Plans de données prêtes pour l'IA (French Edition)
by Navnit Shukla, Kien Pham, Srikanth Sopirala, Harsha Tadiparthi
Chapitre 6. Optimisation des applicationsIA pour la mise en production
Cet ouvrage a été traduit à l'aide de l'IA. Tes réactions et tes commentaires sont les bienvenus : translation-feedback@oreilly.com
L'écart d' s entre un prototype d'IA fonctionnel en phase d' et un système prêt pour la production est plus important que ne le pensent la plupart des professionnels. Les solutions qui fonctionnent admirablement bien dans les environnements de développement échouent souvent lorsqu’elles sont confrontées à l’échelle, à la complexité et à l’imprévisibilité des opérations réelles. Les modèles qui offrent des démonstrations impressionnantes peuvent avoir du mal à gérer les données d’entreprise bruyantes. Les agents qui répondent brillamment à des prompts de test soigneusement sélectionnés peuvent s’effondrer sous le poids de bases de code de plusieurs millions de tokens. Les systèmes qui semblent robustes lorsqu’ils sont isolés peuvent s’avérer impossibles à surveiller, à sécuriser ou à faire évoluer lorsqu’ils sont déployés à l’échelle d’une organisation.
Ce chapitre a pour but de combler ce fossé.
Le parcours du prototype à la production
La création d’ e d’une application d’IA n’est qu’un début. Le parcours du prototype à la production exige une orchestration minutieuse de multiples stratégies d’optimisation : améliorer la qualité et la précision des réponses, répondre à des exigences de performance strictes, réduire les coûts opérationnels et simplifier la complexité du système. ...
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