LemonadaCore · ما نقدّمه
تحسين نماذج الذكاء الاصطناعي: الجودة والسرعة والتكلفة
نحسّن تطبيقات الذكاء الاصطناعي وفق مقاييس واضحة، ونختبر النتائج قبل تغيير النموذج أو طريقة تشغيله.
القياس قبل التحسين
نبني مجموعة تقييم من مهام واقعية وحالات فشل. نقيس الجودة وزمن الاستجابة والتكلفة معًا حتى لا يأتي التوفير على حساب تجربة المستخدم.
اختيار التدخل المناسب
نقارن تحسين التعليمات والاسترجاع والتخزين المؤقت وتوجيه الطلبات والنماذج الأصغر. ندرس الضبط الدقيق عندما تبرره البيانات والمهمة، وليس كخطوة إلزامية.
التحقق والمتابعة
نقارن كل تعديل بخط أساس ونختبر التراجع والمدخلات غير المعتادة، ثم نوثق المفاضلات ونراقب التشغيل. مقدار التحسن يعتمد على النظام وحجم العمل.
أسئلة شائعة
كيف يبدأ المشروع؟
نراجع الاستخدام والمدخلات والقيود، ثم نتفق على المخرجات ومعايير القبول وعرض العمل.
هل تعملون على نظام موجود؟
نعم، نراجع الأدوات والصلاحيات والكود أو البيانات المتاحة قبل اقتراح التعديلات.
الخدمات