Capítulo 3: Construindo Produtos GPT Personalizados
Do Modelo ao Produto
Considerações para construir aplicações de IA em produção.
Arquitetura do Produto
Considerações Principais
| Aspecto | Consideração |
|---|---|
| Latência | Alvo < 2s para o primeiro token |
| Vazão | Usuários simultâneos suportados |
| Custo | Otimização do custo por consulta |
| Segurança | Filtragem de conteúdo |
| Monitoramento | Logging e observabilidade |
Design de 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}
Ciclo de Iteração
- Fazer o deploy do MVP com modelo básico
- Coletar feedback dos usuários
- Analisar falhas e casos de borda
- Curar novos dados de treinamento
- Aprimorar o modelo com fine-tuning
- Avaliar e fazer o deploy
- Repetir
Curso Concluído! 🎉
Você aprendeu tudo o que precisa para fazer fine-tuning e fazer o deploy de LLMs personalizados. Continue praticando e construindo!