Capítulo 3. IA observable
Este trabajo se ha traducido utilizando IA. Agradecemos tus opiniones y comentarios: translation-feedback@oreilly.com
Ahora que ya has implementado tu aplicación de IA, es hora de sentarse, relajarse y dejar que los clientes tengan una experiencia fluida con tu modelo. Sin fisuras porque, al fin y al cabo, ¿no has evaluado tu modelo fuera de línea con datos representativos y lo has sometido a pruebas de carga antes de su implementación en producción? Pues a menudo no es así. En las aplicaciones de software tradicionales, nos preocupamos sobre todo de las métricas operativas (latencia y rendimiento). Pero en las aplicaciones de IA, además de las métricas operativas, también nos importan la calidad y el rendimiento.
He aquí un ejemplo de un caso en el que el rendimiento se ve afectado. Supongamos, por ejemplo, que un sitio web de productos crea ...
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