AI modeļa izvēle izklausījās pēc vienreizējas izvēles: izvēlieties visspējīgāko modeli, ievietojiet tā ID lietojumprogrammas kodā un nosūtiet. Šī pieeja ražošanā ātri sabojājas. Dažādām darbplūsmām ir nepieciešami dažādi kvalitātes līmeņi, konteksta logi, modalitātes, latentuma profili, rīku atbalsts, datu apstrādes noteikumi un izmaksu kontrole. Modelis, kas ir lieliski piemērots koda pārskatīšanai, var būt nelietderīgs klasifikācijai. Zemu izmaksu modelis, kas izskatās pievilcīgs pēc marķiera cenas, var kļūt dārgs, ja to neizdodas pārbaudīt, tas raksta garas atbildes vai aktivizē atkārtotu cilvēka veiktu pārskatīšanu.

Praktiskais mērķis nav atrast vienu universālu labāko modeli. Mērķis ir izveidot atkārtojamu darbības modeli dažādu pakalpojumu sniedzēju modeļu izvēlei, testēšanai, maršrutēšanai, aizstāšanai un pārraudzībai. Šim darbības modelim ir jāļauj komandām atbildēt uz pamatjautājumiem ar pierādījumiem: kurš modelis ir piemērots šai darba slodzei, cik tas maksā par veiksmīgu uzdevumu, kas notiek, ja tas neizdodas, kam ir atļauts to izmantot un kā mēs migrējam, kad pakalpojumu sniedzējs maina pieejamību vai pārtrauc vecāku modeli?

Komandām, kuras izmanto ražošanas API sistēmas, īpaši vairāku pakalpojumu sniedzēju, modeļu izvēle kļūst par daļēju lēmumu par produktu, daļu platformas inženieriju un daļēju pārvaldību. Vārteja, piemēram, Model Gate, var palīdzēt ar vadības plaknes daļām: modeļu aizstājvārdi, ar OpenAI un Anthropic saderīgi galapunkti, cenu redzamība, API atslēgas piekļuves noteikumi, lietošanas analītika, izdevumu ierobežojumi, komandas vadīklas un partneru API automatizācija. Tas nenovērš nepieciešamību novērtēt modeļu kvalitāti, taču tas var atvieglot atlasīto modeļu atklāšanu, ierobežošanu, novērošanu un mainīšanu, neizkliedējot nodrošinātāja ID katrā lietojumprogrammā.

Sāciet ar darba slodzi, nevis modeļa nosaukumu

Laba AI modeļa izvēle sākas ar darba klasificēšanu. Atbalsta tērzēšanas robotam, kodēšanas palīgam, dokumentu ieguves konveijeram, RAG atbilžu ģeneratoram, moderēšanas klasifikatoram, transkripcijas darbplūsmai, attēlu ģeneratoram un reāllaika balss interfeisam nav vienādas prasības. Salīdzinot tos, izmantojot vienu ranžēšanas tabulu, tiek paslēptas ražošanā svarīgas lietas.

Katrai darba slodzei definējiet lietotāja uzdevumu un darbības ierobežojumus. Ja rezultāts ir precīzs un lēts, iekšējais apkopošanas darbs var izturēt vairākas sekundes. Klientiem paredzētajai tērzēšanas darbplūsmai var būt nepieciešama straumēšanas izvade, paredzama atteikuma darbība, mazs aizture latentums un graciozs atkāpšanās laiks. Juridisko dokumentu iegūšanas konveijeram var būt nepieciešams ilgs konteksts, stingra JSON shēmas ievērošana, zema halucināciju tolerance un rūpīgi reģistrēšanas noteikumi. Kodēšanas aģentam var būt nepieciešama rīku izsaukšana, repozitorija konteksts, ilgāka argumentācija un atgriezeniskā saite par testa izpildi.

