LLM sistemos
Mechanika aplink modelio užklausą: vartai per kelis tiekėjus, GPU inferencijos orkestravimas, prompt optimizavimas ir atsarginiai keliai dienai, kai API nulūžta.
Komandoms, peraugusioms prompt etapą ir susidūrusioms su paslaugų ribomis, atsarginiais keliais, stebėsena, kainos kontrole ir vertinimu.
Atvejų analizės už šios paslaugos
Kelių tiekėjų DI vartai su integruota sąnaudų apskaita
Tiesioginiai modelių tiekėjų kvietimai išbarstė SDK ypatumus, greičio ribas, gedimus ir kainodarą po funkcijų kodą.
Go adapters · gRPC / protobuf · persisted in-memory queueIlgai trunkančios inferencijos orkestravimas be serverių veikiančiuose GPU
Ilgos vaizdų generavimo užduotys galėjo prarasti darbą arba nutekinti GPU atmintį, kai nutrūkdavo WebSocket ar dingdavo laikinas darbininkas.
RunPod · ComfyUI · WebSockets · S3 offloadEvoliucinis užklausų (prompt) optimizavimas
Užklausų pakeitimai nenuspėjamai keitė rezultatų kokybę, o rankinis bandymas negalėjo patikimai ištirti pakankamai variantų.
BLEURT · LLM APIs · evolutionary operators · NumPyPirmiausia vietinė diktavimo sistema „macOS“
Debesinis diktavimas netiko jautriam darbui, o konteksto neturinti vietinė transkripcija kūrė tekstą, atsietą nuo dabartinio ekrano.
Swift / SwiftUI · whisper.cpp · Accessibility & CoreGraphics APIs
Klausimai, kuriuos verta užduoti pirmiausia
Kaip gamyboje matysis delsa, kaina ir atsarginė elgsena?
Nuo kokios tiekėjo ar modelio ribos turėtų priklausyti produktas?
Ar reikia RAG, fine-tuning, proceso projektavimo — ar tiesiog paprastesnės prompt ribos?
Susijusios paslaugos
LLM paruošimas gamybai
Pradėkite čia, kai prototipas įtikina, bet niekas negali pasakyti, kiek jis kainuos augant, kodėl genda ir ar vakarykštis prompt pakeitimas jo nepablogino.
Atidaryti paslaugąRAG sistemos ir žinių procesai
Pradėkite čia, kai žinios gyvena dokumentuose, užklausose ar transkriptuose, o atsakymams reikia pagrindimo, citatų ir ribų.
Atidaryti paslaugą