Home / FAQs / Custom AI Development, AI Ürünleri ve Modeling
QUESTION & ANSWER

AI neden hizmetlerinin dağıtımı doğrulanmış ve kabul edilmeli?

AI nedeni hizmeti, yalnızca kabul kriteri olarak başarı için arayüze güvenemez. Hedef görevin kalitesi, cevap gecikmesi, stoklama ve dağıtım, istikrar, kaynak ccupancy, birim maliyet, otorite denetimi, gözetim alarm ve başarısızlık geri çekilmeleri doğrulanmalıdır. Testler mevcut olmayan gerçek iş zirvelerini, uzun girişi, olağandışı talepleri ve modelleri kapsamalıdır. Tüm göstergeler yeniden gözden geçirmek için bağlanır.

Soruyu cevaplayın.

İlk olarak, karar verme için kullanılabilir sonuçlar verin

Hizmet modelleme ve iş uygulamaları arasındadır ve üretim mühendisliği gerekliliklerini karşılamak için üretim kalitesi ve toplantı için sorumludur. Model sürümü, ölçüm, bağlam uzunluğu, örnekleme, donanım ve kon-lokasyon kabul etmeden önce donmalıdır, farklı konfigürasyonlar altında sonuçların ayrılmazlığından kaçınılmalıdır.

DECISION FACTORS

Yargılamadan önce hangi koşullar belirlenmelidir?

Aynı soru farklı iş, veri ve proje aşamaları altında farklı cevaplara sahip olabilir. Aşağıdaki koşulların kontrol edilmesi ve web'deki ortak bulguların kendi projelerine dahil edilmesi önerilir.

Modeller, ölçüm, bağlam ve nesil uzun konfigürasyonGPU, CPU, hafıza, ağ ve yükİş izinsiz gecikmeler, kullanılabilirlik ve birim maliyetleriSertifika, denetim, veri tutma ve sorun çıkarma gereksinimleri
ACTION STEPS

İleriye dönük bir emir

01

İlk olarak, hedef ve sınır hakkında net olacağız.

Test ortamını, model yapılandırmasını ve görev setini Freeze.

02

Geçerlilik Anahtar Bağımlılığı

Kalite, tek istek, eş zamanlı dağıtım ve uzun vadeli stabilite testleri ayrı olarak yapılır.

03

Değerlendirme edilebilir sonuçları Geliştirme

Zamanın simülasyonu, model başarısızlıkları, yetersiz kaynaklar ve geri dönüşler.

04

Gerçek sonuçlarla bir sonraki adıma karar verdiğinizden emin olun.

(b) Depolama temelleri, modülleri ve yalıtım yöntemlerini takip edin.

PRACTICAL EXAMPLE

Gerçek işte nasıl anlıyorsunuz?

Örnek, karar verme yöntemini göstermek için kullanılır

Bir model arayüzü tek bir kullanıcı testinde iki saniye geri döner, ancak 20 saniyeden fazla yüksek seviyeli yerler geciktirir ve yeterince görünür değildir. Ortalamalara bakarsanız, bizi hesaplayabilirsiniz. Batch işleme, kuyruk, model özellikleri veya kapasite gerçek tepelere ayarlanmalıdır ve uygulama aşağılanabilir veya dönüştürülebilir.

COMMON RISKS

En kolay pit adım at.

Sadece test arayüzü bağlantı ve küçük bir kullanıcı isteği

Test modelleri, üretim modelleri ve nicel konfigürasyonlar tutarlı değildir

Uyarı olmadan, bir kapasite tabanı ve bir başarısızlık egzersizi, çizgidesiniz.

ACCEPTANCE

Nasıl alınır ve doğruyu doğrulayacağız?

Son rapor, model ve donanım versiyonunun sonuçlarını kaydetmeli, görev kalitesi, P50/P95/P99 gecikme, stoklama, hata oranı, kaynak ccupancy, birim misyonu maliyet, süreklilik ve başarısızlık kurtarmayı.

tedarikçiler veya iç takımlar ile iletişim kurmaya hazırlanırken, mevcut süreçlerin, temsilci örneklerin, mevcut sistemlerin, zaman ve bütçe seviyelerinin getirilmesini tavsiye edilir. İlk olarak, bilinmeyen öğeler açıkça işaretlenir ve sonra karar tanıları kullanmak için yapılır, PoC, sabit menzilli projeler veya devam eden araştırma ve geliştirme, bu genellikle sınırları olmayan bir fiyat ve süre için doğrudan talepten daha güvenilirdir.

Proje koşulları yukarıdaki örneklerden farklıdır?

Operasyonel hedefler, mevcut sistemler, örnek ve planlı zaman, danışmanlar gerçek sınırlarla ilgili ön yargılar yapabilmeden önce eşleştirilebilir.

Associate project danışmanlar