Python

Jól értem, hogy először a minimális egyezést keresték (például bekezdés szerint egyezést), majd egyszerűen exportálták az egész dokumentumot és elküldték a LLM kontextusába?

Hány ügyfelet kell egyszerre feldolgozni, és hogyan határozzuk meg a szükséges kapacitást (például 5 milliárd ügyfél adatbázis esetén)?

Hogyan fog ez a modell/szolgáltatás elindulni és működni, figyelembe véve, hogy az SMS-t egy adott időpontban a menetrend szerint kell elküldeni?

Ha ez egy API, mi lesz a bejövő HTTP-kérés testében, és mit ad vissza a modell?

Vagyis nemcsak a modell minőségi mérőszámait kell figyelni, hanem azokat az adatokat is, amelyeken ez a modell alapul, igaz?

Egyszerűbb példa: SMS küldése kolbász vásárlási ajánlattal, de megkezdődik az ortodox böjt — mi változik ilyenkor, és mire kell figyelni?

A [név] bank csak a célzott ügyfeleknek szeretne SMS-t küldeni egy új jelzálogajánlatról, nem minden ügyfélnek. Milyen modellt kell itt alkalmazni, és mit érdemes figyelembe venni üzleti szempontból?

A modellt egy konténerbe csomagoljuk, ugye?

Mit ellenőriz pontosan a Kubernetes a szolgáltatás indítása előtt (készség)?

Milyen ML-modelleket ismersz az LLM-en kívül üzleti alkalmazás szempontjából?

Milyen tapasztalataid vannak a Kubernetes és a Docker terén?

Szerinted minden statisztikai minőségi mérőszám egyformán számít, vannak-e bennük finomságok?

Vannak még statisztikai mérőszámok a modell minőségére — mik ezek?

A modell szolgáltatás folyamatosan lefagy, és hetente egyszer ügyfeleket küldenek oda — nem tűnik hatékonynak, és mit lehet tenni?

Hogyan határozzuk meg a modellhez szükséges infrastruktúra kapacitását?

Mi történik az adatokkal, miután a modell értékelte őket?

Hogyan fog pontosan működni a modell — például egy virtuális gépen? Hol pontosan?

Mit kell még ellenőrizni/nyomon követni a batch-állás végrehajtása során, a határidő betartása mellett?

A központi banki kamatláb változik, ennek megfelelően változnak a hitel feltételei (összeg, kamatláb) — mi változhat a modellben/kampányban ebben a folyamatban?

Hogyan működik a modell az adatokkal, amikor már termelésben van?