Python

შესწორად ხომ ვხვდები, რომ თავდაპირველად მინიმალურ შესაბამისობას ეძებდით (მაგალითად, პუნქტების მიხედვით შესაბამისობა), და შემდეგ უბრალოდ მთელი დოკუმენტი ექსპორტიეთ და გაგზავნეთ LLM-ის კონტექსტში?

რამდენი მომხმარებელი უნდა იქნას დამუშავებული ერთდროულად და როგორ განსაზღვროთ საჭირო სიმძლავრე (მაგალითად, 5 მილიარდი მომხმარებლის ბაზასთან)?

როგორ დაიწყება და იმუშავებს ეს მოდელი/სერვისი, учитывая, რომ SMS უნდა გაიგზავნოს კონკრეტულ დროს განრიგის მიხედვით?

თუ ეს APIა, რა იქნება შემომავალი HTTP-კითხვაში და რა აბრუნებს მოდელი?

მარტივი მაგალითი: SMS-ის გაგზავნა სოსისის შესაძენად შეთავაზებით, მაგრამ იწყება მართლმადიდებლური მარხვა — რა იცვლება ამ შემთხვევაში და რა უნდა მიაქციო ყურადღება?

აქედან, მოდელის ხარისხის მეტრიკებს გარდა, უნდა დავაკვირდეთ იმ მონაცემებსაც, რომლებზე აგებულია ეს მოდელი, სწორია?

ბანკი [სახელი] სურს გამოგზავნოს SMS ახალი იპოთეკური შეთავაზების შესახებ მხოლოდ მიზნობრივ მომხმარებლებს, არა ყველა მომხმარებელს. რა მოდელი სჭირდება აქ და რა მნიშვნელოვანია ბიზნესის თვალსაზრისით?

მოდელს კონტეინერში ჩასამწყვდევთ, არა?

კუბერნეტესი რა ზუსტად შემოწმებს სერვისის დაწყებამდე (მზადყოფნა)?

რა ML მოდელები გეცოდინებათ, გარდა LLM-ის, ბიზნეს გამოყენების თვალსაზრისით?

როგორ გაქვს გამოცდილება Kubernetes და Docker-თან?

შენი აზრით, ყველა სტატისტიკური ხარისხის მეტრიკა ერთნაირად ითვლება, თუ მათ აქვთ ნიუანსები?

მოდელის სერვისი მუდმივად გატყდება და კვირაში ერთხელ მასზე მომხმარებლები იგზავნებიან — ეს არ არის ეფექტიანი და რა შეიძლება გაკეთდეს?

მოდელის ხარისხის სხვა სტატისტიკური მაჩვენებლები რა არის?

რა ხდება მონაცემებთან მოდელის შეფასების შემდეგ?

რა კიდევ უნდა შემოწმდეს/მონიტორინგი განხორციელდეს ბატჩ-ჯობს შესრულებისას, გარდა დათქმული ვადის დაცვისა?

როგორ ვგეგმავთ მოდელისთვის საჭირო ინფრასტრუქტურის სიმძლავრეს?

როგორ იქნება ზუსტად განთავსებული მოდელი — მაგალითად, ვირტუალურ მანქანაზე? სად exactly?

ცენტრალური ბანკის განაკვეთი იცვლება, შესაბამისად იცვლება სესხის პირობები (თანხა, განაკვეთი) — რა შეიძლება შეიცვალოს მოდელში/კამპანიაში ამ პროცესში?

როგორ ურთიერთქმედებს მოდელი მონაცემებთან, როდესაც ის უკვე წარმოებაშია?