PLANOS DE ENSAYO, evaluación y garantía
Conecte los experimentos con liberaciones controladas, una evaluación significativa y un modelo práctico de operación para sistemas de IA.
¿Qué evidencia debería permitir que esta versión se produzca?
Definir la evidencia de liberación para el sistema completo, incluyendo datos, modelos, avisos, recuperación y herramientas cuando corresponda. Resultados exploratorios separados de los criterios de aceptación. Permite rastrear un comportamiento observado hasta la configuración que lo produjo.
Construir una evaluación en torno a comportamientos importantes y condiciones de fracaso. Retenga ejemplos representativos, conjuntos de datos versionados y categorías de errores útiles. Examinar la calidad, la letencia, los costos y las limitaciones operacionales en conjunto en lugar de tratar una sola puntuación como una decisión de liberación.
Conectar la evaluación a las puertas de despliegue, la capacidad de operación y la respuesta a incidentes. Especifique la propiedad para regresiones, cambios en los datos y salidas inesperadas. Utilice un despliegue controlado y un reverso para apoyar el aprendizaje sin perder el control operativo.
Qué hacer para avanzar
- Evaluación en versión y pruebas de liberación
- Puertas de despliegue y diseño de retroceso
- Seguimiento y modelo de funcionamiento responsable
¿Qué debo traer a una conversación?
Traiga la decisión que necesita tomar, las limitaciones que ya conoce y un pequeño ejemplo no confidencial. Entonces podemos estar de acuerdo si un recurso, un examen centrado o un debate más detallado es el siguiente paso correcto.