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    Microsoft Discovery Session: 在扩展规模前,先了解 AI 的成本

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    Model.Date 14:00-15:00 时长 60 分钟
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    11 月 25 日 14:00-15:00 时长 60 分钟
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    课程介绍

     

    随着 AI 从日常辅助逐步扩展到更复杂、多步骤的任务,企业管理和规划 AI 成本的方式也在发生变化。本次活动将带你了解基于用量的计费模式如何与传统的按用户许可模式相结合,并深入了解影响 Copilot Credits 消耗的关键因素,包括完成任务所使用的模型、上下文、工具和运行时间。 

    你将学习如何在 AI 部署前后更有效地预测支出。了解如何根据预计用户数量和使用强度预估 Copilot Credits 需求,并利用实际使用数据持续优化预测和预算,让成本规划更贴近真实的 AI 使用情况。 

    同时,你还将了解如何借助 FinOps 能力和集中式管理工具,掌握 Copilot Credits 的使用情况和消耗去向,设置使用限制和支出策略,更好地管理和优化 AI 成本。此外,我们还将介绍不同的 Copilot Credits 购买和使用方式,帮助你在灵活性、成本可预测性以及不断变化的业务需求之间取得平衡。 

    这场免费的 60 分钟专家讲解活动将包含实用演示,并设有 Microsoft 专家实时问答环节。 

     

    参加本次活动,你将了解: 

    • 了解基于用量的 AI 计费模式,以及影响 Copilot Credits 消耗的关键因素。 
    • 根据预计的用户规模、使用场景和使用强度,预估 Copilot Credits 需求。 
    • 利用实际使用数据,随着 AI 应用规模扩大持续优化成本预测和预算。 
    • 跟踪组织中的 Copilot Credits 使用情况,了解Credits 消耗在哪里、如何产生。 
    • 通过设置使用限制和支出策略,帮助企业管理支出并降低意外成本风险。 
    • 了解不同的 Copilot Credits 购买和使用方式,为未来 AI 规模化应用做好成本规划。 

     

    适合人群: 云和 AI 架构师、FinOps 专业人员、IT 和业务决策者,以及参与 AI 转型的相关团队。 

     

    技术级别: 中级(200)。适合已经具备相关主题基础知识,并希望通过实际演示和专家指导进一步了解 AI 成本规划与管理的参与者。

    课程介绍

     

    随着 AI 从日常辅助逐步扩展到更复杂、多步骤的任务,企业管理和规划 AI 成本的方式也在发生变化。本次活动将带你了解基于用量的计费模式如何与传统的按用户许可模式相结合,并深入了解影响 Copilot Credits 消耗的关键因素,包括完成任务所使用的模型、上下文、工具和运行时间。 

    你将学习如何在 AI 部署前后更有效地预测支出。了解如何根据预计用户数量和使用强度预估 Copilot Credits 需求,并利用实际使用数据持续优化预测和预算,让成本规划更贴近真实的 AI 使用情况。 

    同时,你还将了解如何借助 FinOps 能力和集中式管理工具,掌握 Copilot Credits 的使用情况和消耗去向,设置使用限制和支出策略,更好地管理和优化 AI 成本。此外,我们还将介绍不同的 Copilot Credits 购买和使用方式,帮助你在灵活性、成本可预测性以及不断变化的业务需求之间取得平衡。 

    这场免费的 60 分钟专家讲解活动将包含实用演示,并设有 Microsoft 专家实时问答环节。 

     

    参加本次活动,你将了解: 

    • 了解基于用量的 AI 计费模式,以及影响 Copilot Credits 消耗的关键因素。 
    • 根据预计的用户规模、使用场景和使用强度,预估 Copilot Credits 需求。 
    • 利用实际使用数据,随着 AI 应用规模扩大持续优化成本预测和预算。 
    • 跟踪组织中的 Copilot Credits 使用情况,了解Credits 消耗在哪里、如何产生。 
    • 通过设置使用限制和支出策略,帮助企业管理支出并降低意外成本风险。 
    • 了解不同的 Copilot Credits 购买和使用方式,为未来 AI 规模化应用做好成本规划。 

     

    适合人群: 云和 AI 架构师、FinOps 专业人员、IT 和业务决策者,以及参与 AI 转型的相关团队。 

     

    技术级别: 中级(200)。适合已经具备相关主题基础知识,并希望通过实际演示和专家指导进一步了解 AI 成本规划与管理的参与者。

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