स्पीड, लागत और क्वालिटी के लिए AI ऑप्टिमाइज़ करना
डेवलपर्स के लिए AI-असिस्टेड कोडिंग
Francesca Donadoni
AI Curriculum Manager, DataCamp
मेट्रिक्स
Latency
(response time): मॉडल को जवाब जनरेट करने में लगने वाला समय
मेट्रिक्स
Latency
(response time): मॉडल को जवाब जनरेट करने में लगने वाला समय
$$
Token cost
(per 1M tokens): AI मॉडल इस्तेमाल करने की मौद्रिक लागत
मेट्रिक्स
Latency
(response time): मॉडल को जवाब जनरेट करने में लगने वाला समय
$$
Token cost
(per 1M tokens): AI मॉडल इस्तेमाल करने की मौद्रिक लागत
$$
Quality
(pass rate on tests/coverage): जनरेटेड कोड कितनी बार अपेक्षित रूप से काम करता है
मॉडल बेंचमार्किंग
$$
1
https://github.com/openai/human-eval
मॉडल बेंचमार्किंग
$$
1
https://github.com/bigcode-project/bigcodebench
मॉडल बेंचमार्किंग
$$
1
https://github.com/SWE-bench/SWE-bench
मॉडल बेंचमार्किंग
$$
1
https://github.com/JohnnyPeng18/Coffe
प्रॉम्प्ट वर्शनिंग
प्रॉम्प्ट वर्शनिंग
प्रॉम्प्ट वर्शनिंग
प्रॉम्प्ट कैशिंग
कैशिंग इस तरह स्टोर करती है:
Prompt
Input
Model
Temperature
अभ्यास करते हैं!
डेवलपर्स के लिए AI-असिस्टेड कोडिंग
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