Choisissez une charge de travail et découvrez la pile de Pods dont elle a généralement besoin, le déploiement adapté et les catégories de modèles qui la composent.
Ces guides d'architecture décrivent les responsabilités de l'application, les rôles des modèles et les critères d'évaluation. Ce sont des schémas de référence ; vos données, votre trafic et vos exigences d'intégration déterminent la configuration finale.
Un modèle de chat gère le dialogue tandis que votre application gère l'historique de session, l'authentification et les autorisations des outils. Limitez l'historique conservé et définissez des chemins d'escalade. Évaluez l'accomplissement des tâches, la latence du premier token et le comportement lorsque des informations manquent.
Connectez une base de connaissances approuvée et ne transmettez que les informations client nécessaires à la tâche. La création de tickets et les modifications de compte nécessitent une autorisation côté application. Mesurez les réponses correctes, les transferts vers un humain et le respect des règles, pas seulement le volume de conversations.
Votre application découpe les documents en fragments et gère les autorisations de récupération ainsi qu'une base de données vectorielle. Les embeddings récupèrent des candidats ; un reranking facultatif affine la sélection avant que le LLM ne produise une réponse. Évaluez les citations de sources, le rappel de la récupération et les affirmations non étayées.
Extrayez le texte par OCR ou avec un analyseur de documents adapté avant de demander des champs structurés à un LLM. Validez la sortie par rapport à un schéma et conservez les références aux sources. Faites vérifier les champs contractuels ou financiers critiques par une personne qualifiée.
Choisissez un modèle capable de générer du code et contrôlez quels fichiers du dépôt entrent dans le prompt. Gardez les secrets hors du contexte et exécutez le code généré dans un environnement contrôlé. Comparez les taux de réussite des tests, la qualité des modifications et le temps de réponse sur votre propre base de code.
Définissez les étiquettes et un schéma JSON avant de traiter un lot. Utilisez des exemples représentatifs et une catégorie « inconnu » explicite. Suivez la précision, le rappel, les sorties conformes au schéma et le coût par enregistrement ; envoyez les résultats à faible confiance en revue.
Un modèle de transcription vocale convertit l'audio ; un modèle de langage distinct peut résumer ou extraire des actions. Vérifiez le format audio, le consentement et la rétention avant l'ingestion. Évaluez le taux d'erreur sur les mots, les accents turcs et la gestion des locuteurs sur des enregistrements réels.
Le LLM propose des appels d'outils ; votre application valide les arguments et exécute les actions autorisées. Définissez des limites d'autorisation, des plafonds de nouvelles tentatives et des journaux d'audit. Évaluez la réussite des tâches, les actions non souhaitées et la reprise après une défaillance d'outil.
Latence, tokens, charge GPU et coût, ventilés par région, modèle et Pod. Les chiffres illustratifs sont signalés comme données de démonstration.
La console parle le même langage que le site : mêmes Pods, mêmes pastilles d'état, mêmes codes de région, même télémétrie. Ouvrez la console complète sur son propre plan de travail.
La facturation de l'inférence doit être aussi vérifiable que la requête elle-même. Tokens en entrée, tokens en sortie, temps GPU, et le compteur qui suit.
Tarifs et limites indicatifs, il ne s'agit pas d'une offre en vigueur. La disponibilité finale des modèles, le prix, la capacité, la rétention et le SLA sont définis dans votre contrat de déploiement.