Šī darba slodzes pieeja pārvērš modeļu atlasi no zīmola salīdzināšanas par prasību izpildi. Pirms kandidātu iekļaušanas atlases sarakstā pierakstiet spēju līgumu: minimālais funkciju kopums, kam modelim vai maršrutam jāatbilst, lai to varētu izmantot. Līgumā jāiekļauj ievades lielums, izvades lielums, atbalstītās modalitātes, strukturētās izvades vajadzības, rīku vai funkciju izsaukšana, straumēšana, pakešu atbalsts, drošības prasības, latentuma mērķis, izmaksu griesti, datu saglabāšanas ierobežojumi un galapunktu saderība.

Definējiet iespēju līgumu

Spēku līgums ir praktisks aizsargmargas. Tas neļauj komandām apmainīt modeļus, pamatojoties tikai uz cenu vai etalona rādītājiem, ja nomaiņa faktiski nevar atbalstīt darbplūsmu. Līgums var būt vienkāršs zema riska klasifikatoram un detalizēts regulētam, uz klientu vērstam palīgam.

Tveršanas pamatprasības

Vismaz dokumentējiet paredzamo uzvednes lielumu, maksimālo atbildes lielumu, izvades formātu, rīka izmantošanu un latentuma budžetu. RAG darbplūsmām iekļaujiet atsauces prasības, izguves zemējuma pārbaudes un pielaidi neskaidrām atbildēm. Izvilkšanas uzdevumiem norādiet shēmas validācijas noteikumus, obligātos laukus un to, kā jāapstrādā daļējas izvades. Multimodālām sistēmām reģistrējiet, vai darbplūsmai ir nepieciešama attēla ievade, attēla izvade, audio, transkripcija, reāllaika mijiedarbība vai iegulšana.

Nedomājiet, ka API saderība nozīmē funkciju saderību. Divi pakalpojumu sniedzēji var pieņemt līdzīgas pieprasījuma formas, taču atšķiras strukturētās izvades darbības, straumēšanas semantika, rīku izsaukšana, marķiera uzskaite, kļūdu formāti, ātruma ierobežojumi un datu politikas. Ja jūsu lietojumprogramma ir atkarīga no pakalpojumu sniedzēja vietējā līdzekļa, skaidri ierakstiet šo atkarību. Pārnesamība ir noderīga, taču tā nav bezmaksas.

Piemērotība pirms optimizācijas

Pirmais atlases jautājums ir par to, vai modelis ir piemērots. Tikai pēc atbilstības komandai vajadzētu optimizēt kvalitāti, izmaksas un ātrumu. Modelis ar pievilcīgu cenu nav piemērots, ja tas neatbilst kontekstam, nevar izsaukt nepieciešamos rīkus, apstrādāt modalitāti, atbilst datu apstrādes prasībām vai uzticami izveidot nepieciešamo izvades formu.

Šeit modeļa vārteja var palīdzēt operatīvi. Programmā Model Gate komandas var atklāt atļautos modeļus, izmantojot API atslēgas, pārbaudīt modeļa metadatus, izmantojot modeļu sarakstu un detalizētus galapunktus, un maršrutēt lietojumprogrammu pieprasījumus, izmantojot stabilus nosaukumus, nevis stingri iekodētus pakalpojumu sniedzēja ID. Tas atbalsta pārvaldītu vairāku modeļu API iestatījumu, kurā vienuviet ir redzama modeļa piekļuve, norēķini un lietojums.

Veidojiet kandidātu matricu

Kad darba slodzes līgums ir skaidrs, izveidojiet kandidātu matricu. Tas nav jāprecizē, taču tam ir jābūt pietiekami precīzam, lai lēmumi būtu spēkā attiecībā uz personāla izmaiņām, pakalpojumu sniedzēju paziņojumiem un budžeta pārskatīšanu.

