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摘要
回顧了 2023 年 AI 工程師盛會，重點指出評估（Evals）與服務成本是部署最大的挑戰。作者分享了如何透過 VCR.py 儲存回應來降低成本，並強調 LLM 需具備後向相容性，同時指出多模態模型尚未成熟，但文字仍是通用媒介。
This article reflects on the AI Engineer Summit 2023, highlighting that evaluation and serving costs are the biggest deployment challenges. It shares strategies like using VCR.py to save costs and emphasizes backward compatibility, with a note that multimodal models are not yet mature.
重點
- 評估與服務成本是部署最大痛點。
- 使用 VCR.py 儲存回應可節省 50% 成本。
- LLM 需具備後向相容性，且多模態模型尚未成熟。
提到的工具與公司
- VCR.py
- OpenAI
- Replit
- GitHub Copilot
- GPT-4V
- 3P LLM
- Guardrails
- RAIL spec
適合誰看
希望了解 AI 部署挑戰與成本最佳化策略的工程師。
摘要依據
- 講者
- Eugene Yan
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