AI நுழைவாயிலில் LLM கண்காணிப்பு: ஒவ்வொரு மாடல் அழைப்பையும் காண்க

1. மாடல் போக்குவரத்து ஒரு நுழைவாயில் அடுக்கு வழியாக இயங்கும்போது LLM கண்காணிப்பு மிகவும் எளிதாகிறது. ஒவ்வொரு தயாரிப்பு குழுவையும் ஒவ்வொரு உந்துதல், கருவி அழைப்பு, மீண்டும் முயற்சி மற்றும் வழங்குநர் பதிலுக்கு சுற்றியுள்ள தனிப்பயன் பதிவு சேர்க்குமாறு கேட்காமல், நுழைவாயில் AI செயல்பாட்டை அளவிடும் நிலையான இடமாக மாறலாம்.

2. ஒரு பயன்பாடு எளிய மாதிரியைத் தாண்டி நகரும் போது அது முக்கியமாகிறது. ஒரு உற்பத்தி AI அம்சம் பல மாடல்களை அழைக்கலாம், மாற்று வழிகளைப் பயன்படுத்தலாம், கருவிகளை அழைக்கலாம், பின்னணி வேலைகளை இயக்கலாம் மற்றும் பல்வேறு பயன்பாட்டு முறைகளுடன் பல வாடிக்கையாளர்களுக்கு சேவை செய்யலாம். அமைப்பான தடங்கள் இல்லாமல், ஒரு பதில் மெதுவாக, செலவாக, குறைந்த தரமாக அல்லது மீண்டும் உருவாக்க கடினமாக இருந்ததற்கான காரணத்தை குழுக்கள் ஊகிக்க வேண்டிய நிலை ஏற்படும்.

3. ஏற்கனவே ஒரு குழுக்கள் பயன்படுத்தும் அல்லது ஒரு நுழைவாயில் கட்டமைப்பை மதிப்பீடு செய்யும் குழுக்களுக்கு, LLM கண்காணிப்பு ஆரம்பத்தில் வடிவமைக்க வேண்டிய அடுத்த செயல்பாட்டு பழக்கமாகும். AI API 4. LLM கண்காணிப்பு எதைப் பதிவு செய்ய வேண்டும்.

5. பயனுள்ள தடம் ஒரு மூல உந்துதல் மற்றும் பதிலுக்கு மேல் உள்ளது. பயன்பாடு அனுப்பிய தருணத்திலிருந்து பயனர் பதிலைப் பெற்ற தருணம் வரை AI கோரிக்கையின் போது என்ன நடந்தது என்பதை அது விளக்க வேண்டும்.

6. எந்த மாடல் மற்றும் வழங்குநர் கோரிக்கையை கையாளினர்.

• 7. கோரிக்கை முடிந்தது வரை எவ்வளவு நேரம் எடுத்தது
• 8. எவ்வளவு உள்ளீடு மற்றும் வெளியீடு டோக்கன்கள் பயன்படுத்தப்பட்டன
• 9. வழிமாற்று, மாற்று வழி, மீண்டும் முயற்சி அல்லது விகித வரம்புகள் தொடர்புடையவையா
• 10. எந்த பயன்பாடு, பயனர், வேலைநிலையம் அல்லது அம்சம் அழைப்பை உருவாக்கியது
• 11. எந்த கருவி அழைப்புகள், முகவர் படிகள் அல்லது கீழ்நிலை அமைப்புகள் அமர்வின் பகுதியாக இருந்தன
• 12. வெளியீடு மதிப்பீடு, மிதமாக்கல் அல்லது தரச் சோதனைகளை கடந்ததா
• 13. எல்லாவற்றையும் நிரந்தரமாக சேமிக்க வேண்டும் என்பதே இலக்கு அல்ல. இலக்கு உற்பத்தி AI நடத்தை விளக்கத்தக்கதாக இருக்க வேண்டும், என்ஜினியரிங், தயாரிப்பு மற்றும் ஆதரவு குழுக்கள் நேரடி சம்பவங்களை கையால் நேரக்கோடு மீண்டும் உருவாக்காமல் பிழைதிருத்த முடியும்.