Katram kandidātam ierakstiet modeļa ID, nodrošinātāju, galapunkta veidu, konteksta logu, maksimālo izvadi, atbalstītās modalitātes, rīku atbalstu, strukturētās izvades atbalstu, straumēšanas atbalstu, pakešu atbalstu, argumentācijas vai piepūles vadīklas, cenu dimensijas, tarifa ierobežojumus, reģionālos ierobežojumus, dzīves cikla statusu, datu apstrādes noteikumus un zināmās nesaderības. Iekļaujiet ražošanas aizstājvārdu vai profilu, kas norādītu uz modeli, ja tas tiks apstiprināts.

Pakalpojumu sniedzēju katalogi mainās. Cenas, modeļu nosaukumi, konteksta logi, izvades ierobežojumi, dzīves cikla stāvokļi un galapunkta ierobežojumi nav pietiekami stabili, lai bezgalīgi kodētu. Kandidātu matrica sniedz platformām un lietojumprogrammu komandām kopīgu priekšstatu par to, kas ir apstiprināts, kas tiek novērtēts, kas ir mantots un kas ir jāatceļ.

Izmantojiet uzdevumiem raksturīgus novērtējumus, ne tikai publiskos etalonus

Publiskie etaloni ir noderīgi atklāšanai. Tie palīdz identificēt kandidātus, kuri, visticamāk, būs pietiekami spēcīgi uzdevumu klasei. Tiem nevajadzētu būt ražošanas darbplūsmas galīgajai pieņemšanas pārbaudei. Īstas uzvednes ir nekārtīgākas nekā etalonuzvednes. Tie ietver neviennozīmīgus norādījumus, klientam raksturīgu vārdu krājumu, nepareizi veidotus datus, pretrunīgus ievades datus, izguves troksni, trūkstošu kontekstu un uzņēmējdarbības noteikumus, ko vispārējais uzvarētāju saraksts nemēra.

Sāciet ar kvalitātes bāzes līniju. Bāzes līnija var būt pašreizējais ražošanas modelis, apzināti spēcīgs modelis vai manuāli pārskatīta paredzamo rezultātu kopa. Pēc tam novērtējiet lētākus, ātrākus vai jaunākus kandidātus, salīdzinot ar reprezentatīvām lietām. Iekļaujiet parastos piemērus, malas gadījumus, lielas vērtības kļūmes un piemērus, kas iepriekš izraisīja incidentus vai eskalācijas.

Ja iespējams, dodiet priekšroku deterministiskām pārbaudēm

Daudzus ražošanas uzdevumus daļēji var novērtēt ar deterministiskām pārbaudēm. Strukturētai ekstrakcijai apstipriniet JSON shēmu, obligātos laukus, uzskaites vērtības, datuma formātus un biznesa ierobežojumus. Lai ģenerētu kodu, palaidiet vienību testus, statisko analīzi vai kompilāciju. SQL ģenerēšanai apstipriniet sintaksi un izpildiet to, izmantojot drošus testa armatūru. Lai iegūtu atbildes uz RAG, pārbaudiet citātu esamību, citēto avotu atbalstu un atteikuma rīcību, ja trūkst pierādījumu.

Cilvēka veiktā pārbaude un modeļa vērtēšana joprojām ir noderīga, taču tās ir jāizmanto gadījumos, kad deterministiskās pārbaudes nevar aptvert kvalitātes joslu. Ja tiek izmantots tiesnesis, kalibrējiet rubriku pēc zināmiem labiem un sliktiem piemēriem. Bez kalibrēšanas modeļa vērtētie rezultāti var radīt nepareizu precizitātes sajūtu.

Novērtējiet atteices veidus, ne tikai vidējo kvalitāti

Ar vidējo punktu skaitu nepietiek. Ražošanas risks bieži vien ir ierobežots: modelis, kas neizdodas klusi, izdomā citātus, atgriež nederīgu JSON slodzes laikā, ignorē rīka rezultātu vai rada nedrošu atbildi nelielai, bet svarīgai pieprasījumu grupai. Izsekojiet validācijas neveiksmju līmeni, atkārtotu mēģinājumu biežumu, eskalācijas līmeni, atteikuma kvalitāti, halucināciju modeļus, latentuma sadalījumu un maksu par pieņemto izvadi.

