الفصل 3: بناء منتجات GPT مخصصة
من النموذج إلى المنتج
اعتبارات لبناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي الإنتاجية.
بنية المنتج
الاعتبارات الرئيسية
| الجانب | الاعتبار |
|---|---|
| زمن الاستجابة | الهدف < 2 ثانية لأول رمز |
| الإنتاجية | دعم المستخدمين المتزامنين |
| التكلفة | تحسين التكلفة لكل استعلام |
| الأمان | تصفية المحتوى |
| المراقبة | التسجيل والمراقبة |
تصميم API
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
app = FastAPI()
class ChatRequest(BaseModel):
message: str
history: list = []
@app.post("/chat")
async def chat(request: ChatRequest):
response = generate_response(
request.message,
request.history
)
return {"response": response}
دورة التكرار
- نشر MVP مع النموذج الأساسي
- جمع الملاحظات من المستخدمين
- تحليل الإخفاقات والحالات الحديّة
- تنسيق بيانات تدريب جديدة
- تحسين النموذج المحسّن
- التقييم والنشر
- التكرار
اكتملت الدورة! 🎉
لقد تعلمت كل ما تحتاجه لتحسين ونشر نماذج LLM مخصصة. استمر في الممارسة والبناء!