Diagnósticos de rota e valores basais
Para determinar se é necessária uma implantação de ajuste fino ou privadaConjunto de tarefas, comparação de modelos, validação de regras e RAG, segurança de dados e análise de custos totais
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PROJECT DECISION GUIDEGrandes custos de ajuste e raciocínio de implantação de modelos: como estimar a potência, dados e mobilidade?
O orçamento deve primeiro provar que a tarefa exige uma regularização ou privatização, depois calcular a preparação dos dados, experiências de formação, recursos de GPU, capacidade de raciocínio, integração de aplicações, monitorização da segurança, actualização e mobilidade a longo prazo.
Responde à pergunta.
Modelo de custos de instalação de ajuste e raciocínio
A calibração é avaliada apenas quando o desvio comportamental exclusivo permanece estável. A implantação do raciocínio requer seleção de hardware com base no tamanho do modelo, quantificação, contexto e distribuição, atraso e disponibilidade, e não pode ser citado apenas pelo modelo GPU. O treinamento, implantação e operação contínua devem ser estimados separadamente e comparar os custos totais a longo prazo das rotas de nuvem, mista e local.
SCOPE & BUDGET LEVELS
Primeiro, entradas claras para o limite por fase do projeto
As camadas seguintes são utilizadas para estabelecer uma linha de base para o orçamento e a aceitação, e o âmbito de aplicação real ainda terá de ser avaliado em relação aos requisitos de status quo, interface e tempo.
ajuste fino ou raciocínio PoC
Validar ganhos de qualidade e desempenho de hardware alvoTratamento de dados, formação em pequena escala, avaliação de modelos, raciocínio quantitativo, testes de capacidade e conclusões de risco
Operações de implantação e modelização da produção
Desenvolvendo serviço que está disponível, monitorável, escalávelAlta disponibilidade, segurança, acesso a aplicativos, alertas de vigilância, retorno de versão, atualização e transporte
DECISION FACTORS
Elementos-chave a controlar para a tomada de decisões
Em primeiro lugar, identificam-se os limites da contenção e da responsabilidade, depois comparam-se as vias técnicas e as modalidades de cooperação.
Mandato e objectivos de qualidade
O tipo de tarefa, o erro grave, os requisitos gerais e as lacunas de base determinam se é necessária uma profundidade fina e medida.
Preparação dos dados de formação
Números de amostras, autorizações, limpeza, rotulagem, ponderação, divisão e revisão profissional são, geralmente, custos importantes.
Modelos e licenças
Tamanho do modelo, contexto, licença de código aberto ou comercial, gama de ajustes finos e distribuição de rotas de impacto restritas.
Número de cálculos e experiências treinadas
O tipo de GPU, a rotação do treinamento, o tamanho dos parâmetros e o experimento sobreparâmetro determinam o PoC e os recursos de treinamento.
E. Desempenho e capacidade de conjectura
Quantificado, combinado, gerado, atrasado, empalhado e altamente disponível hardware de decisão e arquitetura de serviço.
Rede e segurança
Separar redes, identidades, chaves, sensibilidade ao log, reparo de brecha e auditoria requerem entradas de produção adicionais.
Aplicação e integração de sistemas
Gateways de modelos, RAG s, interfaces de negócios, privilégios, folgas manuais e recuos de falhas continuam sendo engenharia de software essencial.
Modelo a longo prazo
Drivers, frameworks, upgrades de modelos, retorno da missão, expansão de capacidade e manutenção de hardware são sustentáveis.
Preparação de recomendações antes da comunicação ou avaliação
Tarefas-alvo, modelos de base e lacunas de qualidadeFormação, validação, ensaio de amostras e autorizaçãoRequisitos de segurança de dados inexistentes e de redeChamada projetada, co-emissão, atraso e disponibilidadeCondições de GPS, servidor e transporte atuaisModelos, licenças e requisitos de atualização de versões candidatosAplicar interfaces, privilégios de usuário e regressõesCódigo de formação, activos do modelo, implantação e avaliação dos limites de entrega
Caminho sugerido para a implementação
A oferta deve ser acompanhada de um cenário de base, uma proposta, uma suposição chave e um custo de funcionamento por pelo menos um ano. Se a cobertura de nuvem ou RAG já atende aos requisitos de qualidade e segurança, evite os encargos de computação e operação desnecessários para “possuírem modelos locais”.
