Przypinanie wersji modelu (model pinning)
Wywoływanie dokładnej, datowanej wersji modelu zamiast aliasu w rodzaju „latest”, żeby zachowanie nie zmieniało się bez Twojej wiedzy, i planowanie daty jej wycofania.
Aliasy przechodzą na nowsze modele, a nowy model może inaczej wykonywać Twój prompt, nawet jeśli ogólnie jest lepszy. Przypięcie sprawia, że zachowanie da się odtworzyć, a aktualizację robisz celowo, po uruchomieniu ewaluacji. Dostawcy wycofują stare wersje w ogłoszonych terminach, więc przypięty model to zależność z datą końca życia, jak każda biblioteka.
Powiązane hasła
- Regresja promptu: Odpowiedź, która była dobra, psuje się po zmianie promptu albo modelu.
- Ewaluacje (evals): Powtarzalny zestaw testów, który ocenia funkcję AI, żeby zmiany mierzyć, a nie zgadywać.
- Routing i fallback modeli: Kierowanie każdego zapytania do modelu, który do niego pasuje, i do innego, gdy pierwszy zawiedzie.
