KI-reife Daten-Blueprints (German Edition)
by Navnit Shukla, Kien Pham, Srikanth Sopirala, Harsha Tadiparthi
Kapitel 6. Optimierung vonKI -Anwendungen für die Produktionsreife
Diese Arbeit wurde mithilfe von KI übersetzt. Wir freuen uns über dein Feedback und deine Kommentare: translation-feedback@oreilly.com
Die Lücke zwischen einem funktionierenden KI-Prototyp in der Entwicklungsumgebung ( ) und einem produktionsreifen System ist größer, als die meisten Praktiker erwarten. Lösungen, die in Entwicklungsumgebungen hervorragend funktionieren, scheitern oft an der Größe, Komplexität und Unvorhersehbarkeit realer Betriebsabläufe. Modelle, die in Demos beeindruckende Ergebnisse liefern, haben möglicherweise Probleme mit verrauschten Unternehmensdaten. Agenten, die auf kuratierte Eingabeaufforderungen brillant reagieren, können unter der Last von Codebasen mit Millionen von Tokens zusammenbrechen. Systeme, die isoliert betrachtet robust erscheinen, erweisen sich möglicherweise als unmöglich zu überwachen, zu sichern oder zu skalieren, wenn sie unternehmensweit eingesetzt werden.
Dieses Kapitel soll diese Lücke schließen.
Der Weg vom Prototyp zur Produktion
Die Entwicklung eines KI-Anwendungsp s ist nur der Anfang. Der Weg vom Prototyp zur Produktion erfordert eine sorgfältige Abstimmung mehrerer Optimierungsstrategien – Verbesserung der Antwortqualität und -genauigkeit, Erfüllung strenger Leistungsanforderungen, Senkung der Betriebskosten und Vereinfachung der Systemkomplexität. Der Erfolg bei diesem Vorhaben lässt sich nicht durch eine einzige Technik oder eine Wunderlösung erreichen. Stattdessen ...
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