Izmēriet maksu par veiksmīgu uzdevumu

Cena par marķieri ir tikai viena daļa no AI modeļa API cenu noteikšanas. Modelis ar lētākiem ievades un izvades marķieriem joprojām var maksāt vairāk, ja tam ir vajadzīgas lielākas uzvednes, tiek sniegtas ilgākas atbildes, neizdodas apstiprināt shēmas, ir nepieciešami vairāki atkārtojumi, netiek izmantotas kešatmiņas iespējas vai tiek nosūtīts vairāk gadījumu cilvēku pārskatīšanai. Un otrādi, dārgāks modelis kopumā var būt lētāks, ja tas atrisina uzdevumu vienā piegājienā ar īsākām uzvednēm un mazāku labojumu skaitu.

Kā galveno finanšu rādītāju izmantojiet maksu par veiksmīgu uzdevumu. Veiksmīgs uzdevums ir tāds, kas atbilst darbplūsmas pieņemšanas kritērijiem: derīga izvade, pieņemama kvalitāte, latentuma budžeta ietvaros un bez manuālas korekcijas, kas pārsniedz paredzēto procesu. Iekļaujiet ievades pilnvaras, izvades marķierus, argumentācijas vai piepūles maksas, ja tādas ir, rīku izsaukumus, attēlu vai audio izmaksas, kešatmiņas efektus, pakešu atlaides, atkārtotus mēģinājumus, validācijas kļūdas, atbalsta eskalācijas un cilvēku pārskatīšanas izmaksas, ja tās būtiski ietekmē darbplūsmu.

Komandām, kas pārvalda vairākas lietojumprogrammas, izstrādātājiem vajadzētu arī atklāt cenas un lietojuma datus. Model Gate publicē modeļu un cenu informāciju, izmantojot savus dokumentus un API virsmas, tostarp, ja nepieciešams, atslēgām raksturīgos cenu noteikšanas laukus. Lai iegūtu detalizētu cenu pārskatīšanu, komandas var salīdzināt apstiprinātos kandidātus ar pašreizējām AI modeļa API cenām, pirms modelis tiek reklamēts ražošanas profilā.

Latenuma kontrole atlases ietvaros

Latentums nav tikai nodrošinātāja rekvizīts. To veido izvēlētais modelis, uzvednes lielums, izvades garums, straumēšanas režīms, atkārtota mēģinājuma darbība, pakalpojumu sniedzēja stāvoklis, ātruma ierobežojumi, reģions, rīku izsaukumi un pēcapstrāde. Pakalpojumu sniedzēja norādījumos parasti ir norādīts, ka modeļa izvēle un ģenerēto pilnvaru skaits ir galvenie pabeigšanas latentuma faktori, kas nozīmē, ka modeļa atlase un izvades kontrole nav atdalāmas.

Iestatiet latentuma budžetu katrai darba slodzei. Interaktīvai tērzēšanai izlemiet, kāds pirmās pilnvaras latentums un pilnas atbildes latentums ir pieņemams. Fona apstrādei izlemiet, vai pakešu izpilde ir svarīgāka par tūlītēju atbildes laiku. Aģentu darbplūsmām ņemiet vērā katru rīka izsaukumu un modeļa apgriezienu, nevis tikai pirmo pieprasījumu.

Salīdzinot kandidātus, normalizējiet testa apstākļus. Izmantojiet salīdzināmas uzvednes, izvades ierobežojumus, straumēšanas iestatījumus, vienlaicības līmeņus un atkārtojiet politikas. Latentuma tests, kas ļauj vienam modelim radīt 100 marķierus, bet citam 1000 marķieru, modeļa ātrumu nenovērtē godīgi.

