Пошаговое внедрение языковой модели: от цели до production

Не определите цель внедрения языковой модели. Уточните, какую задачу она будет решать: генерацию текста, перевод, ответы на вопросы или что-то иное. От этого зависит выбор модели и подход к её адаптации.
Затем выберите подходящую модель. Обратите внимание на размер, архитектуру и лицензию. Учтите доступные вычислительные ресурсы и требования к скорости ответа.
Далее подготовьте и очистите данные. Если используется дообучение или тюнинг, данные должны быть релевантны целевой задаче. Исключите дубликаты, некорректные и шумовые записи.
После этого адаптируйте модель под задачу. Примените fine-tuning при наличии специфических данных или же prompt engineering для быстрой настройки без пересчёта весов.
Затем протестируйте модель на валидационных и тестовых наборах. Оцените качество ответов, точность, латентность и соответствие ожидаемому поведению. Запишите метрики и замеры для последующего анализа.
Далее оптимизируйте модель для production. Сократите объём, ускорьте inference, внедрите кэширование и масштабируйте инфраструктуру. Протестируйте нагрузочные сценарии и балансировку.
Наконец, разверните модель и внедрите мониторинг. Отслеживайте качество ответов, задержки, потребление ресурсов и отклонения в распределении запросов. При необходимости запускайте повторную донастройку и обновление.