14. ஏன் நுழைவாயில் தொடங்க சிறந்த இடமாகும்.

ஏன் கேட்வே தொடங்க சிறந்த இடம்?

பயன்பாட்டு நிலை கண்காணிப்பு ஒரு பயன்பாட்டிற்காக வேலை செய்யலாம். பல பயன்பாடுகள், குழுக்கள், மாதிரிகள் மற்றும் வழங்குநர்கள் ஈடுபட்டால் இது குழப்பமாகிறது. ஒவ்வொரு குழுவும் வெவ்வேறு துறைகளை பதிவு செய்யலாம், வெவ்வேறு பெயரிடல் மரபுகளைப் பயன்படுத்தலாம் அல்லது காலக்கெடு கடுமையாக இருக்கும் போது கண்காணிப்பை முழுமையாக தவிர்க்கலாம்.

ஒரு கேட்வே குழுக்களுக்கு மாதிரி போக்குவரத்திற்கான ஒரு முன்பக்க கதவை வழங்குகிறது. அந்த மைய அடுக்கு கோரிக்கை மெட்டாடேட்டா, பயன்பாட்டு தரவுகள், வழங்குநர் பதில்கள் மற்றும் வழிமாற்ற முடிவுகளை தரவுகள் கண்காணிப்பு அல்லது மதிப்பீட்டு அமைப்பில் செல்லும் முன் சீரமைக்க முடியும்.

இது ஏன் LLM கண்காணிப்பு பரந்த கேட்வே முடிவுகளுக்கு அருகில் இயல்பாக பொருந்துகிறது என்பதற்கும் காரணமாகும். ஏன் LLM கேட்வேயை பயன்படுத்த வேண்டும் என்று கேட்கும் குழு பொதுவாக மாதிரி அணுகல், வழிமாற்றம், தோல்வி மீட்பு, செலவுக் கட்டுப்பாடு மற்றும் ஆளுமை குறித்து கேட்கிறது. கண்காணிப்பு அந்த கேட்வே முடிவுகளை குழு பின்னர் ஆய்வு செய்யக்கூடிய ஆதாரமாக மாற்றுகிறது.

AI கேட்வேயில் LLM கண்காணிப்பு மதிப்பீட்டை ஆதரிக்கிறது

கண்காணிப்பு மற்றும் மதிப்பீடு இணைக்கப்பட வேண்டும். ஒரு கண்காணிப்பு என்ன நடந்தது என்பதை உங்களுக்குத் தெரிவிக்கிறது. ஒரு மதிப்பீட்டு சுற்று முடிவு போதுமானதாக இருந்ததா என்பதை நீங்கள் முடிவு செய்ய உதவுகிறது.

கண்காணிப்புகள் தொடர்ந்து பிடிக்கப்பட்டால், குழுக்கள் உண்மையான உற்பத்தி உதாரணங்களை மதிப்பீட்டு தொகுப்புகளாக மாற்ற முடியும். அவை உந்துதல் மாற்றங்களை ஒப்பிடலாம், மாதிரி மாற்றங்களை சோதிக்கலாம், தோல்விகளை பகுப்பாய்வு செய்யலாம் மற்றும் ஒரு முகவர் தவறான வழியை எடுத்தது எந்த துல்லியமான படியில் என்பதை அடையாளம் காணலாம்.

இது முகவர்கள் மற்றும் பல படி வேலைப்பாடுகளுக்கு மிகவும் பயனுள்ளதாக உள்ளது. இறுதி பதில் தவறாக தோன்றலாம், ஆனால் அடிப்படை காரணம் சங்கிலியின் முந்தைய பகுதியில் இருக்கலாம்: திருப்பி அனுப்புபவர் பலவீனமான சூழலை திருப்பி அனுப்பினார், ஒரு கருவி அழைப்பு அமைதியாக தோல்வியடைந்தது, மாதிரி ஒரு பட்ஜெட்டை மீறியது அல்லது ஒரு பfallback மாதிரி கோரிக்கையை எதிர்பார்த்ததை விட வேறுபடையாக கையாளப்பட்டது.

