Datengesteuerte Modellauswahlstrategien
HINTERGRUND: Verschiedene KI-Anbieter unterscheiden sich erheblich in Bezug auf Preis, Reaktionsfähigkeit und Eignung für die jeweilige Aufgabe, und eine unüberlegte Auswahl kann zu unnötigen Kosten oder schlechten Ergebnissen führen.
Optimierungsmethoden:
- Verwenden Sie das Tool "Modelle vergleichen": Laden Sie Testdaten hoch (z. B. zu übersetzende Textproben) und das System ruft mehrere Modelle parallel auf, um einen Vergleichsbericht zu erstellen.
- Zu den Analysedimensionen gehören: verstrichene Bearbeitungszeit (Millisekunden), Ausgabequalität, Kosten pro Anruf
- Empfehlung zum Leistungsausgleich: für Echtzeitanwendungen sind Modelle mit niedriger Latenz zu bevorzugen, während Stapelverarbeitungsaufgaben als kosteneffizientere Optionen betrachtet werden können
Praktische Schritte:
- Erstellen einer Aufgabe "Neuer Vergleich" im Dashboard
- Wählen Sie die Art der Aufgabe (z. B. Textkategorisierung/Bilderzeugung)
- Geben Sie Testdaten ein und wählen Sie die zu vergleichenden Lieferanten aus (nicht mehr als 5 empfohlen)
- Sehen Sie sich den Ergebnisbericht an, der sich auf den Indikator der chinesischen Verarbeitungsleistung konzentriert
Zusätzlicher Tipp: Sie können den "Fallback"-Mechanismus im Workflow so einstellen, dass automatisch zu einem anderen Anbieter gewechselt wird, wenn das bevorzugte Modell ausfällt.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelEden AI: Verbindung von mehr als 100 KI-Modellen über eine einheitliche APIDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie können die Kosten und die Leistung der KI-Modellauswahl optimiert werden?
