當模型部署上線後,並不代表工作結束。
事實上,AI 模型在上線後的表現才是關鍵挑戰的開始。
隨著時間推進,資料分布會變、使用情境會變、使用者行為也會改變,
這些...
從 Day 1 到 Day 6,我們一步步打造了本地 LLM 的基礎環境。這一週的核心目標是:
✅ 讓模型能在自己的電腦上跑起來,並具備 API 呼叫能力。
經...
前面在介紹 Entropy(熵) 的時候,我們提到它可以用來衡量資料的不確定性和驚喜程度,而在 Decision Tree 裡,我們利用 entropy 來判斷...
優化嘗試
根據昨日的結論,對於日益增加的資料量,使用自建機房成本效益並不大,那要怎麼做效能以及成本的優化呢?
看起來只能從查詢時的讀檔費用中來著手了,降低過多...
在教育、運動或體驗領域中,許多教練與管理者每天花大量時間在重複行政流程上。本系列文以潛水課程為案例,說明如何量化「時間成本」,並透過自動化思維提升效率,幫助你...
你是否曾遇過這種情況:
學員已經報名課程,但忘記付款或付款後未通知你
作為教練或行政人員,你每天都要核對付款紀錄、確認繳費狀態、回覆學員訊息。
看似小事,卻...