استنتاج الذكاء الاصطناعي

يمر الطلب عادةً عبر التحقق من صحة المدخلات والمعالجة المسبقة والنموذج ومعالجة المخرجات. قد تقوم خدمة النصوص بترميز موجه ما، وتشغيل النموذج بشكل متكرر لإنشاء الرموز المميزة، وتجميع الاستجابة. يمكن لأدوات الاسترجاع والأدوات الخارجية إضافة المزيد من المراحل حول النموذج. يتم احتساب وقتهم وأخطائهم ضمن تجربة المستخدم. قم بقياس زمن الوصول والإنتاجية بشكل منفصل. الكمون هو المدة التي يستغرقها طلب واحد؛ الإنتاجية هي عدد الطلبات التي ينهيها النظام خلال فترة معينة. قد تؤدي طلبات التجميع إلى تحسين الإنتاجية مع زيادة فترة انتظار الطلب الفردي. يمكن أن يؤدي البث المباشر إلى بدء الإجابة بشكل أسرع دون تقليل الوقت اللازم لإنهائها. يجب أن تستوعب ذاكرة الأجهزة أكثر من أوزان الطراز. تستهلك المخازن المؤقتة العاملة والطلبات المتزامنة والتمثيلات المخزنة مؤقتًا الذاكرة أيضًا. يمكن أن تؤدي المدخلات والمخرجات الأطول إلى تغيير تكلفة العرض، لذا اختبر توزيع عبء العمل الفعلي بدلاً من مطالبة عرض توضيحي قصير واحد. يحتاج نشر الاستدلال إلى حدود ومهلات واستجابة قابلة للاستخدام عندما لا يتمكن النموذج من الإجابة. احتفظ بمجموعة تقييم ذات إصدار وقارن المخرجات بعد تغيير الدقة أو التجميع أو إصدارات النموذج أو المعالجة المسبقة. يكون التحسين مفيدًا فقط إذا كان يحافظ على الجودة التي تتطلبها المهمة.