более качественного текста. Он использует внешние знания для формирования точных и релевантных ответов, повышая связность и точность в задачах NLP, таких как чат-боты.

Благодаря интеграции технологии автоматического распознавания речи в видеоплатформы создатели контента, издатели и дистрибьюторы могут охватить более широкую аудиторию, включая людей с нарушениями слуха и тех, кто предпочитает воспринимать контент на других языках.

Используйте различные компоненты экосистемы Cloudflare, чтобы создать масштабируемое решение для управления изображениями