Python

Бір уақытта қанша клиент өңделуі керек және қажетті қуаттылықты қалай анықтауға болады (мысалы, 5 миллиард клиенттік дерекқормен)?

Мен дұрыс түсінсем, сіз ең алдымен ең аз сәйкестікті іздедіңіз (мысалы, абзац сәйкестігі), содан кейін бүкіл құжатты жүктеп, оны LLM контекстіне жібердіңіз бе?

Бұл модель/қызмет қалай іске қосылып, жұмыс істейді, себебі SMS нақты уақыт бойынша жіберілуі керек?

Егер бұл API болса, кіріс HTTP сұрауының денесінде не болады және модель не қайтарады?

Яғни, модельдің сапа көрсеткіштерімен қатар, оны құрастыру үшін қолданылатын деректерді де бақылау керек, дұрыс па?

Жеңіл мысал: колбаса сатып алуға ұсыныс жасалған SMS-кампания, бірақ православты ораза жақындап келеді — бұл жағдайда не өзгереді және нені ескеру керек?

[Атау] банкі жаңа ипотекалық ұсыныс туралы SMS-ті барлық клиенттерге емес, тек мақсатты клиенттерге жібергісі келеді — мұнда қандай модель қажет және бизнес тұрғысынан не маңызды?

Біз модельді контейнерге ораймыз ба?

Kubernetes қызметті іске қоспас бұрын нақты не нәрсені тексереді (дайындық)?

Бизнес қолдану тұрғысынан басқа қандай ML модельдерін білесіз, LLM-ден басқа?

Kubernetes және Docker-мен жұмыс тәжірибеңіз қандай?

Сіздің ойыңызша, барлық статистикалық сапа көрсеткіштері бірдей есептеледі ме, әлде олардың ерекшеліктері бар ма?

Модельдің басқа статистикалық сапа көрсеткіштері қандай — олар қандай?

Модель қызметі үнемі тұрып қалады, және оған апта сайын клиенттер жіберіледі — бұл тиімсіз емес пе, және не істеуге болады?

Модель үшін қажетті инфрақұрылым қуатын қалай анықтаймыз?

Модель бағалағаннан кейін деректермен не болады?

Модель қалай орналастырылатын болады — мысалы, виртуалды машинада? Қай жерде нақты?

Батч-жобты орындау кезінде дедлайнға сай болудан басқа не нәрсені тексеру/бақылау керек?

Ұлттық банк мөлшерлемесі өзгерсе, несие шарттары (сомасы, мөлшерлеме) өзгерсе — модельде/кампанияда не өзгеруі мүмкін?

Модель өндірісте болған кезде деректермен қалай әрекеттеседі?