Пост канала
- фото
Docker представил новый подход к воспроизводимым AI-оценкам с помощью Docker Sandboxes. Суть проблемы: даже после фиксации модели, промпта и метрики результаты могут варьироваться из-за разных окружений: версий Python, зависимостей и конфигурации системы. Docker предлагает SBX AI Evaluation Kit, который описывает процесс в YAML. Оценка может выполняться локально или в Sandbox, а на выходе формируется структурированный артефакт с данными о: * исполнителе; * команде; * stdout/stderr; * коде выхода; * времени выполнения; * конфигурационном дайджесте. Вам не нужно переписывать workflow при переключении между локальной машиной и Docker Sandbox. Этот подход полезен для: * сравнения промптов; * регрессии; * оценки агентов; * проверок безопасности; * экспериментов по генерации кода. https://www.docker.com/blog/building-reproducible-ai-evaluation-workflows-with-docker-sandboxes/
Открыть в MAX- Просмотры
- 7 867
- ER
- 3,1%
- Реакции
- 240