Commencez par le cas d'utilisation publié
Le témoignage client atares publié constitue un contexte utile pour comprendre les besoins de l'entreprise en matière d'IA. Lisez l'histoire originale pour obtenir des détails spécifiques au client plutôt que de traiter le logo d'un client comme une preuve d'une référence API.
L'architecture ci-dessous est un guide pour votre propre application. Il ne décrit pas le déploiement d'un modèle atares, les performances mesurées de l'API ou la migration.
Transformez la tâche métier en demande de modèle
Définissez l’entrée, les sources d’informations autorisées et le résultat attendu. Ajoutez des critères d'acceptation qui peuvent être vérifiés par les personnes qui utilisent le résultat.
Créez des contrôles de récupération et d’accès dans votre application. Envoyez uniquement le contexte autorisé nécessaire au modèle TextCortex sélectionné et validez sa sortie avant de la transmettre.
Gardez le choix du modèle remplaçable
Utilisez un client API TextCortex commun et stockez l'identifiant du modèle sélectionné dans la configuration. Comparez les modèles propriétaires et à poids ouvert pour la même tâche.
Choisissez des itinéraires hébergés dans l’UE là où la charge de travail l’exige. Gardez une trace du modèle et de l'itinéraire derrière chaque configuration de production.
Mesurez le résultat de votre application
Suivez les résultats acceptés, les échecs, le temps et l’utilisation de l’API. Utilisez ces observations pour décider si un nouveau modèle améliore l'application plutôt que de changer de modèle uniquement parce qu'une nouvelle version est disponible.
Suivez les guide de déploiement multimodèle et guide de sélection de modèle pour concrétiser la prochaine étape.