DECISION WORKSHEET
A fim de assegurar a coerência entre as medidas tomadas e as medidas tomadas, o presente regulamento entra em vigor no vigésimo dia seguinte ao da sua publicação no Jornal Oficial da União Europeia.
As seguintes planilhas ajudam as empresas a organizarem conselhos vagos em insumos de fornecedores, de aprovação interna e de recebimento de projetos.
Mandato e objectivos de qualidade
O tipo de tarefa, o erro grave, os requisitos gerais e as lacunas de base determinam se é necessária uma profundidade fina e medida.
Se o factor se mantiver incerto, deve ser organizada uma validação diagnóstica ou em pequena escala e não é adequado incluir directamente a gama de preços fixa não variável.
Preparação dos dados de formação
Números de amostras, autorizações, limpeza, rotulagem, ponderação, divisão e revisão profissional são, geralmente, custos importantes.
Se o factor se mantiver incerto, deve ser organizada uma validação diagnóstica ou em pequena escala e não é adequado incluir directamente a gama de preços fixa não variável.
Modelos e licenças
Tamanho do modelo, contexto, licença de código aberto ou comercial, gama de ajustes finos e distribuição de rotas de impacto restritas.
Se o factor se mantiver incerto, deve ser organizada uma validação diagnóstica ou em pequena escala e não é adequado incluir directamente a gama de preços fixa não variável.
O que deve conter um resumo comparável das avaliações?
No mínimo, são organizadas as tarefas-alvo, os modelos de base e as lacunas de qualidade, a formação, a validação, o teste de amostras e autorizações, a indisponibilidade de dados e os requisitos de segurança da rede, as chamadas projectadas, a emissão combinada, o atraso e a disponibilidade, bem como uma indicação do volume de negócios actual, o tempo médio de processamento, as anomalias principais, os sistemas existentes, os privilégios de dados, a dependência de terceiros e as janelas de go-live. A mesma versão de informação é fornecida a diferentes fornecedores, e são necessários pressupostos separados, exclusões, cooperação com o cliente, entrega e aceitação de provas para evitar comparar o preço total de apenas uma fronteira em falta.
Por exemplo, a empresa espera que o projeto economize 160 horas de trabalho por mês, mas este valor deve ser dividido em número de tarefas, economia de tempo única, taxas de adoção e razões de revisão manual. Se apenas 40% dos usuários usarem o primeiro período, ou se o novo processo aumentar o processo de revisão, os benefícios reais serão significativamente menores do que a estimativa aparente.
Quatro tipos de evidência recomendada para interrogatório durante a comunicação do fornecedor
A primeira é a evidência de escopo: consistência de versões de demanda, processos de negócios, protótipos, interfaces e exclusões; a segunda é a evidência de engenharia: se tecnologias semelhantes têm estruturas acessíveis, métodos de gerenciamento de código, testes, implantação e gerenciamento de problemas; a terceira é a evidência de pessoal: se os participantes reais, estágios de entrada, responsabilidades e mecanismos de substituição são claros; e a quarta é a evidência de entrega: como códigos fonte, dados, números de conta, documentos, treinamento, garantia de qualidade e transporte são entregues. É normal que os fornecedores não possam fornecer confidencialidade ao cliente na fase de licitação, mas devem ser capazes de explicar seus próprios métodos e as evidências que podem ser desenvolvidas no âmbito deste projeto.
Recomenda-se que a clareza do âmbito, a confiança crítica, a capacidade da equipa, a aplicabilidade da aceitação e a aquisição a longo prazo sejam avaliadas separadamente e que a base para cada pontuação seja registada. Se um programa for mais barato, a interface, migração, testes ou responsabilidade em linha é excluída, então deve ser convertido para o mesmo calibre de entrega antes da comparação.
O princípio do acórdão
Esta página fornece um quadro de tomada de decisão que não constitui uma oferta fixa ou compromisso de desempenho.
FAQ
FAQs
As questões mais comuns antes da cooperação são claramente indicadas com antecedência.
