Запуск функции искусственного интеллекта создает постоянную ответственность за обслуживание. Приложение может оставаться доступным, пока его выходные данные становятся менее полезными, его запросы становятся более дорогими или его поведение меняется после обновления. Для разработчиков...
Запуск функции искусственного интеллекта создает постоянную ответственность за обслуживание. Приложение может оставаться доступным, пока его выходные данные становятся менее полезными, его запросы становятся более дорогими или его поведение меняется после обновления.
Для разработчиков надежность после запуска требует большего, чем просто проверка того, возвращает ли API успешный ответ. Командам нужны доказательства того, что изменилось, как это повлияло на результаты и какие варианты восстановления остаются доступными.
В этой статье рассматриваются опубликованные инженерные подходы от GeekyAnts, Thoughtworks и EPAM. Компании обсуждаются как соответствующие примеры, а не ранжируются по непроверенным заявлениям о производительности.
Что включает в себя управление моделью после запуска?
Статья GeekyAnts об управлении моделями ИИ после запуска описывает элементы управления в трех задокументированных проектах.
Примеры включают подсказки с контролем версий, базовые показатели оценки, обновляемые вместе с изменениями подсказок, и устаревшие версии моделей. Его платформа клинического образования записывает детали запросов, в то время как приложение для семейных записей избегает хранения аудио и удаляет стенограммы и черновики после определенного периода хранения.
В статье также отличаются помощники по кодированию от моделей, встроенных в продукт.