Mô hình / NAVIN RESEARCH
An AI Model Upgrade Playbook With Safe Rollback
Change models through pinned versions, regression evals, shadow traffic, canaries, and reversible configuration.
Change models through pinned versions, regression evals, shadow traffic, canaries, and reversible configuration.
Tóm tắt: Treat a model upgrade like a dependency and behavior change. Pin the candidate where possible, run offline regressions, shadow representative traffic, canary a small share, and preserve a one-step rollback. Prompts and tool schemas may need migration even when the API shape stays stable.
Các bước triển khai
- Capture the current model, prompt, tool, and retrieval baseline.
- Run fixed regression and fresh holdout evaluations.
- Compare cost, latency, refusals, formatting, and tool behavior.
- Canary with automatic rollback thresholds.
Danh sách kiểm tra
- Inspect regressions by task slice.
- Test fallback compatibility before rollout.
- Store configuration revisions with each trace.
Sai lầm thường gặp
- Switching a floating alias globally.
- Changing model and prompt in one untraceable release.
- Evaluating only average quality.
Quyết định thực tế
Hãy triển khai thiết kế nhỏ nhất vượt qua các bước kiểm tra ở trên. Ghi lại phiên bản mô hình, prompt, công cụ, dữ liệu và runtime đã dùng để kiểm thử để những thay đổi sau này có thể được so sánh thay vì phỏng đoán. Kiểm tra lại tài liệu được liên kết trước khi dựa vào giới hạn, tên mô hình, giá hoặc tính năng thử nghiệm của nhà cung cấp.
