Python

Бир убакта канча кардарларды иштетүү керек жана талап кылынган күчтү кантип аныктоо керек (мисалы, 5 миллиард кардарлар базасы менен)?

Дұрыс түшүнүп жатамбы, алгач минималдуу далил издед (мисалы, бөлүмдөр боюнча далил), андан кийин бүт документти экспорттоп, аны LLM контекстине жөнөттүңүзбү?

Бул модель/кызмат кандайча ишке кирет жана иштейт, эгерде SMS белгиленген убакта график боюнча жөнөтүлүшү керек болсо?

Эгер бул API болсо, кирүү HTTP-суранычтын денесинде эмне болот жана модель эмне кайтарат?

Демек, модельдин сапатынын метрикалары менен бирге, ал модель курулган маалыматтарды да көзөмөлдөө керекпи, туурабы?

Жөнөкөй мисал: колбаса сатып алуу сунушу менен SMS жөнөтүү, бирок православтук ораза башталат — бул учурда эмне өзгөрөт жана кайсы нерселерге көңүл буруу керек?

Банк [ат] жаңы ипотекалык сунуш тууралуу SMS жөнөтүүнү каалайт, тек максаттуу кардарларга, бардык кардарларга эмес. Бул жакта кайсы модель керек жана бизнес көз карашынан эмне маанилүү?

Моделди контейнерге салабызбы, туурабы?

Kubernetes кызматты ишке киргизүүдөн мурун так эмне текшерет (дайындык)?

Бизнес колдонуу жагынан LLMден тышкары кайсы ML моделдерин билесиң?

Kubernetes жана Docker менен кандай тажрыйбаң бар?

Сен кандайсың, бардык статистикалык сапат көрсөткүчтөрү бирдей эсептелеби, же алардын өзгөчөлүктөрү барбы?

Моделдин сапаты боюнча башка статистикалык көрсөткүчтөр кайсылар?

Модел үчүн талап кылынган инфраструктуранын кубаттуулугун кантип аныктайбыз?

Моделдин кызматы дайыма иштебей турат жана аптасына бир жолу кардарларды жиберет — бул натыйжалуу эмеспи жана эмне кылса болот?

Модель ба баалоо кийин маалыматтар менен эмне болот?

Батч ишин аткарганда, мөhlатка ылайык болуу менен катар дагы эмне текшерүү/наблюдение кылуу керек?

Модель так кайдан жайгаштырылат — мисалы, виртуалдык машинада? Так кайда?

Борбордук банкдын пайыздык ченеми өзгөргөндө, кредиттин шарттары (сомасы, пайыздык ченеми) да өзгөрөт — бул процессте моделде/кампанияда эмне өзгөрүшү мүмкүн?

Модель иштеп чыгууда кандайча маалыматтар менен иштешет?