먼저 의사 결정에 사용될 수있는 결론을 제공합니다.
이 플랫폼의 측면은 웹 및 API 서비스, 작업 프로세스, 데이터베이스, 캐시, 객체 저장, 벡터 리 트리, 문서 해상도 및 로그 모니터링이 분리되는지 고려해야 합니다. 모델의 측면은 클라우드 엔드 API, 로컬 작은 모델 또는 멀티 모델 소싱을 사용하여 다릅니다. 피크는 동시에 기록되며 단일 업로드 파일 크기, 문서의 증가 볼륨, 지식 업데이트의 주파수, 노드의 수 및 워크플로우를 설정할 수 있습니다. 또한, 작업 환경에 대한 응답 및 작업 환경 설정이 가능한 작업 환경 설정이 가능하도록 설정된 작업 환경 설정이 가능합니다.
어떤 조건은 판단하기 전에 확인되어야합니까?
동일한 질문은 다른 사업, 자료 및 프로젝트 단계의 밑에 다른 대답이 있을지도 모릅니다. 그것은 뒤에 오는 조건이 검사되고 웹에 일반적인 발견은 그들의 자신의 프로젝트에 통합될 것이라는 점을 건의됩니다.
사전 예약
첫째, 우리는 표적과 국경에 대해 명확하게 될 것입니다.
(b) 사용자, 작업, 문서, 인터페이스 및 응답 시간의 기본 구성을 콜라.
유효성 열쇠 의존
플랫폼, 지식 처리 및 모델 소싱은 별도로 사용됩니다.
평가 가능한 결과의 개발
압력 및 용량 시험은 실제 파일 및 워크플로우를 사용하여 수행됩니다.
실제 결과와 다음 단계를 결정하십시오.
P95 지연, 큐, 자원 및 실패 결과에 근거를 둔 생산 명세.
실제 사업에서 어떻게 이해합니까?
30개의 내부 사용자와 엔터프라이즈는, 그러나 PDF의 대량으로 매일 수입하고 다단계 워크플로우를 실행하고, 지식 분석 및 백 오피스 작업은 가끔 질문과 답변을 요청하는 수백 이상의 사용자를 집중할 수 있습니다. 로컬 모델이 요청되면 별도의 테스트는 다른 모델, 컨텍스트 길이 및 공동 제안 및 단열에 수행되어야하며, 데모 서버는 직접 생산 구성으로 간주될 수 없습니다.
가장 쉬운 피트에서 단계.
실제 작업과 문서 부하 없이 등록된 사용자의 수에 의해 추정된
Diffy의 성공적인 배포는 생산 능력 성과와 동일
queues, 데이터베이스, 디스크 및 벡터 인덱스의 성장이 모니터링되지 않습니다.
우리는 수신 및 확인을 종료해야 하는 방법?
합격 및 검사는 동의하고 질문과 답변, 문서 업로드, 지식 및 워크플로우 작업 업데이트, P50, P95 응답, 큐 대기, 오류율, CPU, 메모리, 디스크 및 모델 리소스를 기록하는 대상 환경에서 수행됩니다. 그리고 백업 복원, 디스크 경보, 서비스 재시작 및 버전 백업 운동을 완료하십시오.
공급자 또는 내부 팀과 통신 할 때, 현재 프로세스, 대표 샘플, 기존 시스템, 계획 시간 및 예산 수준이 가져 오는 것이 좋습니다. 우선, 알 수없는 항목은 명확하게 표시되고 그 결정은 진단, PoC, 고정 범위 프로젝트 또는 지속적인 연구 및 개발, 이는 일반적으로 국경없이 가격과 기간 동안 직접 수요보다 신뢰할 수있는 것보다 더 신뢰할 수 있습니다.