Тень не заменяет реальность
В мире LLM-инференса существует опасное заблуждение: если модель успешно обрабатывает теневой трафик (shadow traffic), она готова к продакшену. Together AI развенчивает этот миф. Shadow-тестирование — это технический чек-лист. Оно доказывает, что кандидат не упадет, уложится в лимиты токенов и не нарушит SLA. Но оно абсолютно бессильно ответить на главный вопрос бизнеса: нравится ли пользователям новая модель больше, чем старая?
Почему код приложения — плохое место для тестов
Многие команды пытаются внедрить A/B-тестирование, разветвляя логику прямо в коде приложения. Это создает технические долги и риски. Если вы меняете логику выбора модели в приложении, вы рискуете сломать саму логику работы сервиса. Кроме того, это усложняет откат изменений и сбор метрик.
Решение: A/B-тесты на уровне эндпоинта
Together AI рекомендует перенести логику распределения трафика на уровень API-эндпоинта. Это позволяет:
- Изолировать риски: Приложение просто отправляет запрос, а Together AI решает, какую модель запустить.
- Гибко управлять долями: Можно легко менять соотношение трафика (например, 90/10 или 50/50) без перезадеплоя кода.
- Сравнивать объективно: Получать чистые данные о качестве ответов, скорости и стоимости для каждой версии модели.
Итог: от «работает» к «лучше»
Shadow-трафик — это первый шаг, подтверждающий операционную состоятельность модели. Но для принятия бизнес-решений о замене или дообучении моделей необходим A/B-тест на уровне эндпоинта. Только так вы узнаете, действительно ли новая модель приносит ценность пользователям, а не просто корректно выполняет код.
Источник: Together AI ↗