まず、意思決定に使用できる結論をあげます
最初のステップは、生産履歴ミッションと別々に深刻なエラーを示すためのベースラインを確立することです。 候補者またはプライベートモデルは、同じ入力と知識バージョンの下で運営され、ミッションの結果を比較し、コストを完了します。 オフラインのしきい値、シャドウフロー、ダブルランニングまたは小規模なパーセンテージ灰、手動変更と顧客の影響を記録します。
判断前にどのような条件を識別する必要がありますか?
同じ質問は、異なるビジネス、データ、およびプロジェクトフェーズで異なる回答を持つ場合があります。次の条件がチェックされ、Web上の一般的な検索が自分のプロジェクトに組み込まれていることを示唆しています。
事前に提案した注文
まず、目標と境界について明確にします。
オリジナルのシステムバージョンを凍結し、実際のミッション品質とコストベースラインを確立します。
検証キー依存
オフライン評価とアプリケーションチェーンの適応は、候補モデルを使用して行われます。
評価可能な結果の開発
性能、安全性、故障、回帰試験を実施。
次のステップを実際の結果で決定してください。
影の流れまたは小さいパーセントの灰によるグラデーションの転換。
実際のビジネスでどのように理解すればいいですか?
契約抽出システムはもともとJSONの出力を安定させるためにクラウドモデルに基づいていました。 新しいモデルのテキストの回答は正しいようですが、時折フィールドが欠落しているか、カウント数が変化しているか、その後のインタフェースの失敗につながる。 受諾と検査は、フィールドの精度率、フォーマットの順守、境界線処理と再試験結果をチェックする必要があります。また、人々が自然言語を読んで「結果」を判断できるようにするのではなく、。 例は特定のクライアントのパフォーマンスを表すものではありません。 と、実際の結果は、企業の責任と検証が必要です。
一番簡単なピットでステップアップ。
パブリックモデルリストのみ、実際の業務課題を検証するものではありません。
移行には、差異の特定を許可しないヒント、知識、ビジネスルールの変更が伴います。
製造フローを切り替える前のモデルとバージョンリトリートはありません
受診と確認を終わらせる方法は?
配信には、タスクセットソース、元のモデルベースライン、候補結果、深刻なエラー、パフォーマンス容量、コスト、適応変更、および既知の制限が含まれます。 両当事者は、コア評価を繰り返すことができ、モデルの非可用性、応答タイムアウト、構造的エラー、バックドライブの演習を完了することができます。 正式なスイッチは、品質観測と手動介入の継続的なサンプリングに従うべきです。
サプライヤーや社内チームと通信する準備をする際、現在のプロセス、代表サンプル、既存のシステム、計画時間、予算レベルが持ち込まれることが推奨されます。まず、未知の項目は明確にマークされ、その後、診断、PoC、固定範囲プロジェクト、または進行中の研究開発を使用することが決定されます。これは通常、境界線なしで価格と期間の直接的な需要よりも信頼性が高くなります。