Defina a tarefa
Comece pelo resultado de que você precisa: uma resposta em texto, uma imagem ou outra saída de modelo compatível. Identifique a entrada que você pode fornecer e como seria um resultado útil.
Se você quer saber o que a novita faz, a resposta curta é que Novita fornece infraestrutura para executar modelos de IA. Este guia distingue o trabalho com modelos que ela oferece suporte dos aplicativos que as pessoas criam com eles.
Novita é uma plataforma de infraestrutura de IA para executar modelos e dar suporte ao processamento por trás de aplicativos de IA.
Pense na Novita como uma forma de conectar uma tarefa a um modelo adequado, não como um único modelo que faz tudo.
Comece pelo resultado de que você precisa: uma resposta em texto, uma imagem ou outra saída de modelo compatível. Identifique a entrada que você pode fornecer e como seria um resultado útil.
Associe a tarefa a um modelo e às entradas esperadas por ele. Um prompt de linguagem e um prompt de geração de imagens podem ser texto, mas exigem saídas e avaliações diferentes.
O modelo processa a solicitação e retorna uma saída. Revise essa saída quanto à precisão, adequação e presença de informações sensíveis antes de usá-la em um documento ou aplicativo.
Estas páginas distinguem a identidade da Novita das cargas de trabalho específicas às quais ela pode dar suporte.
Uma análise mais detalhada da entidade por trás do nome, em vez das etapas de um fluxo de trabalho de modelo.
Uma explicação do que acontece quando uma solicitação é processada por um modelo em execução.
Uma visão focada nas entradas e saídas relacionadas a imagens e na seleção de modelos.
A distinção está entre oferecer recursos de modelos e garantir que todo resultado gerado esteja pronto para uso.
Modelos de linguagem podem ajudar a produzir ou transformar texto quando uma solicitação fornece o contexto adequado. A Novita oferece uma forma de executar modelos compatíveis; a qualidade da resposta ainda depende do modelo, da entrada e da revisão.
Modelos de imagem podem transformar entradas adequadas em resultados visuais. Eles são úteis para exploração, mas uma imagem gerada pode precisar ser verificada quanto à composição, a detalhes indesejados e à adequação ao uso pretendido.
A Novita não torna a resposta de um modelo inerentemente factual, original ou segura para publicação. Quem desenvolve usando sua infraestrutura continua responsável por testar os resultados e estabelecer medidas de proteção adequadas.
Um pouco de preparação facilita a avaliação do resultado, seja para explorar um modelo ou planejar uma aplicação.
A Novita é mais relevante para quem precisa dos resultados de modelos como parte de um trabalho mais amplo, e não apenas de uma definição de IA.
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Um desenvolvedor pode usar a Novita para fornecer a parte de processamento de modelos de um assistente de escrita, ferramenta de pesquisa ou outro aplicativo. O produto como um todo ainda precisa de uma interface, tratamento de erros e uma forma de avaliar se as respostas atendem ao seu propósito.
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Uma equipe de criação ou produto pode comparar os resultados de modelos de imagem ao desenvolver conceitos. A Novita pode dar suporte a essa etapa de geração, mas a equipe precisa escolher as entradas, avaliar os resultados e decidir se algum deles é adequado para uso.
Comece com uma tarefa que você consiga descrever claramente e, em seguida, considere qual resultado de modelo ajudaria. Trate o primeiro resultado como algo a examinar e aperfeiçoar, não como uma resposta pronta por padrão.
A Novita fornece infraestrutura para executar modelos de IA, incluindo fluxos de trabalho que produzem texto ou imagens. Ela cuida de uma etapa de processamento do modelo; o que cada pessoa desenvolve em torno dessa etapa depende de sua tarefa e de seu aplicativo.
Não. A inferência de modelos pode ser uma parte de um aplicativo, mas ele também precisa de uma interface, decisões sobre seus dados e verificações dos resultados. O papel da Novita não deve ser confundido com o de um produto completo, pronto para publicação.
Não. A Novita é mais bem compreendida como uma plataforma para acessar e executar modelos compatíveis. Modelos diferentes podem atender a tarefas diferentes, então a escolha mais útil depende da entrada e da saída de que você precisa.
Verifique se o resultado atende à solicitação original e se as afirmações factuais podem ser confirmadas. No caso de imagens, procure detalhes indesejados e avalie se elas são adequadas ao contexto pretendido. A revisão humana é importante mesmo quando o fluxo de trabalho funciona sem problemas.