Yapay Zekâ PoC’sini Üretime Taşırken Kontrol Listesi
Bir prototipin örnek veride iyi çalışması, üretime hazır olduğu anlamına gelmez. Gerçek kullanıcı yükü, değişen veri, hata senaryoları ve işletme maliyeti devreye girdiğinde sistemin tamamını ölçmek gerekir.
Kabul ölçütlerini sabitleyin
Yayına çıkmadan önce kalite eşiğini, izin verilen cevap süresini, birim işlem maliyetini ve insan müdahalesi gerektiren durumları yazılı hale getirin. Model güncellendiğinde aynı test kümesiyle karşılaştırma yapabilmek sürpriz gerilemeleri önler.
Güvenli başarısızlık tasarlayın
Düşük güvenli sonuçlarda, servis kesintisinde veya güvenlik filtresi devreye girdiğinde sistemin ne yapacağı belli olmalıdır. Kullanıcıyı yanıltmak yerine işlemi durdurmak, alternatif akışa geçmek veya insan onayı istemek çoğu iş senaryosunda daha doğrudur.
Gözlemlenebilirlik kurun
Yalnızca sunucu hatalarını değil; giriş dağılımındaki değişimi, cevap kalitesini, gecikmeyi, token veya işlem maliyetini ve kullanıcı geri bildirimini izleyin. Kişisel verileri ve ticari sırları loglara kontrolsüz biçimde yazmayın.
Sürüm ve geri dönüş planı hazırlayın
Model, istem, veri kaynağı ve uygulama kodu ayrı ayrı sürümlenmelidir. Yeni sürümü önce sınırlı trafikte denemek ve sorun halinde önceki sürüme dönebilmek operasyon riskini azaltır.
Sahipliği belirleyin
Kaliteyi kimin takip edeceği, yeni verinin ne zaman değerlendirileceği ve olay anında kimin karar vereceği net değilse sistem zamanla sahipsiz kalır. Üretim başarısı model kadar düzenli bakım sürecine bağlıdır.