Inteligencia artificial: desarrollo, entrenamiento e integración · ESPAÑOL
Página de servicio para proyectos que operan en São Paulo. Seleccionar modelo y pipeline con atención a licencia, recursos y tarea objetivo. Para São Paulo, separar públicos, funcionalidades y prioridades facilita revisar productos con varios objetivos.
01 · CONTEXTO
Para São Paulo, separar públicos, funcionalidades y prioridades facilita revisar productos con varios objetivos.
02 · BRIEF PRACTICO
Modelos, integración y evaluación
Define la tarea, ejemplos representativos, datos permitidos, objetivo de evaluación y entorno de ejecución. Excluye datos sensibles del brief inicial. Antes de cerrar el brief para São Paulo, confirma con las personas implicadas: Para São Paulo, separar públicos, funcionalidades y prioridades facilita revisar productos con varios objetivos.
Selección de modelo, tokenizer, versión, licencia y entorno de ejecución.
Verifica licencia y dependencias y prueba una inferencia con entradas representativas.
03 · MÉTODO
Modelos, integración y evaluación
04 · RESPUESTAS
Seleccionar modelo y pipeline con atención a licencia, recursos y tarea objetivo. Selección de modelo, tokenizer, versión, licencia y entorno de ejecución.
Prepara la tarea, ejemplos representativos, datos permitidos, restricciones de privacidad y entorno de ejecución. Evita compartir datos sensibles en la consulta inicial.
Verifica licencia y dependencias y prueba una inferencia con entradas representativas.