Izmantojiet aizstājvārdus un profilus, nevis cieto modeļu ID

Cietā kodēšanas nodrošinātāja modeļu ID visā lietojumprogrammas kodā ir viena no visbiežāk pieļautajām kļūdām modeļu atlasē. Tas palēnina novecošanas reakciju, rada nekonsekventu lietojumu komandās un pārvērš modeļa izmaiņas lietojumprogrammu izvietošanā. Labāks modelis ir izmantot lietojumprogrammas aizstājvārdus vai modeļu profilus.

Aizstājvārds ir stabils nosaukums, piemēram, support-fast, atbalsta kvalitāte, coding-default, extract-json vai pakešu kopsavilkums. Aiz aizstājvārda platformas īpašnieki var piespraust nodrošinātāja modeļa versiju, pārbaudīt aizstājējus, paaugstināt jaunu kandidātu vai atsaukt pēc regresijas. Lietojumprogramma pieprasa darba slodzes līgumu, nevis pakalpojumu sniedzēja mārketinga nosaukumu.

Piespraustās modeļu versijas ir noderīgas, ja reproducējamība ir svarīga. Pakalpojumu sniedzēja pārvaldītie aizstājvārdi var tikt uzlaboti, taču tie var arī izraisīt uzvedības novirzi. Pareizā izvēle ir atkarīga no darbplūsmas. Zema riska radošais palīgs var gūt labumu no pakalpojumu sniedzēja pārvaldītiem uzlabojumiem. Regulētam ieguves cauruļvadam pirms migrācijas var būt nepieciešams piesprausts ID, izmaiņu ieraksts un novērtēšanas vārti.

Model Gate atbalsta modeļu aizstājvārdus kā vadības plaknes mehānismu, ļaujot komandām saglabāt lietojumprogrammu nosaukumus stabilus, vienlaikus mainot aiz tiem esošo atrisināto modeli. Svarīga pārvaldības prakse ir lietot aizstājvārdu izmaiņas kā ražošanas izmaiņas: reģistrēt iemeslu, ietekmētās darba slodzes, novērtēšanas rezultātus, izlaišanas plānu un atcelšanas mērķi.

Atsevišķa modeļa izvēle no rezerves maršrutēšanas

Atkāpšanās modelis nav tikai nākamā lētākā vai pieejamākā iespēja. Tam ir jāatbilst tam pašam spēju līgumam, vai arī tas nepārprotami neizdodas. Nedroša atkāpšanās var sabojāt strukturētus rezultātus, rīku darbību, konteksta pieņēmumus, drošības darbību, datu politiku vai lietotāja pieredzi.

Atdaliet atlases lēmumu no maršrutēšanas politikas. Modeļu atlase nosaka, kuri modeļi ir apstiprināti darba slodzei. Maršrutēšana nosaka, kad izmantot katru apstiprināto maršrutu, pamatojoties uz pakalpojumu sniedzēja stāvokli, latentumu, ātruma ierobežojumiem, nomnieka politiku, izmaksu noteikumiem vai reakciju uz incidentiem. Šī atšķirība neļauj pieejamības loģikai klusi mainīt semantiku.

Piemēram, klientu atbalsta darbplūsmai var būt primārais aizstājvārds, kas norāda uz augstas kvalitātes modeli, un rezerves aizstājvārds, kas norāda uz ātrāku cita pakalpojumu sniedzēja modeli. Abiem ir jāatbalsta nepieciešamais konteksta garums, straumēšanas darbība, rīku izsaukumi un drošības prasības. Ja līgums neatbilst nevienam atkāpšanās procesam, sistēmai ir jāatgriež skaidrs kļūmes iemesls, nevis jāparedz neparedzami pasliktināšanās.

Modeļa izmaiņas izvērst pa posmiem

Modeļa izmaiņām ir jāievēro tāda pati disciplīna kā citām ražošanas izmaiņām. Tipiskai izlaišanai ir pieci posmi: bezsaistes eval, ēnu datplūsma, ja nepieciešams, ierobežota kanārija, uzraudzīta paplašināšana un atcelšanas lēmums. Precīzs process ir atkarīgs no riska, taču pāriešana no etalona salīdzināšanas uz pilnu produkcijas datplūsmu reti ir attaisnojama svarīgām darbplūsmām.