கேட்வே நிலை கண்காணிப்புடன், இந்த நிகழ்வுகள் முழு கோரிக்கை பாதையில் இணைக்கப்படலாம், பயன்பாட்டு பதிவுகள், வழங்குநர் டாஷ்போர்டுகள் மற்றும் ஒருமுறை ஸ்கிரீன்ஷாட்கள் முழுவதும் சிதறாமல்.

உதவக்கூடிய இடங்களில் தரநிலைகளைப் பயன்படுத்தவும்

ஒரு தரநிலை சிக்னல் ஏற்கனவே வேலை செய்கிறதானால் குழுக்கள் தனிப்பட்ட கண்காணிப்பு வடிவத்தை உருவாக்க தேவையில்லை. OpenTelemetry கண்காணிப்புகள் பல சேவைகள் மூலம் நகரும் சிக்கலான AI கோரிக்கைகளுக்கு பயனுள்ளதாக இருக்கும் இணைக்கப்பட்ட இடைவெளிகளாக வேலைகளை பிரதிநிதித்துவப்படுத்த வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன.

AI அமைப்புகளுக்கு, முக்கியமான தேர்வு இடைவெளி மாதிரியாகும். ஒரு நடைமுறை கண்காணிப்பு பயனர் கோரிக்கைக்கான ஒரு பெற்றோர் இடைவெளி, வழிமாற்றம், மாதிரி அழைப்புகள், கருவி அழைப்புகள், மீட்பு, மதிப்பீடு மற்றும் பிந்தைய செயலாக்கத்திற்கான குழந்தை இடைவெளிகள், மாதிரி பெயர், டோக்கன் பயன்பாடு, தாமதம் மற்றும் பிழை வகை போன்ற மெட்டாடேட்டாவை உள்ளடக்கலாம்.

அந்த அமைப்பு குழுக்களுக்கிடையே தடயங்களை பயனுள்ளதாக மாற்றுகிறது. தள பொறியாளர்கள் தாமதம் மற்றும் வழங்குநர் பிழைகளை ஆய்வு செய்யலாம். தயாரிப்பு குழுக்கள் எந்த அம்சங்கள் பயன்பாட்டை இயக்குகின்றன என்பதை ஆய்வு செய்யலாம். நிதி குழுக்கள் டோக்கன் செலவின முறைகளை புரிந்துகொள்ளலாம். ஆதரவு குழுக்கள் பயனர்-அறிக்கையிடப்பட்ட தோல்விகளை உண்மையான காலக்கட்டத்துடன் விசாரிக்கலாம்.

உந்துதல் மற்றும் பதில் தரவுகளுடன் கவனமாக இருங்கள்

LLM தடயங்களில் நெவ் தரவுகள் இருக்கலாம். உந்துதல்கள் மற்றும் பதில்கள் வாடிக்கையாளர் பதிவுகள், உள்நாட்டு ஆவணங்கள், பயனர் தவறாக ஒட்டிய சான்றுகள் அல்லது ரகசிய வணிக சூழ்நிலைகளை உள்ளடக்கலாம்.

முழு கோரிக்கை தரவுகளை ஏற்றுமதி செய்வதற்கு முன், குழுக்கள் எதைப் பதிவு செய்ய வேண்டும், மறைக்க வேண்டும், மாதிரி எடுக்க வேண்டும் அல்லது விலக்க வேண்டும் என்பதை முடிவு செய்ய வேண்டும். பல சந்தர்ப்பங்களில், செலவு, தாமதம், வழிமாற்றம் மற்றும் நம்பகத்தன்மை பகுப்பாய்வுக்கு மெட்டாடேட்டா போதுமானது. முழு உந்துதல் மற்றும் பதில் பதிவு தரம் மதிப்பீட்டிற்கு பயனுள்ளதாக இருக்கலாம், ஆனால் அது திட்டமிட்ட முறையில் கட்டுப்படுத்தப்பட வேண்டும்.

