Home / FAQs Pengembangan AI, Produk AI dan Pemodelan
QUESTION & ANSWER

Bagaimana seharusnya penyebaran layanan penalaran AI diverifikasi dan diterima?

Layanan penalaran AI tidak dapat bergantung semata-mata pada antarmuka untuk keberhasilan sebagai kriteria penerimaan.Kualitas misi target, penundaan respon, penundalan dan distribusi, stabilitas, okupansi sumber daya, biaya unit, audit otoritas, alarm pengawasan dan kegagalan mundur perlu diverifikasi. Tes harus meliputi puncak bisnis yang nyata, masukan panjang, permintaan dan model yang tidak biasa yang tidak tersedia. Semua indikator harus mengikat pada model yang jelas, perangkat keras, konfigurasi dan versi data untuk mempertahankan peninjauan ulang.

Jawab pertanyaannya.

Pertama, berikan kesimpulan yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan

Layanan penalaran gradage antara model dan aplikasi bisnis, dan bertanggung jawab untuk kualitas output dan untuk memenuhi persyaratan rekayasa produksi. Versi model, kuantifikasi, panjang konteks, konfigurasi sampling, hardware dan co-location harus dibekukan sebelum penerimaan, menghindari ketidakcocokan hasil di bawah konfigurasi yang berbeda. Selain penundaan rata-rata, penundaan tingkat tinggi, waktu lembur, antrian, terlihat, basic dan stabilitas operasi berkelanjutan harus diamati.

DECISION FACTORS

Kondisi apa yang perlu diidentifikasi sebelum penilaian dibuat?

Pertanyaan yang sama mungkin memiliki jawaban yang berbeda di bawah berbagai fase bisnis, data, dan proyek. Disarankan bahwa kondisi berikut akan diperiksa dan bahwa temuan umum di web akan dimasukkan ke dalam proyek mereka sendiri.

Model, kuantifikasi, konteks dan konfigurasi panjang generasiPU, CPU, memori, jaringan dan bebanKeterlambatan izin bisnis, ketersediaan dan biaya unitSertifikasi, audit, retensi data dan persyaratan pembuangan masalah
ACTION STEPS

Cadangkan perintah dari awal

01

Pertama, kita akan jelas tentang target dan perbatasan.

Jangan sampai ada lingkungan uji, konfigurasi model dan tugas.

02

Ketergantungan Kunci Validasi

Kualitas, permintaan tunggal, distribusi yang bersamaan dan uji stabilitas jangka panjang dilakukan secara terpisah.

03

Pembangunan hasil yang dinilai

Simulasi waktu yang dikuasai, kegagalan model, sumber daya yang tidak memadai dan pertukaran kembali.

04

Pastikan kau memutuskan langkah berikutnya dengan hasil yang sebenarnya.

BAR (b) Rekam kapasid baseline, monitoring threshold dan metode insulasi.

PRACTICAL EXAMPLE

Bagaimana kau bisa mengerti dalam bisnis sebenarnya?

Contoh ses Contoh digunakan untuk menggambarkan metode penilaian

Antarmuka model mengembalikan dua detik dalam tes pengguna tunggal, tetapi menunda tempat-tempat tingkat tinggi dengan lebih dari 20 detik dan tidak cukup terlihat. Jika Anda melihat rata-rata, Anda salah menghitung kemampuan kita. Pemrosesan Batch, antrian, spesifikasi model atau kapasitas harus disesuaikan dengan puncak nyata, dan aplikasi dapat diturunkan peringkat atau dikonversi.

COMMON RISKS

Lubang termudah untuk melangkah.

Hanya uji sambungan antarmuka dan sejumlah kecil permintaan pengguna tunggal

Model uji model, model produksi dan konfigurasi kuantitatif tidak konsisten

Tanpa peringatan, landasan kapasiti dan latihan kegagalan, kau berada di garis.

ACCEPTANCE

Bagaimana seharusnya kita akhirnya menerima dan mengkonfirmasi?

Laporan akhir harus mencatat hasil dari model dan versi perangkat keras, kualitas misi, P50/P95/P99 penundaan, stowing, tingkat kesalahan, okupansi sumber, biaya misi unit, menjalankan kontinuitas dan pemulihan kegagalan.

Saat melakukan persiapan untuk berkomunikasi dengan pemasok atau tim internal, disarankan agar proses saat ini, sampel perwakilan, sistem yang ada, perencanaan waktu dan tingkat anggaran yang dibawa Pertama, barang-barang yang tidak diketahui ditandai dengan jelas, kemudian keputusan dibuat untuk menggunakan diagnostik, PoC, proyek jarak tetap atau penelitian dan pengembangan yang sedang berlangsung, yang biasanya lebih dapat diandalkan daripada permintaan langsung untuk harga dan durasi tanpa batas.

Kondisi proyek Anda berbeda dengan contoh di atas?

Tujuan operasional, sistem yang ada, sampel dan waktu yang direncanakan dapat dikolasikan sebelum konsultan dapat membuat penilaian awal dalam kaitannya dengan batas yang sebenarnya.

Konsultan proyek Associate