Bezsaistes vērtēšana nosaka, vai kandidāts ir ticams. Ēnu trafika var salīdzināt rezultātus, neietekmējot lietotājus, lai gan sensitīvu datu politikas var ierobežot, kad tas ir atļauts. Canary izlaišana jaunajam modelim pakļauj nelielu daļu reālo lietotāju vai iekšējo nomnieku. Uzraudzīta paplašināšana palielina datplūsmu tikai tad, ja kvalitātes, latentuma, izmaksu un kļūdu rādītāji nepārsniedz robežas.

Pirms izlaišanas ir jādefinē atcelšanas kritēriji. Piemēri: validācijas kļūmju rādītājs, kas pārsniedz slieksni, latentuma p95 regresija, maksas par veiksmīgu uzdevumu palielināšana, atbalsta eskalācijas palielināšana, lietotāju sūdzību modeļi vai īpaši smagas kļūmes režīmi. Ja nav iepriekš definētu kritēriju, komandas mēdz apspriest regresijas, kamēr lietotāji tās jau piedzīvo.

Plānot darbības pārtraukšanu un aiziešanu pensijā

Modeļa dzīves cikla pārvaldība ir daļa no AI modeļa pārvaldības. Pakalpojumu sniedzēji var atzīmēt modeļus kā aktīvus, mantotus, novecojušus vai pārtrauktus. Kad vecais modelis pārstāj pieņemt pieprasījumus, lietojumprogrammas, kas joprojām ir atkarīgas no tā, var nekavējoties neizdoties. Risks ir lielāks, ja modeļu ID ir izkaisīti pa pakalpojumiem, darbiem, piezīmjdatoriem un nomnieka konfigurācijai.

Saglabājiet novecošanas rokasgrāmatu. Tajā jāietver pakalpojumu sniedzēja paziņojumu uzraudzība, lietošanas inventārs, ietekmētie aizstājvārdi, ietekmētās API atslēgas, uzņēmumu īpašnieki, aizstājēji, novērtēšanas prasības, migrācijas termiņi, nomnieka komunikācija, izlaišanas darbības un norēķinu attiecinājums. Lietojuma analīze šeit ir būtiska: pirms modeļa nomaiņas komandām ir jāzina, kas to izmanto, cik bieži, ar kurām atslēgām, par kādu cenu un kādām darbplūsmām.

Vārteja palīdz, centralizējot modeļa piekļuves un lietošanas ierakstus. Tā vietā, lai katrā repozitorijā meklētu nodrošinātāja ID, komandas var pārbaudīt, kuri aizstājvārdi un atslēgas tiek izmantotas ietekmētajā modelī, un tos apzināti migrēt.

Pārvaldības piekļuve, budžeti un īpašumtiesības

Pieaugot modeļu izmantošanai, izvēles lēmumiem ir nepieciešama piekļuves kontrole. Ne katrai komandai, nomniekam vai videi ir jāļauj izmantot katru modeli. Daži modeļi var būt pārāk dārgi noklusējuma piekļuvei. Daži var būt apstiprināti tikai iekšējiem datiem. Dažiem var būt nepieciešami stingrāki reģistrēšanas noteikumi vai klienta izvēle. Daži no tiem var nebūt pieejami noteiktos reģionos vai nav piemēroti regulētām darba slodzēm.

Pārvaldība sākas ar īpašumtiesībām. Katram ražošanas aizstājvārdam vai profilam ir jābūt īpašniekam, darba slodzes aprakstam, atļautajiem nomniekiem vai atslēgām, budžeta prognozēm, apstiprinātai atkāpšanās darbībai un pārskatīšanas ritmam. Ja iespējams, piekļuves noteikumi ir jāievieš API atslēgas vai nomnieka līmenī, nevis tikai saskaņā ar izstrādātāju vienošanos. Sensitīvām izvietošanām savienojiet modeļa piekļuvi ar plašāku API atslēgu pārvaldības praksi, lai akreditācijas dati, atļaujas, tēriņu ierobežojumi un audita pēdas tiktu apstrādātas konsekventi.

