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QUESTION & ANSWER

Come dovrebbe essere verificata e accettata la distribuzione dei servizi di ragionamento AI?

Il servizio di ragionamento AI non può contare esclusivamente sull'interfaccia per il successo come criterio di accettazione. La qualità della missione di destinazione, il ritardo di risposta, la memorizzazione e la distribuzione, la stabilità, l'occupazione delle risorse, il costo delle unità, l'audit dell'autorità, l'allarme di sorveglianza e i ritiri di guasto devono essere verificati.

Rispondi alla domanda.

In primo luogo, dare conclusioni che possono essere utilizzate per il processo decisionale

Il servizio di ragionamento è tra modello e applicazioni aziendali, ed è responsabile della qualità dell'output e per soddisfare i requisiti di ingegneria di produzione. La versione del modello, la quantificazione, la lunghezza del contesto, la configurazione di campionamento, l'hardware e la co-location devono essere congelati prima dell'accettazione, evitando la non comparabilità dei risultati in diverse configurazioni.

DECISION FACTORS

Quali condizioni devono essere identificate prima che il giudizio sia fatto?

La stessa domanda può avere risposte diverse in diverse fasi di business, dati e progetti, e si suggerisce che le seguenti condizioni siano controllate e che i risultati comuni sul web siano incorporati nei propri progetti.

Modelli, quantificazione, configurazione di contesto e lunghezza di generazioneGPU, CPU, memoria, rete e caricoRitardo, disponibilità e costi unitari ammissibili per le impreseCertificazione, audit, conservazione dei dati e requisiti di smaltimento dei problemi
ACTION STEPS

Ordine consigliato di anticipo

01

Prima di tutto, saremo chiari sul bersaglio e sul confine.

Bloccare l'ambiente di prova, la configurazione del modello e il set di attività.

02

Validazione della dipendenza chiave

Qualità, singola richiesta, distribuzione simultanea e test di stabilità a lungo termine vengono eseguiti separatamente.

03

Sviluppo dei risultati valutabili

Simulazione di tempi invasori, guasti di modelli, risorse inadeguate e interruttori.

04

Assicurati di decidere il prossimo passo con i risultati reali.

b) Base di capacità di registrazione, soglie di monitoraggio e metodi di isolamento.

PRACTICAL EXAMPLE

Come lo capisci nel vero affare?

Esempio usato per illustrare il metodo di giudizio

Un'interfaccia modello restituisce due secondi in un singolo test utente, ma ritarda i luoghi di alto livello di oltre 20 secondi e non è abbastanza visibile. Se si guarda alle medie, si miscalcula l'usabilità.

COMMON RISKS

Il pozzo più semplice da fare.

Solo la connettività dell'interfaccia di prova e un piccolo numero di richieste di utenti singoli

Modelli di prova, modelli di produzione e configurazioni quantitative non coerenti

Senza un avvertimento, una linea di base di capacità e un esercizio di fallimento, sei in linea.

ACCEPTANCE

Come dovremmo finire per ricevere e confermare?

Il rapporto finale dovrebbe registrare i risultati del modello e della versione hardware, qualità missione, ritardo P50/P95/P99, stoccaggio, tasso di errore, occupazione delle risorse, costo unitario di missione, continuità di esecuzione e recupero di guasti.

In primo luogo, gli elementi sconosciuti sono chiaramente marcati, e poi la decisione è fatta per usare la diagnostica, PoC, progetti a banda fissa o la ricerca e lo sviluppo in corso, che è solitamente più affidabile di una domanda diretta per un prezzo e una durata senza frontiere.

Le condizioni del progetto sono diverse dagli esempi sopra indicati?

Gli obiettivi operativi, i sistemi esistenti, il tempo di campionamento e di programmazione potrebbero essere raccolti prima che i consulenti possano fare giudizi preliminari in relazione ai confini effettivi.

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