O ajuste fino do modelo grande é geralmente mais caro do que RAG?+
O ajuste fino requer dados de treinamento de alta qualidade, calculadora e manutenção de versão; RAG requer governança de conhecimento, recuperação e operação de autoridade, que deve ser baseado em mandato em vez de em mero preço.
Não haveria nenhum custo de modelo após a compra da GPU?+
A eletricidade, o espaço, o transporte, o armazenamento, o monitoramento, a atualização e os custos de pessoal ainda estão em vigor, tendo em conta a capacidade insuficiente ou a ociosidade do hardware.
Os custos de ajuste do modelo podem ser calculados pelo número de amostra?+
O número de amostras é apenas um fator, e a dificuldade de marcação, tamanho do modelo, número de experimentos, avaliação de profundidade e requisitos de implantação influenciam os insumos.
Que indicadores devem ser utilizados para os serviços de raciocínio?+
A qualidade das missões independentes, os atrasos no P50/P95/P99, a taxa de rendimento, as taxas de erro, a ocupação dos recursos, a operação contínua, a segurança, a recuperação de falhas e o custo da missão unitária devem ser verificados simultaneamente.
DECISION FAQ
Confira todas as 265 perguntas.Questões comuns relacionadas com os projectos em curso
Desenvolvimento de AI, produtos e modelação AI
Que condições de privatização AI Assembly Development exigem?
A privatização do AI requer a clarificação prévia dos níveis de dados, limites de rede, tarefas-alvo, indicadores de qualidade, coatividade, condições de computação e responsabilidades de longo prazo. A implantação da Intranet não representa automaticamente segurança, nem garante a eficácia do modelo ou custos menores.
Ver resposta completaDesenvolvimento de AI, produtos e modelação AIComo devem escolher modelos grandes de ajuste fino e base RAG knowledge?
O modelo é geralmente priorizado quando é necessário obter fatos atualizados, informações de negócios e uma referência. É necessário alterar formatos de saída, termos profissionais, classificações ou comportamento específico da missão de forma estável, e avaliar o ajuste fino do modelo quando há uma amostra de qualidade suficientemente alta. Os dois não estão em conflito, e projetos complexos podem usar RAG s, regras e ajuste fino menor ao mesmo tempo.
Ver resposta completaAI Desenvolvimento de Aplicações e Construção de Software Empresa AIO desenvolvimento de aplicativos AI tem que treinar ou ajustar seu próprio modelo?
A maioria das empresas deve usar modelos maduros para corresponder suas tarefas de certificação com dicas, regras, caso RAG knowledge e ferramentas. Eles devem apenas avaliar o ajuste fino quando as missões fixas têm falhas de capacidade estável, dados de treinamento de qualidade legítimos e benefícios claros.
Ver resposta completaDesenvolvimento de AI, produtos e modelação AIComo deve ser verificada e aceita a implantação dos serviços de raciocínio AI?
O serviço de raciocínio AI não pode confiar apenas na interface para o sucesso como critério de aceitação. A qualidade da missão alvo, atraso de resposta, estocagem e distribuição, estabilidade, ocupação de recursos, custo unitário, auditoria de autoridade, alarme de vigilância e recuos de falhas precisam ser verificados. Os testes devem cobrir picos reais de negócios, entradas longas, pedidos incomuns e modelos que não estão disponíveis. Todos os indicadores devem se vincular a modelos, hardware, configurações e versões de dados claras para sustentar o re-exame.
Ver resposta completaRELATED
Apresentação da avaliação dos projectosMantenha o seu conhecimento dos serviços
Relevante
Privatização AI, modelo de ajuste fino e implantação de raciocínio
Ver avaliação de rota, dados de treinamento, serviços de raciocínio e cobertura de produção
Para mais informações.RelevantePrivatização intranet cenário de capacidade AI
Ver modelos, RAG, capacidade de raciocínio, seguro e versão de métodos de implementação de regressão
Para mais informações.RelevanteComo você escolhe o modelo grande para ajustar e o RG?
Primeiro, a questão é se os fatos ou o comportamento da missão são objeto de um julgamento.
Para mais informações.RelevanteCustos de implantação de grandes modelos para privatização
Continuar a verificar hardware, redes, modelos e distribuição e entradas de transporte de longo prazo
Para mais informações.