SaaS veidotājiem, aģentūrām vai tālākpārdevējiem visos klientu kontos tiek piemēroti vieni un tie paši principi. Partneru stila automatizācija var nodrošināt nomnieka atslēgas, piešķirt atļautos modeļus, ieviest tēriņu ierobežojumus un atribūtēt lietojumu, nepakļaujot pakalpojumu sniedzēja akreditācijas datus gala klientiem. Tas ir īpaši svarīgi, ja klientiem ir atšķirīgs budžets, atbilstības vajadzības vai modeļa pieejamības noteikumi.

Pēc izlaišanas pārraugiet reālo lietojumu

Neviens eval komplekts pilnībā neparedz ražošanas darbību. Pēc izlaišanas pārraugiet reālo lietojumu pēc nomnieka, atslēgas, darbplūsmas, aizstājvārda, atrisinātā modeļa, nodrošinātāja maršruta, pilnvaras lietojuma, latentuma, kļūdām, izmaksām un atkāpšanās notikumiem. Saglabājiet pietiekami daudz attiecinājuma, lai izskaidrotu incidentus un jautājumus par atmaksu. Ja ir atļauta tūlītēja reģistrēšana, rūpīgi izlasiet un rediģējiet sensitīvos datus, ja nepieciešams. Ja tūlītēja reģistrēšana nav atļauta, tikai metadatu novērojamība joprojām ir vērtīga.

Noderīga ražošanas metrika ietver pieprasījumu apjomu, pieņemto izvades ātrumu, validācijas kļūdas, atkārtojumus, atkāpšanās ātrumu, nodrošinātāja kļūdas, ātruma ierobežojuma kļūdas, pirmās pilnvaras latentumu, pilnas atbildes latentumu, ievades pilnvaras, izvades pilnvaras, izmaksas par uzdevumu, tēriņus pēc atslēgas un modeļu sadalījumu pēc darbplūsmas. Sistēmām, kas paredzētas lietotājam, apvienojiet tehniskos rādītājus ar produkta signāliem, piemēram, atteikšanās rādītājiem, atbalsta eskalāciju, pamešanu vai manuālas korekcijas laiku.

Uzraudzībai ir jāievada nākamais atlases cikls. Modelis, kas vislabāk izskatījās bezsaistes evalos, var būt pārāk lēns reālās vienlaicības apstākļos. Lētāks modelis vienam īrniekam var ietaupīt naudu, bet citam neizdoties, jo viņu datu forma atšķiras. Atkāpšanās ceļš var tikt izmantots reti, taču tas ir dārgs, kad tas tiek aktivizēts. Darbības modelim šie atklājumi jāpadara redzami un izmantojami.

Biežākās kļūdas mākslīgā intelekta modeļa izvēlē

Pirmā kļūda ir izvēlēties no mārketinga etaloniem, nepārbaudot reālas uzvednes. Etaloni palīdz atlasīt modeļus, taču produkcijas pieņemšanai jābūt atkarīgai no reprezentatīviem datiem un kļūdu izmaksām.

Otrā kļūda ir optimizēšana marķiera cenai, vienlaikus ignorējot kopējās uzdevuma izmaksas. Atkārtoti mēģinājumi, garas izvades, rīku izsaukumi, validācijas kļūmes, kešatmiņas neveiksmes, pakešu darbība un cilvēka pārskatīšana var mainīt šķietamo rangu.

Trešā kļūda ir gara konteksta loga traktēšana kā izguves, kopsavilkuma un tūlītējas noformēšanas aizstājējs. Garš konteksts var būt vērtīgs, taču tas var arī palielināt izmaksas un latentumu, vienlaikus apglabājot attiecīgos pierādījumus.

