Wdrażam AI na produkcję: koszty, ewaluacja, awarie
Mateusz Pilecki · Founder MKM Labs, praktyk AI
Budżet tokenów, halucynacje i fail-closed UX, ewaluacja ciągła, obserwowalność i obsługa awarii dostawcy - plus RODO i AI Act w praktyce wdrożenia.
Średni · 3 godz 30 min · 12 lekcji · 3 moduły
Wczytuję kurs…
Program kursu
Od prototypu do budżetu i skali
- Prototyp pada przy setce użytkowników
- Budżet tokenów w PLN: skąd bierze się rachunek
- Tnij koszty bez psucia odpowiedzi
- Limity produktu: latency, błąd, koszt na użytkownika
Halucynacje, fail-closed i ewaluacja ciągła
- Gdy model kłamie firmie: typy awarii jakości
- Fail-closed UX: lepiej odmówić niż zgadywać
- Golden set i rubryka: mierzysz zanim skalujesz
- Ewaluacja ciągła: regresja po każdej zmianie promptu
Obserwowalność, awarie dostawcy, zgodność, domknięcie
- Co widać w logach: tracing bez wycieku danych
- Dostawca leży: timeout, fallback, degradacja
- RODO i AI Act przy wdrożeniu (nie przy ofercie sprzedażowej)
- Plan wdrożenia i dashboard: domknięcie projektu