Chapitre 3 : Construire des produits GPT personnalisés
Du modèle au produit
Considérations pour construire des applications IA en production.
Architecture du produit
Considérations clés
| Aspect | Considération |
|---|---|
| Latence | Cible < 2s pour le premier jeton |
| Débit | Utilisateurs concurrents pris en charge |
| Coût | Optimisation du coût par requête |
| Sécurité | Filtrage de contenu |
| Surveillance | Journalisation et observabilité |
Conception de l'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}
Cycle d'itération
- Déployer le MVP avec le modèle de base
- Recueillir des commentaires des utilisateurs
- Analyser les échecs et les cas limites
- Curater de nouvelles données d'entraînement
- Affiner le modèle amélioré
- Évaluer et déployer
- Répéter
Cours terminé ! 🎉
Vous avez appris tout ce qu'il faut pour affiner et déployer des LLM personnalisés. Continuez à pratiquer et à construire !