Ceturtā kļūda ir pakalpojumu sniedzēja pārvaldītu aizstājvārdu izmantošana visur, neizsekojot uzvedības novirzi vai nesaglabājot atcelšanas mērķus. Pakalpojumu sniedzēja aizstājvārdi ir ērti, taču kritiskām darbplūsmām bieži ir nepieciešamas piespraustas versijas un kontrolēta migrēšana.

Piektā kļūda ir atļaut atkāpšanās iespēju ignorēt spēju līgumu. Atkāpšanās, kas nevar izveidot nepieciešamo JSON, izmantot nepieciešamos rīkus, atbilst datu politikai vai atbilst kontekstam, nav droša atkāpšanās iespēja.

Sestā kļūda ir pieprasītā aizstājvārda, atrisinātā modeļa, nodrošinātāja maršruta, cenu versijas, marķiera lietojuma, latentuma un kļūdas stāvokļa ierakstīšanas nespēja. Bez šī attiecinājuma starpgadījumi un strīdi par norēķiniem kļūst par minējumiem.

Praktiska atlases darbplūsma

Noturīga darbplūsma var būt vienkārša. Uzskaitiet pašreizējo lietojumu pēc lietojumprogrammas, galapunkta, nomnieka, API atslēgas, darbplūsmas, uzvednes saimes, izmaksām, latentuma, kļūdām un uzņēmuma īpašnieka. Definējiet darba slodzes klases un spēju līgumus. Izveidojiet kandidātu matricu. Izveidojiet kvalitātes bāzes līniju. Palaidiet uzdevumam raksturīgus novērtējumus. Izmēriet izmaksas par vienu veiksmīgu uzdevumu. Apzināti izvēlieties piespraustos modeļus vai pakalpojumu sniedzēja aizstājvārdus. Atklājiet ražošanas aizstājvārdus lietojumprogrammām. Definējiet atkāpšanās noteikumus. Izrullējiet pa posmiem. Pārraugiet reālo lietošanu. Pārskatiet darbības pārtraukšanu un cenu izmaiņas saskaņā ar grafiku.

Šī darbplūsma pārvērš modeļu atlasi par atkārtojamu platformas praksi, nevis vairākus vienreizējus lēmumus. Tas nodrošina lietojumprogrammu komandām stabilus līgumus, nodrošina finansēm un operācijām labāku izmaksu pārskatāmību, nodrošina skaidrākas piekļuves robežas un nodrošina produktu komandām drošāku veidu, kā laika gaitā uzlabot kvalitāti.

Secinājums

AI modeļa izvēle vairs nav tikai spējīga LLM izvēle. Ražošanā izvēlētais modelis ietekmē uzticamību, latentumu, norēķinus, atbilstību, lietotāja pieredzi un reaģēšanu uz incidentiem. Labākais lēmums ir atkarīgs no darba slodzes un ir balstīts uz pierādījumiem: definējiet iespēju līgumu, pārbaudiet kandidātus, izmantojot reprezentatīvus datus, novērtējiet izmaksas par veiksmīgu uzdevumu, kontrolējiet izlaišanu un uzraugiet reālo lietojumu pēc izvietošanas.

Vairāku pakalpojumu sniedzēju sistēmām visspēcīgākais modelis ir nodrošināt, lai lietojumprogrammas būtu vērstas uz stabiliem aizstājvārdiem vai profiliem, kamēr platformu īpašnieki aizkulisēs pārvalda apstiprinātos modeļus, rezerves maršrutus, piekļuves noteikumus, tēriņu kontroli un dzīves cikla izmaiņas. Model Gate iekļaujas šajā darbības modelī kā vārteja un vadības plakne, lai parādītu modeļus, izmantojot saderīgas API, pārvaldītu atslēgas un komandas, skatītu lietojumu un cenas, kā arī mainītu modeļa piekļuvi, nepārvēršot katru modeļa lēmumu par lietojumprogrammas pārrakstīšanu.