ஒரு நல்ல தடய திட்டம் நான்கு கேள்விகளுக்கு பதிலளிக்கிறது: யார் தடயங்களைப் பார்க்க முடியும், எந்த புலங்கள் சேமிக்கப்படுகின்றன, தரவுகள் எவ்வளவு நேரம் வைத்திருக்கப்படுகின்றன, மற்றும் எது கட்டுப்படுத்தப்பட்ட சூழலை விட்டு வெளியே செல்லக்கூடாது.

ஒரு நடைமுறை LLM தடய சரிபார்ப்பு பட்டியல்

• சாத்தியமான இடங்களில் ஒரு API அடுக்கு மூலம் உற்பத்தி மாடல் அழைப்புகளை வழிமாற்றுங்கள்.
• பயன்பாடு, சூழல், வேலை இடம், அம்சம், மற்றும் பயனர் அல்லது குழு அடையாளம் போன்ற நிலையான மெட்டாடேட்டாவை இணைக்கவும்.
• மாடல், வழங்குநர், தாமதம், டோக்கன் பயன்பாடு, நிலை குறியீடு, மீண்டும் முயற்சி, மாற்று வழி, மற்றும் பிழை தரவுகளை கண்காணிக்கவும்.
• கருவி அழைப்புகள் மற்றும் முகவர் படிகளை அதே பெற்றோர் தடயத்துடன் இணைக்கவும்.
• சாத்தியமான இடங்களில் பயனர்-முகம்தான் கோரிக்கை முடிந்த பிறகு தடயங்களை ஏற்றுமதி செய்யவும், எனவே கண்காணிப்பு பதில் பாதையை மெதுவாக்காது.
• குழு உண்மையில் பயன்படுத்தும் கண்காணிப்பு அல்லது மதிப்பீட்டு கருவிக்கு தடயங்களை அனுப்பவும்.
• கொள்கையின் அடிப்படையில் நெவ் உந்துதல் மற்றும் பதில் தரவுகளை விலக்கவும், மறைக்கவும் அல்லது மாதிரி எடுக்கவும்.
• வழிமாற்றம், உந்துதல்கள், மாடல் தேர்வுகள், மற்றும் செலவு கட்டுப்பாடுகளை மேம்படுத்த தடயங்களை முறையாக ஆய்வு செய்யவும்.

ShareAI எங்கு பொருந்துகிறது

ShareAI டெவலப்பர்களுக்கு 150+ மாடல்களுக்கு ஒரு API-யை வழங்குகிறது, சந்தை காட்சியளிப்பு, வழிமாற்றல், தோல்வி மீளமைப்பு, பயன்பாட்டு கண்காணிப்பு மற்றும் டோக்கன் அடிப்படையிலான அணுகல் ஆகியவற்றுடன். அந்த மைய மாடல் அணுகல் அடுக்கு, அணுகல்களை மற்றும் வழங்குநர்களைத் தாண்டி AI போக்குவரத்தை தெளிவாக ஆராய்வதற்கு முன் குழுக்களுக்கு தேவையான அடித்தளமாகும்.

மாடல் அழைப்புகள் மையமாக்கப்பட்டவுடன், குழுக்கள் எதைத் தேட வேண்டும், எதை மதிப்பீடு செய்ய வேண்டும், எங்கு மேம்படுத்த வேண்டும் என்பதில் சிறந்த முடிவுகளை எடுக்க முடியும். அவர்கள் மாடல் நடத்தை ஒப்பிடலாம், பயன்பாட்டு முறைமைகளைப் புரிந்துகொள்ளலாம், மற்றும் பரவலாக உள்ள வழங்குநர் டாஷ்போர்ட்களை விட உண்மையான உற்பத்தி ஆதாரங்களைச் சுற்றி செயல்பாட்டு பழக்கங்களை உருவாக்கலாம்.

ஒரு ஒருங்கிணைப்பின் மூலம் மாடல் அழைப்புகளை வழிமாற்றுவதில் தொடங்குங்கள், பின்னர் முக்கியமான சிக்னல்களைச் சுற்றி உங்கள் தேடல் மற்றும் மதிப்பீட்டு வேலைப்பாடுகளை வடிவமைக்கவும்: தாமதம், செலவு, தரம், நம்பகத்தன்மை மற்றும் பயனர் தாக்கம்.