Estratégias de seleção de modelos orientadas por dados
JUSTIFICATIVA: Diferentes fornecedores de IA variam significativamente em termos de preço, capacidade de resposta e adequação à tarefa, e a escolha cega pode levar ao desperdício de custos ou a resultados ruins.
Métodos de otimização:
- Use a ferramenta "Compare Models": carregue dados de teste (por exemplo, amostras de texto a serem traduzidas) e o sistema chamará vários modelos em paralelo para retornar um relatório de comparação.
- As dimensões de análise incluem: tempo decorrido de processamento (milissegundos), pontuação de qualidade de saída, custo por chamada
- Recomendação de balanceamento de desempenho: para aplicativos em tempo real, prefira modelos de baixa latência; para tarefas em lote, considere soluções com otimização de custos
Etapas práticas:
- Criação de uma tarefa "Nova comparação" no painel
- Selecione o tipo de tarefa (por exemplo, categorização de texto/geração de imagens)
- Insira os dados de teste e selecione os fornecedores a serem comparados (recomenda-se não mais do que 5)
- Veja o relatório de resultados, com foco no indicador de capacidade de processamento da China
Dica adicional: você pode predefinir o mecanismo de "Fallback" no fluxo de trabalho para alternar automaticamente para um fornecedor alternativo quando o modelo preferido não funcionar mais.
Essa resposta foi extraída do artigoEden AI: conexão de mais de 100 modelos de IA por meio de uma API unificadaO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como otimizar o custo e o desempenho da seleção de modelos de IA?
